Ekstraksi Fitur Bangunan Secara Cepat pada Foto UAV Menggunakan Metode Deep Residual Neural Network Berbasis FCN - Danang Setiaji; Harintaka Harintaka (Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika, 2019)
Dalam beberapa dekade terakhir, teknologi penginderaan jauh menjadi salah satu teknik yang paling bagus untuk akuisisi data pada area luas tanpa perlu melakukan survey langsung di lapangan dengan tingkat kedetailan yang tinggi. Dengan perubahan tutupan lahan yang semakin cepat dan dinamis diperlukan teknologi yang dapat menghasilkan data dengan tingkat kedetailan tinggi,murah dan dapat menghasilkan data dalam waktu yang cepat. Salah satu produk penginderaan jauh tersebut adalah Foto Udara dengan teknologi pesawat tanpa awak (UAV). Teknologi ini mampu menghasilkan output data spasial detail dengan biaya relatif murah, cepat dan terkini. Salah 1 unsur yang cepat berubah di wilayah perkotaan adalah pada pertambahan objek bangunan. Dalam pembuatan bangunan tersebut harus dilengkapi dengan syarat keterangan ijin mendirikan bangunan (IMB) dari instansi terkait. Ketentuan ijin ini tidak terlepas dari aturan RDTR dan PZ yang berlaku serta hanya boleh didirikan pada zonasi yang diijinkan. Dengan kebutuhan data informasi fitur bangunan yang cukup banyak dan mendesak, diperlukan metode ekstraksi yang cepat juga. Metode yang saat ini berkembang pesat adalah ekstraksi otomatis menggunakan teknologi deep learning. Metode yang digunakan adalah Fully Convolutional Network (FCN) dengan arsitektur Residual Neural network (ResNet). Dalam penelitian ini akurasi ekstraksi pada fitur bangunan dapat mencapai 95% dan dapat melakukan ekstraksi pada satu NLP skala 1 : 5.000 dengan cepat. Metode ini dapat menghasilkan ekstraksi pada image seperti foto udara dengan cepat dan akurat.