Ferman Setia Nugroho (2020) Pengaruh Koreksi Topografi Metode Sun Canopy Sensor + C Correction (SCS + C) Terhadap Akurasi Hasil Berbagai Metode Klasifikasi Pada Citra Landsat 8 Surface Reflectance. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital, 17 (1). pp. 65-73. ISSN 1412-8098
|
Text
Jurnal_Ferman S. Nugroho_ SBPJParepare_2020.pdf Download (515kB) | Preview |
Abstract
Dalam proses klasifikasi penutup lahan menggunakan data satelit penginderaan jauh sistem optik, terdapat permasalahan pada wilayah yang berbukit dimana pencahayaan pada lereng yang menghadap ataupun yang membelakangi matahari menghasilkan respon spektral yang berbeda. Dalam penelitian ini, akan dianalisis pengaruh koreksi topografi metode Sun Canopy Sensor + C Correction (SCS+C) terhadap akurasi hasil klasifikasi pada citra Landsat 8 surface reflectance. Hasil penelitian menunjukkan kenaikan akurasi klasifikasi setelah dilakukan koreksi topografi menggunakan metode Support Vector Machine (SVM), Classification and Regression Tree (CRT), Random Forest (RF), dan Minimum Distance (MD), masing-masing sebesar 4,45%, 3,33%, 2,23%, dan 2,22%. Koreksi topografi yang diterapkan pada metode klasifikasi Maximum Entropy (ME) tidak berhasil meningkatkan akurasi. Dapat disimpulkan bahwa koreksi topografi dapat meningkatkan akurasi hasil klasifikasi penutup lahan terutama pada wilayah yang berbukit
Item Type: | Article |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | koreksi topografi, klasifikasi, Landsat 8, support vector machine, classification and regression tree, random forest, minimum distance, maximum entropy |
Subjects: | Teknologi Penginderaan Jauh > Penelitian, Pengkajian, dan Pengembangan > Pemanfaatan Penginderaan Jauh > Pengolahan Data > Klasifikasi |
Divisions: | Deputi Penginderaan Jauh > Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh > Stasiun Bumi Penginderaan Jauh Parepare |
Depositing User: | Dinar Indrasasi |
Date Deposited: | 24 Jun 2021 07:06 |
Last Modified: | 28 Jun 2021 03:10 |
URI: | http://repositori.lapan.go.id/id/eprint/876 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |