UJI KETELITIAN KLASIFIKASI BERBASIS OBJEK PADA CITRA QUICKBIRD - Nurhadi Bashit; Yudo Prasetyo (Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika, 2018)
Klasifikasi merupakan salah satu tahapan pada pengolahan citra yang bertujuan untuk memperoleh informasi dari data citra satelit. Klasifikasi berbasis objek merupakan algoritma klasifikasi yang bisa digunakan untuk melakukan pengolahan citra resolusi tinggi karena memanfaatkan unsur spektral, spasial, dan tekstur objek. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji penerapan klasifikasi berbasis objek pada dua jenis citra yang tergolong sebagai citra resolusi tinggi. Penelitian ini menggunakan QuickBird direkam pada tahun 2010 yang memiliki resolusi spasial 0,6 meter, yang mencakup Kecamatan Ngaglik, Kabupaten Sleman, Yogyakarta. Survei lapangan dilakukan untuk mengidentifikasi skema klasifikasi dan menguji ketelitian klasifikasi. Klasifikasi dilakukan dalam beberapa tahapan yaitu segmentasi, penentuan parameter merge, rule-based classification dan post classification. Klasifikasi berbasis objek memanfaatkan unsur spektral, spasial dan tekstur objek untuk melakukan pemisahan antar objek pada setiap kelas. Pemanfaatan unsur spasial objek ini merupakan keunggulan dari klasifikasi berbasis objek dalam melakukan klasifikasi citra resolusi tinggi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi berbasis objek dapat melakukan klasifikasi penggunaan tanah pada citra QuickBird dapat menghasilkan ketelitian hingga 92.00% dan terdiri dari 17 kelas. Dengan demikian, klasifikasi berbasis objek sangat efektif dalam melakukan klasifikasi pada citra resolusi tinggi yang memiliki tingkat variasi objek yang beraneka ragam (heterogen). Klasifikasi berbasis objek dengan menggunakan citra resolusi tinggi dapat menghasilkan tingkat akurasi yang baik.