Klasifikasi Penutup/Penggunaan Lahan dengan Data Satelit Penginderaan Jauh Hiperspektral (Hyperion) Menggunakan Metode Neural Network Tiruan

Dony Kushardono (2016) Klasifikasi Penutup/Penggunaan Lahan dengan Data Satelit Penginderaan Jauh Hiperspektral (Hyperion) Menggunakan Metode Neural Network Tiruan. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital, 13 (2). pp. 85-96. ISSN 1412-8098

[img]
Preview
Text
Jurnal_Dony Kuhardono_Pusfatja_2016.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Data penginderaan jauh hiperspektral memiliki informasi spektral yang sangat banyak untuk klasifikasi penutup/penggunaan lahan (LULC), akan tetapi banyaknya jumlah band data hiperspektral menjadi masalah dalam klasifikasi LULC. Penelitian ini mengusulkan penggunaan back propagation neural network untuk klasifikasi LULC dengan data penginderaan jauh hiperspektral. Neural network yang dipergunakan 3 lapis, dimana untuk uji coba lapis masukan memiliki jumlah neuron sebanyak 242 untuk mengolah seluruh band, 163 neuron, dan 50 neuron untuk mengolah data band yang memiliki nilai digital rataan yang tinggi, dan data band pada panjang gelombang cahaya tampak hingga infra merah dekat. Hasil penelitian menunjukkan penggunaan seluruh band data hiperspektral pada klasifikasi dengan neural network memiliki akurasi hasil klasifikasi tertinggi hingga 98% untuk 18 kelas LULC, akan tetapi waktu yang diperlukan sangat lama. Pemilihan sejumlah band data yang tepat untuk klasifikasi dengan neural network, selain mempercepat waktu pengolahan data, juga bisa memberikan akurasi hasil klasifikasi yang mencukupi.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Hiperspektral, LULC, Klasifikasi, Neural network
Subjects: Teknologi Penginderaan Jauh > Penelitian, Pengkajian, dan Pengembangan > Pemanfaatan Penginderaan Jauh > Pengolahan Data > Klasifikasi
Divisions: Deputi Penginderaan Jauh > Pusat Pemanfaatan Penginderaan jauh
Depositing User: Dinar Indrasasi
Date Deposited: 14 Jul 2021 02:02
Last Modified: 14 Jul 2021 02:02
URI: http://repositori.lapan.go.id/id/eprint/1021

Actions (login required)

View Item View Item