Analisis Parameter Segmentasi pada Perangkat Lunak Ecognition menggunakan Data citra Foto Udara - Handoko Dwi Julian (Geography Education Study Program, Faculty of Teacher Training and Education, 2021)
Segmentasi Citra merupakan langkah utama untuk melakukan klasifikasi berbasis objek baik pada citra satelit ataupun foto udara. Segmentasi citra secara umum didefinisikan sebagai proses mempartisi suatu gambar menjadi kelompok yang homogen baik didaerah yang berdekatan ataupun tidak. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi hasil segmentasi dengan menggunakan nilai yang berbeda baik pada parameter skala, bentuk, maupun kekompakkan. Untuk memperoleh hasil tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa pendekatan salah satunya adalah metode segmentasi multiresolusi yang dikembangkan perangkat lunak ecognition developer 8.9. Metode algoritma multiresolusi segmentasi bekerja dengan mempertimbangkan pada beberapa parameter antara lain parameter skala, bentuk, dan kekompakkan. Proses segmentasi dilakukan pada citra foto udara pada sebagian daerah di Kota Pontianak dengan Ground Sample Distance (GSD) 15cm. Pengujian dilakukan dengan percobaan pada project 1 dan 2 dimana diberikan pembobotan berbeda-beda untuk nilai skala, bentuk, dan kekompakkan. Pada project 1 hanya dilakukan 1 level dan diberikan nilai skala, bentuk, dan kekompakkan sebesar 25;0,7;0,3. Pada project 2 dilakukan pengujian secara iterasi dengan 4 level. Level 1 diberikan nilai sebesar 5;0;1 level 2 diberikan nilai sebesar 10;0,3;0,7 level 3 diberikan nilai sebesar 20;0,5;0,5 sedangkan level 4 diberikan nilai sebesar 25;0,7;0,3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah objek yang tersegmentasi pada project 1 (level 1) adalah sebanyak 3966. Level 1,2,3, dan 4 pada project 2 berturut turu memperoleh hasil objek tersegmentasi sebanyak 63674, 26649, 7397, 3966.