Implementasi Kombinasi Feature Extraction Untuk Content Based Image Retrieval

In this research, the CBIR method used several combination of feature extraction methods, such as a combination between LCH (HSV) and DC Coefficient, a combination between 2 nd Order Statistic GLCM Sub Block and DC Coefficient, and a combination between LCH (HSV), 2 nd Order Statistic GLCM Sub Block and DC Coefficient. Sample image experiment test was used from CorelDB dataset. The result from the research showed performance component value of Non Interpolating Average Precision method performed by the combination of LCH (HSV) and DC Coefficient performance rate was about 23%. While the variance of the combination of 2 nd order statistic GLCM sub block and coefficient DC and the combination of LCH (HSV), 2 nd order statistic GLCM sub block and coefficient DC showed performance rate was about 12%.Keywords – CBIR, LCH, GLCM, DC Coefficien

Sistem Klasifikasi Jenis Tanaman Hias Daun Philodendron Menggunakan Metode K-Nearest Neighboor (KNN) Berdasarkan Nilai Hue, Saturation, Value (HSV)

Tanaman hias daun biasa digunakan untuk mempercantik halaman pekarangan rumah dengan aneka warna yang indah pada tanaman hias daun ini menjadi bahan perhatian khususnya bagi pecinta tanaman. Namun dengan banyaknya jenis tanaman hias membuat kita sulit untuk mengetahui nama tumbuhan yang kita minati.Sistem pendeteksi citra tanaman hias daun bekerja dengan cara membandingkan data citra latih yang telah tersimpan pada database terhadap data citra yang akan diuji. Data citra uji akan diklasifikasikan dengan menggunakan penerapan metode K-Nearest Neighboor yaitu berfungsi untuk menghitung jarak terdekat antara data citra latih dan data citra uji pada setiap pikselnya. Setiap piksel pada citra akan dilakukan proses konversi red, Green, Blue (RGB) ke dalam ekstraksi fitur warna hue, saturation, value (HSV) terlebih dahulu. Setelah didapat nilai HSV, maka dilakukan proses klasifikasi menggunakan metode KNN. Data sampel pada penelitian ini menggunakan 5 klasifikasi citra data latih dengan 10 data citra  uji pada setiap data citra latih. Pada penelitian ini, diperoleh hasil dari akurasi sistem pendeteksi citra tanaman dengan hasil mencapai 92%

Implementation of nearest neighbor using HSV to identify skin disease

Today, Android is one of the most widely used operating system in the world. Most of android device has a camera that could capture an image, this feature could be optimized to identify skin disease. The disease is one of health problem caused by bacterium, fungi, and virus. The symptoms of skin disease usually visible. In this work, the symptoms that captured as image contains HSV in every pixel of the image. HSV can extracted and then calculate to earn Euclidean value. The value compared using nearest neighbor algorithm to discover closer value between image testing and image training to get highest value that decide class label or type of skin disease. The testing result show that 166 of 200 or about 80% is accurate. There are some reasons that influence the result of classification model like number of image training and quality of android device’s camera

Image Retrieval in Mobiles using Signature based Approach

Abstract -Since camera based handheld devices are widely used in today's world, and we also tend to click pictures and store it. Hence there is a need for a system that could process the pictures clicked from a hand-held device and retrieve back similar images from a central image database along with the information tagged with it. Mobile phones have very limited display size and limited number of control keys, so most of these systems encounter serious difficulties for both presenting the query image and also showing the retrieval results. In this paper, we describe a way in which a captured image can be searched in the web using content based retrieval system

Searching Similarity Digital Image Using Color Histogram

Dalam era globalisasi dan modern seperti saat sekarang ini teknologi informasi banyak dimanfaatkan dalam bidang pendidikan, perdagangan, peternakan, pertanian bahkan hingga ke sektor hukum. Salah satu cabang ilmu dalam bidang teknologi informasi yang berkembang pesat adalah computer vision. Salah satu peran penting computer vision dalam kehidupan sehari-hari adalah digunakannya computer vision. Hal tersebut bisa diterapkan dalam hal face recognition, object detection, serta bisa diterapkan untuk melakukan pengelompokan citra berdasarkan urutan kemiripan citra tersebut, kemampuan dari computer vision diterapkan untuk memudahkan pekerjaan manusia dalam melakukan seleksi dari beberapa gambar untuk mencari gambar yang paling mirip. Dalam penelitian ini diuraikan mengenai proses pencarian kemiripan sebuah citra dengan citra lainnya melalui beberapa tahap alur penelitian, metode yang digunakan adalah menggunakan nilai RGB yang telah di konversi ke grayscale, kemudian dilakukan penghitungan jarak euclidean distance untuk menentukan berapa nilai kedekatan sebuah citra sedangkan perhitungan akurasi kinerja algoritma menggunakan confusion matrix. Proses uji coba pencarian menghasilkan tingkat akurasi 0,42, presisi 0,42 dan recall 1 dari 1000 dataset dan diambil 30 data acak yang diuji. Ditemukan gambar yang berbeda dalam warna dan bentuk tetapi ketika dikonversi menjadi histogram data tersebut memiliki kesamaan yang cukup tinggi dengan kueri. Kelemahan dari penelitian ini adalah gambar yang memiliki histogram yang mirip dengan kueri ditampilkan sebagai gambar yang serupa meskipun kenyataannya adalah gambar yang sangat berbeda dari warna dan bentuk

