<![CDATA[Teknologi Remote Sensing memainkan peran penting dalam pemantauan dinamika penggunaan lahan, memberikan wawasan berharga untuk manajemen lingkungan dan perencanaan perkotaan. Pemilihan algoritma yang tepat merupakan aspek kunci dalam analisis Remote Sensing untuk mengklasifikasikan kategori Land Use dan Land Cover secara akurat. Sistematik review ini menganalisis studi-studi yang menggunakan lima algoritma klasifikasi umum dalam penginderaan jauh: Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbors (kNN), Decision Trees (DT), Artificial Neural Network (ANN), dan Classification and Regression Tree (CART) Setiap algoritma dievaluasi berdasarkan kelebihan dan kelemahan serta kompleksitas data dan tujuan analisis. Hasil review menunjukkan bahwa RF seringkali menjadi pilihan terbaik dalam berbagai kasus karena akurasinya yang tinggi dan kemampuan menangani data besar. SVM menunjukkan performa maksimal dan efisiensi dalam kondisi data yang lebih spesifik. Algoritma kNN, DT, ANN, dan CART juga memiliki aplikasi yang signifikan namun tergantung pada konteks penggunaan. Pemilihan algoritma yang tepat sangat bergantung pada karakteristik data dan tujuan analisis. Kombinasi algoritma atau pendekatan ensemble dapat meningkatkan akurasi klasifikasi penggunaan lahan. Implementasi algoritma yang tepat dalam Remote Sensing akan memberikan kontribusi signifikan pada manajemen lingkungan dan perencanaan perkotaan yang lebih baik.]]>
Copyrights © 2024
