Nurwita Mustika Sari
Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Object Segmentation on UAV Photo Data to Support the Provision of Rural Area Spatial Information Nurwita Mustika Sari; Dony Kushardono
Forum Geografi Vol 29, No 1 (2015): July 2015
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/forgeo.v29i1.792

Abstract

The use of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to take aerial photographs is increasing in recent years. Photo data taken by UAV become one of reliable detailed-scale  remote sensing data sources. The capability to obtain cloud-free images and the flexibility of time are some of the advantages of UAV photo data compared to satellite images with optical sensor. Displayed area at the data shows the objects clearly. Rural area has certain characteristics in its land cover namely ricefield. To delineate the area correctly there is an object-based image analysis methods (OBIA) that could be applied. In this  study, proposed a novel method to  execute the separation of objects that exist in the data with segmentation method. The result shows an effective segmentation method to separate different objects in rural areas recorded on UAV image data. The accuracy obtained is 90.47% after optimization process. This segmentation can be a valid basis to support the provision of spatial information in rural area.
KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN BERBASIS OBYEK PADA DATA FOTO UAV UNTUK MENDUKUNG PENYEDIAAN INFORMASI PENGINDERAAN JAUH SKALA RINCI (OBJECT BASED CLASSIFICATION OF LAND COVER ON UAV PHOTO DATA TO SUPPORT THE PROVISION OF DETAILED-SCALE REMOTE SENSING INFORMATION) Nurwita Mustika Sari; Dony Kushardono
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol 11 No.2 Desember 2014
Publisher : Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (855.052 KB)

Abstract

Kebutuhan akan informasi spasial dari penginderaan jauh skala rinci semakin meningkat. Pesawat tanpa awak atau UAV adalah salah satu wahana yang diharapkan dapat digunakan untuk memperoleh informasi tersebut. Produksi informasi spasial penutup lahan menggunakan data foto UAV yang memiliki informasi rinci memerlukan metode yang tepat untuk klasifikasi. Penelitian ini mengusulkan metode klasifikasi penutup lahan berbasis obyek berdasarkan informasi tekstur lahan dari Haralick yakni homogeneity, contrast, dissimilarity, entropy, angular second moment, mean, standard deviation, dan correlation. Sebagai metode pembanding dilakukan klasifikasi penutup lahan menggunakan metode klasifikasi berbasis obyek konvensional menggunakan tiga fitur informasi sekaligus brightness, compactness, dan density. Hasil penelitian menunjukkan metode dengan menggunakan informasi tekstur dalam klasifikasi berbasis obyek memiliki hasil akurasi yang jauh lebih baik mencapai 95.22% atau berbeda 17.5% dibanding metode konvensional yang mencapai akurasi 77.71%. Kata kunci: Foto udara UAV, Klasifikasi berbasis obyek, informasi tekstur, penutup lahan