Identifikasi dan Perhitungan Luas Lahan dengan Citra Satelit Resolusi Tinggi Menggunakan Metode Klasifikasi Berbasis Objek (Studi Kasus : Kabupaten Lumajang)

Adji, Aryan Prasetyo (2017) Identifikasi dan Perhitungan Luas Lahan dengan Citra Satelit Resolusi Tinggi Menggunakan Metode Klasifikasi Berbasis Objek (Studi Kasus : Kabupaten Lumajang). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
3513100024-Undergraduate_Theses.pdf - Accepted Version

Download (5MB) | Preview

Abstract

Cita satelit Pleiades 1A merupakan citra saelit resolusi tinggidengan resolusi spasial 0.5meter yang memiliki potensi dalam proses perekaman data tutupan lahan secara detil. Informasi penutup lahan merupakan salah satu informasi yang sangat dibutuhkan dalam berbagai macam kegiatan seperti kegiatan perencanaan, pembangunan, dan pendidikan. Dalam penelitian kali ini peneliti menggunakan klasifikasi berbasisi objek dimana klasifikasi teresebut memiliki tingkat akurasi paling baik setelah di lakukan uji statistik. Kela penutup lahan yang terklasifikasikan pada penelitian ini berjumlah 5 kelas, yaitu bangunan, pertanian, perairan, vegetasi, dan jalan. Pada penelitian ini dilakukan pengolahan citra menggunakan klasifikasi berbasis objek. Klasifikasi berbasis objek menggunakan segmentasi dan merging dalam prosesnya. Dalam penelitian ini digunakan citra satelit Pleiades 1A keluaran tahun 2016. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah evaluasi tutupan lahan menggunakan metode klasifikasi berbasis objek terhadap RDTRK. Hasil dari uji ketelitian klasifikasi citra Pleiades 1A sebesar 88.89% pada citra 1607-4446A, 85.96% pada citra 1607-5329A, dan 87,20% pada citra 1607-5329C dengan jumlah kelas tutupan lahan sebanyak 5 kelas yaitu bangunan, jalan, perairan, pertanian, dan vegetasi. ======================================================================================== The Pleiades 1A satellite image is a high-resolution, high-resolution image with 0.5 m spatial resolution that has the potential to record detailed land cover data. Land cover information is one of information that is needed in various activities such as planning, development, and education. Object based classification is chosen because has the best accuracy level after the statistical test. The classified cover of the land classified in this study amounted to 5 classes, namely buildings, agriculture, water, vegetation, and roads. In this research is done image processing using object-based classification. Object-based classification uses segmentation and merging in the process. In this study used satellite images of Pleiades 1A 2016. The result of this research is land cover evaluation using object-based classification method to RDTRK. The result of Pleiades 1A image classification accuracy test is 88.889% in 1607-4446A, 85.915% in 1607-5329A and 87.200% in 1607-5329C image with 5 class of land cover class ie building, road, water, Agriculture, and vegetation.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSG 621.367 8 Adj i-1 3100018074549
Uncontrolled Keywords: Citra Satelit, kalsifikasi berbasis objek
Subjects: G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.5.I4 Remote sensing
T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques
Divisions: Faculty of Civil Engineering and Planning > Geomatics Engineering > 29202-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Adji Aryan Prasetyo
Date Deposited: 05 Mar 2018 03:01
Last Modified: 26 Jun 2020 09:01
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/49603

Actions (login required)

View Item View Item