KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN BERBASIS OBJEK PADA CITRA SATELIT SPOT DENGAN MENGGUNAKAN METODE TREE ALGORITHM - Julzarika, Atriyon; Carolita, Ita (Badan Informasi Geospasial, 2015)
Perkembangan klasifikasi berbasis objek sudah dikenal sejak kemajuan recognition pada bidang fotogrametri kedokteran sekitar tahun 1970. Klasifikasi berbasis objek ini kemudian digunakan pada bidang penginderaan jauh. Klasifikasi ini diaplikasikan pada klasifikasi penutup lahan dengan berbagai pendekatan metode. Pada penelitian ini, penutup lahan berbasis objek dilakukan menggunakan pendekatan region growing dan teknik klasifikasi dengan menggunakan metode tree algorithm. Klasifikasi ini menggunakan citra satelit SPOT wilayah Danau Limboto. Proses pertama yang dilakukan adalah melakukan segmentasi dengan penentuan parameter skala 15, shape 0,1 dan compactness 0,5. Pembuatan tree algorithm ini didasarkan pada jenis sampel yang dipilih sesuai dengan jenis klas objek. Kemudian hasil klasifikasi ini dilakukan uji geostatistik berupa classification stability, best classification result, error matrix based on TTA Mask, dan error matrix based on samples. Tulisan ini bertujuan untuk menentukan teknik klasifikasi penutup lahan berbasis objek pada citra satelit SPOT menggunakan metode tree algorithm. Teknik klasifikasi ini diharapkan bisa meningkatkan ketelitian (akurasi dan presisi) klasifikasi penutup lahan serta dapat menjadi alternatif metode klasifikasi yang telah tersedia saat ini.Kata kunci: objek, segmentasi, tree algorithm, uji geostatistik, Danau LimbotoABSTRACTThe development of object-based classification has been known since the recognition progress in the field of medical photogrammetry in about the year of 1970. Object-based classification is then also used in the field of remote sensing. This classification was applied to land cover with various approach of methods. In this study, object-based land cover classification used an approach of region growing and classification technique by tree algorithm. This classification used SPOT satellite imagery of Lake Limboto. The first process was determined the segmentation with scale parameter 15, shape 0.1 and compactness 0.5. The making of treealgorithm was based on the type of sample selected according to the type of objects class. Then the results of the classification has been used to perfom geostatistical tests of classification stability, best classification result, error matrix based on TTA Mask, and error matrix based on samples. This paper aims to determine the land cover objects based classification technique on the SPOT satellite imagery using tree algorithm method. This classification technique is expected to increase accuracy and precision of land cover classification and can be used as an alternative method of classification that has been available at this time.Keywords: object, segmentation, tree algorithm, geostatistical test, Lake Limboto