KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN MENGGUNAKAN DATA LIDAR DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING (LAND COVER CLASSIFICATION USING LIDAR DATA WITH MACHINE LEARNING APPROACH) - Mochamad Irwan Hariyono (Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN), 2021)
Lidar merupakan salah satu teknologi penginderaan jauh. Data lidar banyak digunakan dan telah dikembangkan untuk kebutuhan pemetaan, perencanaan detail tata ruang, serta analisa bencana alam. Dalam perkembangannya untuk pengelolaan data lidar banyak digunakan aplikasi perangkat lunak maupun dengan menggunakan algoritma yang dibangun seperti machine learning. Tujuan dari penelitian ini adalah memanfaatkan data lidar untuk klasifikasi penutup lahan dengan menggunakan machne learning, yaitu Support Vecktor Machine (SVM). Lokasi penelitian adalah desa Tanjung Karang, Kota Mataram, Lombok. klasifikasi yang diterapkan adalah supervised classification dimana dibutuhkan data training untuk melakukan klasifikasi. Kelas penutup lahan yang diprediksi pada penelitian ini terbatas pada objek bangunan, vegetasi, jalan, lahan terbuka. Data yang digunakan utnuk klasifikasi adalah data turunan dari lidar yaitu DTM, DSM, nDSM dan Intensity. Skema klasfikasi yang digunakan adalah dengan single band dan kombinasi multi band. Untuk data referensi menggunakan peta topografi (Peta Rupabumi Indonesia). Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi dengan skema kombinasi band memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan skema single band, mengalami peningkatan sekitar 15-20%. Hal ini menunjukkan bahwa ada faktor saling melengkapi antar band untuk dapat mengidentifikasi objek dalam proses klasifikasi.