Klasifikasi Tutupan Lahan dari Data Alos Palsar Menggunakan Informasi Tekstur GLCM (Gray Level Co-Occurence Matrix)

Novie Indriasari and Katmoko Ari Sambodo (2015) Klasifikasi Tutupan Lahan dari Data Alos Palsar Menggunakan Informasi Tekstur GLCM (Gray Level Co-Occurence Matrix). Prosiding Pertemuan Ilmiah Tahunan XX dan Kongres VI Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia (MAPIN). pp. 626-635. (Submitted)

[img]
Preview
Text
Prosiding_Novie Indriasari dk_Pustekdata_2015.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Ekstraksi informasi dari data Synthetic Aperture Radar (SAR) dapat dilakukan dari informasi spektral maupun spasialnya. Penelitian ini mengkaji kontribusi informasi spasial data SAR yang diekstraksi dari informasi tekstur citranya, untuk lebih meningkatkan kemampuan pembedaan tutupan lahan. Dalam analisis tekstur dikenal beberapa prinsip pendekatan yang digunakan dalam pengolahan citra, salah satunya adalah metode statistik. Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) merupakan metode statistik paling umum digunakan dalam analisa tekstur citra. Dalam studi ini delapan fitur tekstur GLCM digunakan untuk proses klasifikasi dari data ALOS PALSAR tahun 2010 di perbatasan Provisi Sumatera Selatan dan Jambi. Klasifikasi supervised dilakukan dengan menggunakan metode maximum likelihood. Hasil survey lapangan tahun 2013 digunakan sebagai sampel kelas untuk klasifikasi (60%) dan untuk uji akurasi (40%) dengan kelas tutupan lahan sebanyak 6 kelas. Untuk meningkatkan separabilitas antar kelas dalam proses pemilihan sampel kelas, dilakukan teknik evaluasi dengan menggunakan metode Jeffries�Matusita distance. Akurasi hasil klasifikasi yang dihitung dengan menggunakan confusion matrix sebelum ditambahkan fitur tekstur sebesar 90.77%. dan setelah ditambahkan fitur tekstur akurasinya bertambah sebesar 2.11%.

Item Type: Article
Additional Information: ISBN 978-602-97569-1-3
Uncontrolled Keywords: SAR, ALOS- PALSAR , tekstur, Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM)
Subjects: Teknologi Penginderaan Jauh > Penelitian, Pengkajian, dan Pengembangan > Teknologi dan Data Penginderaan Jauh > Perolehan Data > Satelit
Divisions: Deputi Penginderaan Jauh > Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh
Depositing User: Dinar Indrasasi
Date Deposited: 26 Mar 2021 15:06
Last Modified: 23 Sep 2021 00:08
URI: http://repositori.lapan.go.id/id/eprint/537

Actions (login required)

View Item View Item