KOMBINASI TRANFORMASI SPEKTRAL DALAM KLASIFIKASI BERBASIS OBJEK

Abstract

Ekstraksi penutup lahan pada umumnya dilakukan dengan klasifikasi berbasis piksel. Akan tetapi, metode ini hanya menggunakan informasi spektral dan mengabaikan informasi spasial. Hal ini menarik untuk dilakukan penelitian masalah penggunaan informasi spektral dan informasi spasial untuk klasifikasi penutup lahan. Metode klasifikasi tersebut adalah klasifikasi berbasis objek. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji seberapa akurat hasil klasifikasi berbasis objek menggunakan citra Aster Vnir dengan kombinasi transformasi spektral. Proses segmentasi dilakukan dengan menggunakan Multiresolution  Segmentation dan proses klasifikasi menggunakan algoritma NearestNeighbor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi berbasis objek menggunakan kombinasi citra Aster Vnir dan NdviI dapat meningkatkan akurasi hasil klasifikasi, hanya saja tidak mampu menghasilkan akurasi yang dapat diterima (>85%). Nilai akurasi tingkat I hingga III berturut-turut sebesar 82.45%, 80.98% dan 70.88%. Penggunaan kombinasi saluran hanya berpengaruh pada objek penutup lahan tertentu. Analisis spasial tiap hasil klasifikasi memiliki pola spasial yang relatif sama tetapi memiliki perbedaan detil bentuk antar objek penutup lahan. Hasil klasifikasi citra Aster Vnir memiliki detil bentuk yang lebih baik dibandingkan dengan hasil klasifikasi citra Aster Vnir dengan kombinasi transformasi spectral. Ditunjukkan dengan selisih nilai parameter densitas patch dan indeks bentuk lanskap yang kecil.

 

Kata Kunci: klasifikasi berbasis objek, penutup lahan, pola spasial