Perhitungan Jumlah Pohon Kelapa Sawit Pada Citra Ortofoto Menggunakan Algoritma Template Matching dan Faster R-CNN - Deyosky, Suzi Tessa; Taftazani, Muhammad Iqbal (Journal of Geospatial Science and Technology, 2023)
Data ortofoto telah banyak digunakan untuk pemantauan kondisi lahan pertanian, khususnya kelapa sawit. Kelapa sawit berperan penting dalam meningkatkan perekonomian Indonesia. Oleh karena itu dibutuhkan perhitungan pohon secara otomatis untuk mempercepat proses monitoring perkebunan secara akurat dan berkala. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung jumlah pohon kelapa sawit secara otomatis menggunakan dua algoritma, yaitu Template Matching dan Faster R-CNN. Lokasi penelitian mencakup area perkebunan kelapa sawit yang terletak di Kecamatan Bunga Raya, Kabupaten Siak, Provinsi Riau. Data yang digunakan yaitu data foto udara perkebunan kelapa sawit PT. Teguh Karsa Wana Lestari pada tahun 2017. Data foto udara diolah menjadi data ortofoto. Data ortofoto selanjutnya digunakan untuk perhitungan pohon secara otomatis menggunakan kedua algoritma. Uji akurasi setiap algoritma dibandingkan dengan acuan hitungan manual yang diasumsikan memiliki ground truth. Hasil perhitungan manual (ground truth) sebanyak 4777 pohon, dan hasil perhitungan secara otomatis dengan template matching yaitu 4500 pohon dengan selisih 277 pohon lebih sedikit dibandingkan dengan ground truth. Selain itu, Faster R-CNN menghasilkan 4713 pohon dengan selisih 64 pohon lebih sedikit dibandingkan dengan ground truth. Overall accuracy perhitungan pohon kelapa sawit dengan algoritma Template Matching sebesar 91,58%, Faster R-CNN sebesar 97,98 %. Dengan demikian, algoritma Faster R-CNN secara kuantitatif memberikan hasil yang lebih baik.