Pemetaan Habitat Bentik Berbasis Objek Menggunakan Drone Di Perairan Pulau Gili Labak, Sumenep - Adhitya Nugroho; Bisma Nababan; James Parlindungan Panjaitan; Syamsul Bahri Agus (Department of Marine Sciences, Trunojoyo University of Madura, Indonesia, 2024)
ABSTRAKPemetaan habitat bentik menggunakan drone memiliki kendala terkait kodisi cuaca dan lingkungan, seperti kecepatan angin dan sun glint yang dapat mengganggu pengambilan gambar dan klasifikasi gambar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sudut sensor drone yang optimal, waktu penerbangan drone terbaik di lokasi penelitian, serta mengetahui tingkat akurasi algoritma support vector machine menggunakan metode OBIA. Penelitian ini dilaksanakan di perairan Pulau Gili Labak pada bulan Oktober 2022 menggunakan drone DJI Phantom 4. Penelitian ini menerapkan dua sudut sensor 45° dan 90° serta waktu pengambilan pukul 08:00; 09:30; 13:15; 14:45. Klasifikasi citra drone menggunakan metode OBIA menggunkan metode contextual editing pada level 1 (perairan dangkal). Level 2 menggunakan klasifikasi terbimbing menggunakan algoritma klasifikasi machine learning yaitu support vector machine (SVM) dengan input themathic layer dari data lapangan. Klasifikasi habitat bentik dilakukan pada 6 kelas dengan penerapan skala segmentasi 25, 50, 70, 100. Berdasarkan hasil pengambilan gambar waktu terbaik menerbangkan drone pada pukul 13:15 menggunakan sudut sensor 90º dilokasi penelitian, diperoleh nilai overall accuracy sebesar 84.06% serta nilai kappa 0.78656 pada skala segmentasi 50 dengan algoritma support vector machine.Kata kunci: pemetaan, habitat bentik, OBIA, drone, Pulau Gili LabakABSTRACTBenthic habitat mapping using drones has constraints related to weather and environmental conditions, such as wind speed and sun glint that can interfere with image capture and image classification. This study aims to determine the optimal drone sensor angle, the best drone flight time at the research location, and determine the accuracy of the support vector machine algorithm using the OBIA method. This research was conducted in the waters of Gili Labak Island in October 2022 using a DJI Phantom 4 drone. This research applied two sensor angles of 45° and 90° and the capture time at 08:00; 09:30; 13:15; 14:45. Classification of drone imagery using the OBIA method utilizes contextual editing at level 1 (shallow water). Level 2 uses guided classification using a machine learning classification algorithm, namely support vector machine (SVM) with themathic layer input from field data. Benthic habitat classification was performed on 6 classes with the application of segmentation scales of 25, 50, 70, 100. Based on the results of taking pictures of the best time to fly the drone at 13:15 using a 90º sensor angle at the research location, an overall accuracy value of 84.06% was obtained and a kappa value of 0.78656 on a segmentation scale of 50 with the support vector machine algorithm. Keywords: Mapping, Benthic Habitats, OBIA, Gili Labak Island