Studi Perhitungan Jumlah Pohon Kelapa Sawit Menggunakan Foto Udara Berdasarkan Metode Klasifikasi Berbasis Objek (Studi Kasus : Perkebunan Kelapa Sawit di Kecamatan Kintap, Kabupaten Tanah Laut)

Caeli, Maria Regina (2016) Studi Perhitungan Jumlah Pohon Kelapa Sawit Menggunakan Foto Udara Berdasarkan Metode Klasifikasi Berbasis Objek (Studi Kasus : Perkebunan Kelapa Sawit di Kecamatan Kintap, Kabupaten Tanah Laut). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
3512100054-Undergraduate-Theses.pdf - Published Version

Download (13MB) | Preview

Abstract

Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), pada tahun 2013, Kelapa sawit merupakan komoditi ketiga setelah Karet dan Kelapa di Provinsi Kalimantan Selatan, namun di Kabupaten Tanah Laut, Kelapa Sawit menduduki urutan kedua setelah Karet. Sampai tahun 2013 tercatat luas tanam Kelapa Sawit di Provinsi Kalimantan Selatan mencapai 353.984.052 m2 , sedangkan di Kabupaten Tanah Laut, tercatat memiliki area tanam seluas 81.054.820 m2. Sebagai komoditas unggulan, perlu adanya monitoring lahan secara akurat dan berkala untuk mengontrol produktivitas Kelapa Sawit. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk perhitungan jumlah pohon Kelapa Sawit dengan tepat, dan cepat adalah dengan klasifikasi berbasis objek menggunakan data mozaik orthophoto dari 60 foto udara. Kamera yang digunakan dalam penelitian ini adalah kamera metrik. Untuk mengetahui nilai parameter yang tepat pada proses perhitungan otomatis dengan metode klasifikasi berbasis objek, dilakukan uji perbandingan dengan hasil perhitungan manual jumlah pohon Kelapa Sawit dengan metode deliniasi. Sehingga didapat prosentase jumlah perhitungan otomatis pada metode klasifikasi berbasis objek terhadap perhitungan manual pada metode deliniasi sebesar 84,64%. Yaitu sejumlah 518 pohon pada perhitungan otomatis, sedangkan dari perhitungan manual didapat 612 pohon. Dengan menggunakan Scale Level pada proses Segmentasi sebesar 54,8, dan Merge Level 80,4 dengan algoritma K-Nearest Neighbor. ================================================================= According to the Badan Pusat Statistika (BPS), in 2013, oil palm is the third commodity after Rubber and Coconut in South Borneo province, but in Tanah Laut, Oil Palm ranks second after the rubber. Until the year 2013 recorded the acreage of oil palm in South Borneo province reached 353.984.052 m2 whereas in Tanah Laut regency, was noted to have the planting area covering an area of81.054.820 m2• As a leading commodities, the need for monitoring land accurately and periodically to control oil palm productivity. One method that can be used for the easier and faster calculation of oil palm trees is to use object based classification using orthophoto mosaic from 60 aerial photographs. The camera used in this study is a metric camera. To determine the value of the correct parameters in the process of automatic calculation method based classification of objects, test the comparison with the results of manual calculations with a number of Oil Palm tree delineation merthod. In order to get a percentage of the automatic calculations number using object-based classification method to manual calculations on the method of delineation of 84.64%. Ie some 518 trees on the calculation of the automatic, while manual calculations obtained from 612 trees. Using the Scale Level the segmentation process by 54.8 and 80.4 Level Merge with K­ Nearest Neighbor algorithm.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Kelapa Sawit; Klasifikasi Berbasis Objek; Deliniasi; Foto Udara; Palm Oil; Object-Based Classification; Delineation; Aerial/Image.
Subjects: G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.212 ArcGIS. Geographic information systems.
G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.217 Geospatial data
G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.5.I4 Remote sensing
G Geography. Anthropology. Recreation > GE Environmental Sciences
Divisions: Faculty of Civil Engineering and Planning > Geomatics Engineering > 29202-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: - MARIA REGINA CAELI
Date Deposited: 20 Mar 2017 03:12
Last Modified: 26 Dec 2018 06:59
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/1956

Actions (login required)

View Item View Item