Pengembangan Metode Klasifikasi Lahan Sawah Berbasis Indeks Citra Landsat Multiwaktu

I Made Parsa and Dede Dirgahayu and Sri Harini (2019) Pengembangan Metode Klasifikasi Lahan Sawah Berbasis Indeks Citra Landsat Multiwaktu. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital, 16 (1). pp. 35-44. ISSN 1412-8098

[img]
Preview
Text
Jurnal_Made Parsa_Pusfatja_2019.pdf

Download (596kB) | Preview

Abstract

Penelitian pengembangan model klasifikasi lahan sawah berbasis citra penginderaan jauh Landsat bertujuan untuk memperoleh model klasifikasi lahan sawah secara cepat. Penelitian ini menggunakan input citra Landsat (path/row 122/064) multiwaktu tahun 2017, informasi spasial lahan baku sawah 2017 skala rinci (BIG) dan data hasil suvei lapangan. Penelitian dilaksanakan di salah satu sentra produksi beras Jawa Barat yaitu di Kabupaten Subang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode ambang batas (threshold) terhadap indeks citra Landsat multi waktu. Sebagai referensi digunakan informasi spasial lahan sawah skala rinci yang dilengkapi dengan data hasil survei lapangan menggunakan drone. Pertama dilakukan koreksi atmosfer terhadap citra Landsat menggunakan metode DOS, kemudian dilakukan transformasi ke beberapa indeks: Enhance vegetation Index (EVI), Normal Difference Water Index (NDWI), and Normal Difference Bare Index (NDBI). Untuk citra-citra yang berawan maka indeksnya diisi dengan teknik interpolasi dari nilai indeks sebelum dan setelahnya. Tahap berikutnya adalah penghalusan (smoothing) indeks dan analisis statistik untuk memperoleh nilai minimum, maksimum, rerata (mean), median, kisaran (selisih Maksimum-minimum), EVI_tanam, EVI_panen, mean_tanam-panen, mean_veg, mean_generatif, NDWI_tanam, NDWI_panen, NDBI_tanam, dan NDBI_panen. Akurasi klasifikasi dihitung dengan teknik confusion matrix (matrik kesalahan) menggunakan referensi informasi spasial skala rinci. Berdasarkan analisis dan uji akurasi yang telah dilakukan terhadap beberapa model, akurasi yang paling tinggi dihasilkan oleh model ambang batas 1,5 stdev. Empat parameter indeks (EVI_min, EVI_Max, EVI_range, dan EVI_mean) dengan akurasi 86,56% dan nilai kappa 0,716.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: multi waktu, koreksi atmosfir, EVI, NDWI, NDBI
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: 28 Jun 2021 02:26
Last Modified: 28 Jun 2021 02:26
URI: http://repositori.lapan.go.id/id/eprint/906

Actions (login required)

View Item View Item