Identifikasi Penyakit Pada Daun Tebu Dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix Dan Color Moments

Karat dan mosaik adalah penyakit pada tebu yang menyerang tebu di Indonesia dan menimbulkan kerugian. Teknologi informasi untuk deteksi penyakit tebu diperlukan dalam menunjang peningkatan produksi tebu yang dapat menghasilkan panen optimal. Penelitian yang berkembang mengenai identifikasi penyakit tanaman melalui identifikasi citra digital daun belum ada yang khusus membahas tebu, tetapi mengenai penyakit tanaman secara umum. Penelitian ini membangun sistem identifikasi penyakit tebu melalui identifikasi citra digital daun dengan pemilihan fitur tekstur dan warna melalui gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan color moments. Tahap awal penelitian adalah pengumpulan data citra daun tebu berpenyakit dari survei lapangan. Tahap selanjutnya adalah pre-processing citra untuk dapat diolah ke tahap selanjutnya yaitu ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur tekstur dilakukan dengan gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan ekstraksi fitur warna dengan color moments. Klasifikasi daun tebu berpenyakit dilakukan berdasarkan fitur yang telah diekstraksi sebelumnya. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi support vector machine (SVM). Strategi pengujian dilakukan untuk mengetahui fitur yang kemunculannya menyebabkan perubahan dalam hasil klasifikasi, yaitu dengan menguji sebuah fitur, per kelompok fitur, seluruh fitur kecuali 1 fitur kemudian seluruh fitur. Kombinasi fitur tekstur dengan GLCM correlation, energy, homogeneity dan variance bersama fitur warna dengan color moment 1,2 dan 3 merupakan kombinasi fitur yang direkomendasikan untuk identifikasi penyakit pada daun tebu. ================================================================================================================================== Mosaic and rust are sugarcane diseases that happen in Indonesia and has considerable economic impact. Information technology for sugarcane disease detection is useful in supporting optimal sugarcane production. Most of current researches are about plant disease identification in general. There is no specific research about identification of sugarcane disease. This research proposes a sugarcane disease identification from sugarcane leaf image with selection of gray level co-occurrence matrix (GLCM) and color moments. This research begins with collecting data from field survey. After those sugarcane leaf images are captured through a field survey, they are pre-processed in order to be used in the features extraction step. Extracted features from these images are texture and color. Texture feature extraction is conducted by GLCM while color feature extraction is conducted by color moments. Classification method which is used in this research is support vector machine (SVM). To test distinctive feature that has a ignificant impact in classification, we test individual feature, group of feature, all of features except one and all of features. Texture feature with GLCM correlation, energy, homogeneity and variance combined with color moments 1, 2 and 3 for color feature extraction is an appropriate feature for identification of sugarcane leaf disease

Agroforestry as a post-mining land-use approach for waste deposits in alluvial gold mining areas of Colombia

