Support Vector Machine untuk Klasifikasi Penutup Lahan Menggunakan Citra Radarsat 2 dengan Dual Polarisasi Hh-hv

Radarsat 2 citra. satelit yang memiliki spesifikasi baru dan lebih baik dari generasi tua dengan resolusi spasial tinggi. Radarsat 2 dapat digunakan untuk klasifikasi tutupan lahan dengan mesin vektor Dukungan algoritma bahwa mesin pembelajaran algoritma yang akan menjadi alternatif kecuali kemungkinan maksimum bahkan algoritma yang tidak dapat digunakan untuk dual polarisasi HH-HV yang SVM bisa mengatasinya. Support Vector Machine algoritma dapat memberikan informasi tutupan lahan otomatis yang dapat mengembangkan metode aplikasi untuk monitoring tutupan lahan untuk negara tropis seperti Indonesia. Metode yang kami gunakan untuk mengumpulkan Region of Interest dan uji validasi oleh survei lapangan. Penelitian ini menggunakan smartphone GPS android dengan 120 tempat sampel dengan perhitungan error 6,5%. Setelah itu kita menguji akurasi dengan meja kebingungan matriks. Hasil tutupan lahan klasifikasi menunjukkan bahwa klasifikasi keseluruhan adalah 66,67% dan memiliki koefisien kappa sebagai 0,55821446 yang menunjukkan hasil mengindikasikan tidak sesuai dengan

Support Vector Machine untuk Klasifikasi Penutup Lahan Menggunakan Citra Radarsat 2 dengan Dual Polarisasi Hh-hv

Radarsat 2 citra. satelit yang memiliki spesifikasi baru dan lebih baik dari generasi tua dengan resolusi spasial tinggi. Radarsat 2 dapat digunakan untuk klasifikasi tutupan lahan dengan mesin vektor Dukungan algoritma bahwa mesin pembelajaran algoritma yang akan menjadi alternatif kecuali kemungkinan maksimum bahkan algoritma yang tidak dapat digunakan untuk dual polarisasi HH-HV yang SVM bisa mengatasinya. Support Vector Machine algoritma dapat memberikan informasi tutupan lahan otomatis yang dapat mengembangkan metode aplikasi untuk monitoring tutupan lahan untuk negara tropis seperti Indonesia. Metode yang kami gunakan untuk mengumpulkan Region of Interest dan uji validasi oleh survei lapangan. Penelitian ini menggunakan smartphone GPS android dengan 120 tempat sampel dengan perhitungan error 6,5%. Setelah itu kita menguji akurasi dengan meja kebingungan matriks. Hasil tutupan lahan klasifikasi menunjukkan bahwa klasifikasi keseluruhan adalah 66,67% dan memiliki koefisien kappa sebagai 0,55821446 yang menunjukkan hasil mengindikasikan tidak sesuai dengan