Alluvial gold mining generates a vast amount of extractive waste that completely covers the natural soil, destroys riparian ecosystems, and negatively impacts river beds and valleys. Since 2002, a gold mining company has striven to create agroforestry plots in the waste deposits as a post-mining management approach, where agricultural crops and livestock are combined to complement reforestation in the area. This research aims at supporting reclamation of waste deposits by providing a comprehensive understanding of processes to manage the transition of nutrient-poor and acidic deposition sites towards productive agroforestry-based systems. Major components of this research comprise (i) an analysis of environmental and social challenges of the gold mining sector in Colombia, and its potential opportunities to add value to affected communities, (ii) an assessment of management practices and decision-making processes of the farmers working on reclamation areas, (iii) an analysis of the sources of variability of waste deposits from the perspective of soil development and vegetation succession, (iv) an analysis of spatial variability of the physicochemical properties of waste deposits with a spatially explicit management scheme, and (v) an assessment of vegetation recovery in terms of biomass and plant community composition. Farmers who are currently working on areas undergoing reclamation rely mostly on their own local knowledge to respond to the challenges that the heavily disturbed conditions of the area pose to crop establishment. Therefore, increasing their awareness of the inherent heterogeneity of their fields, as well as the interdependencies between management practices and improvement of soil fertility, may increase the productivity of their farms. The analysis of sources of variability of the waste deposits generated by alluvial gold mining revealed that these deposits are primarily influenced by the parent material of the alluvial gold deposits and by the technology used for gold mining (bucket or suction dredges), which define the type of deposit formed (gravel or sand). Waste deposits can provide essential functions for rural areas such as woody biomass production and crop establishment if deposits are managed according to a specific purpose, and crop selection for each deposit is done based on physicochemical and structural soil properties. This finding is echoed by the spatial assessment of vegetation reestablishment through the combination of remote sensing with machine-learning techniques that show a high spatial variability of textural properties and nutrient contents of the deposits. A management approach is proposed with the use of delineated management zones, which can lead to an overall increased productivity by developing strategies suitable to the characteristics of each field and its potential uses.Agroforstwirtschaft als Landnutzungsansatz auf Abraumdeponien in alluvialen Goldabbaugebieten Kolumbiens Der Abbau von alluvialem Gold erzeugt eine große Menge mineralischen Abfalls, der den natürlichen Boden vollständig bedeckt, Uferökosysteme zerstört, und Flussbetten und -täler negativ beeinflusst. Von einem Goldminenbetreiber werden seit 2002, als ein Ansatz einer Postbergbaustrategie, Agroforstparzellen in Abraumdeponien angelegt. In diesen werden landwirtschaftliche Nutzpflanzen und Viehhaltung zur Aufforstung der Parzelle kombiniert eingesetzt. Diese Forschungsarbeit beabsichtigt die Rekultivierungsmaßnahmen in Agroforstparzellen durch ein umfassendes Verständnis der beteiligten Prozesse zu unterstützen und den Übergang von nährstoffarmen und sauren Abraumdeponien hin zu produktiven agroforstbasierten Systemen zu steuern. Die Hauptbestandteile dieser Arbeit umfassen (i) eine Analyse der ökologischen und sozialen Herausforderungen des Goldminensektors in Kolumbien und potenzielle Möglichkeiten einen Mehrwert für die betroffenen Gemeinden zu schaffen, (ii) eine Bewertung der Managementpraktiken und Entscheidungsprozesse der Landwirte im Rahmen der Rückgewinnung von Landnutzungsflächen, (iii) eine Analyse der Ursachen von Varianz zwischen Abfalldeponien aus der Perspektive der Boden- und Vegetationsentwicklung, (iv) eine Analyse der räumlichen Variabilität der physikochemischen Eigenschaften von mineralischen Abraumdeponien mit einem räumlich expliziten Managementschema und (v) eine Bewertung der Vegetationserholung im Sinne der Zusammensetzung von Biomasse und Pflanzengemeinschaften. Landwirte die in Gebieten arbeiten die gegenwärtig einer Rekultivierung unterzogen werden, verlassen sich größtenteils auf ihre lokalen Erfahrungswerte, um mit den Herausforderungen für die Nutzpflanzenproduktion umzugehen, die durch die stark gestörten Bodenbedingungen verursacht werden. Eine Steigerung des Bewusstseins der lokalen Farmer für die inhärente Heterogenität ihrer Felder, sowie der Interdependenzen zwischen Managementpraktiken und der Verbesserung der Bodenfruchtbarkeit, kann die Produktivität der Farmbetriebe erhöhen. Die Analyse der Variabilitätsquellen der durch den alluvialen Goldabbau entstandenen mineralischen Abfalllager ergab, dass diese Lagerstätten in erster Linie vom Grundgestein der alluvialen Goldlagerstätten und der verwendeten Abbautechnik (Schaufel- oder Saugbagger) beeinflusst werden. Diese Faktoren bestimmen die Art der gebildeten Ablagerung (Kies oder Sand). Abfalldeponien können wesentliche Funktionen für ländliche Gebiete wie die Produktion von Holzbiomasse und den Anbau von Nutzpflanzen ermöglichen, wenn die Lagerstätten einem bestimmten Zweck entsprechend bewirtschaftet werden und die Auswahl der Kulturen für jede Lagerstätte auf Grundlage der spezifischen physikochemischen und strukturellen Bodeneigenschaften erfolgt. Dieser Befund wird durch die räumliche Bewertung der Vegetationsneubildung durch die Kombination von Fernerkundung mit maschinellen Lerntechniken bestätigt, die eine hohe räumliche Variabilität der Textureigenschaften und Nährstoffgehalte der Deponien zeigt. Es wird ein Managementansatz vorgeschlagen, bei dem abgegrenzte Bewirtschaftungszonen unterteilt werden. Dies kann zu einer insgesamt höheren Produktivität führen, indem Strategien entwickelt werden, die den Eigenschaften jedes einzelnen Feldes und seiner potenziellen Nutzungsmöglichkeiten entsprechen