ANALISIS KEMAMPUAN KLASIFIKASI BERBASIS OBYEK UNTUK PEMETAAN PENUTUP LAHAN SEBAGIAN KOTA SEMARANG, JAWA TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN CITRA GEOEYE-1 MULTISPEKTRAL PAN-SHARPERNED

Penelitian ini bertujuan untuk : 1) Memetakan obyek penutup lahan skala detil dengan metode interpretasi visual dan klasifikasi berbasis obyek 2) Analisis kemampuan klasifikasi berbasis obyek dalam memetakan obyek penutup lahan. Penelitian ini menggunakan citra GeoEye-1 tahun perekaman 2009. Klasifikasi berbasis obyek menggunakan algoritma multiresolution segmentation untuk tahap segmentasi, dan nearest neighbor untuk tahap klasifikasi. Hasil klasifikasi berbasis obyek akan dibandingkan dengan hasil interpretasi visual kemudian dianalisis untuk mendapatkan informasi kemampuan klasifikasi berbasis obyek dalam memetakan obyek penutup lahan. Hasil perbandingan klasifikasi memperlihatkan klasifikasi berbasis obyek hanya mampu memetakan obyek yang sama dengan klasifikasi dengan interpretasi visual sebesar 46,37% pada skema klasifikasi tingkat IV dan 71,05% pada tingkat I. Hasil ini memperlihatkan bahwa kemampuan klasifikasi berbasis obyek dipengaruhi oleh jumlah obyek penutup lahan yang dipetakan, dimana klasifikasi berbasis obyek memiliki hasil yang semakin buruk ketika memetakan lebih banyak obyek penutup lahan

Analisis Penurunan Muka Tanah Sebagian Kota Semarang Tahun 2017-2019 Menggunakan Citra Sentinel-1A dan Teknik Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar (DInSAR)

Penurunan muka tanah di Kota Semarang terjadi dalam kurun waktu yang lama dan terjadi sangat lambat sehingga sulit untuk melakukan pengukuran untuk mendeteksinya. Pemanfaatan citra Sentinel-1A dengan metode DInSAR dapat membantu mempercepat analisis dan estimasi laju penurunan muka tanah. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah DInSAR Two Pass Interferometri dengan memanfaatkan dua citra yang memiliki waktu perekaman berbeda. Hasil pemrosesan menujukkan bahwa terjadi penurunan muka tanah sebesar 9,5 cm dalam kurun waktu dua tahun dengan laju penurunan muka tanah sebesar 4,75 cm/tahun. Tingkat kesalahan hasil estimasi penurunan muka tanah sangat kecil yaitu sebesar 2,7285 x 10-4

EKSTRAKSI TINGGI BANGUNAN DENGAN MENGGUNAKAN FOTO UDARA ORTHO DAN DATA LIDAR

Penginderaan jauh semakin berkembang khususnya dalam hal resolusi spasial. Foto udara ortho banyak digunakan karena resolusi spasial tinggi dan telah mengalami koreksi sehingga aspek relief displacement dapat dikurangi. Kemudian data LiDAR sebagai data detil yang dapat memberikan informasi ketinggian objek dengan akurasi tinggi.Penelitian ini bertujuan untuk melakukan ekstraksi data geometri bangunan, yaitu tinggi bangunan dan mengetahui akurasi dari ekstraksi informasi tinggi bangunan. Tahap awal dilakukan interpertasi tipe atap bangunan dari foto udara ortho. Ekstraksi tinggi bangunan dilakukan dengan menghitung nilai ketinggian maksimum bangunan dari N-DSM yang didapatkan dari kalkulasi DSM dan DTM LiDAR. Nilai tinggi tersebut dikoreksi dengan nilai tinggi objek atap bangunan berdasarkan tipe atapnyaHasil perhitungan uji akurasi cukup baik. Uji akurasi pemetaan dengan menggunakan data pengukuran lapangan menunjukkan bahwa akurasi ekstraksi tinggi bangunan sebesar 86.63%

PEMETAAN FAMILI MANGROVE MENGGUNAKAN METODE OBJECT BASE IMAGE ANALYSIS (OBIA) PADA CITRA WORLDVIEW-2 DI BALAI TAMAN NASIONAL KARIMUNJAWA

Penelitian ini memiliki tujuan untuk pemetaan mangrove di Taman Nasional Karimunjawa menggunakan metode Object Based Image Analysis (OBIA) dan mengetahui tingkat akurasi kelas famili mangrove yang diklasifikasikan. Metode ini menggunakan 2 jenis klasifikasi yakni menggunakan rule class dan algoritma nearest neighbor. Hasil penelitian menunjukan pemetaan famili mangrove menggunakan metode berbasis objek pada citra Worldview-2 di Taman Nasional Karimunjawa dapat dilakukan dengan menghasilkan 6 kelas berupa Rhizophoraceae; Rhizophoraceae dan Combretaceae; Rhizophoraceae dan Euphorbiaceae; Rhizophoraceae, Euphorbiaceae dan Combretaceae; Rhizophoraceae, Euphorbiaceae, Combretaceae, dan Sonneratiaceae; dan Rubiaceae. Akurasi pemetaan famili mangrove yang berbasis objek (OBIA) menggunakan rule class didapatkan nilai akurasi total (Overall Accuracy) sebesar 52,17 % dengan Kappa sebesar 0,39 sedangkan pemetaan menggunakan klasifikasi nearest neighbor didapatkan nilai akurasi total (Overall Accuracy) sebesar 69,56 % dengan Kappa sebesar 0,66

Perbandingan Akurasi Klasifikasi Penutup Lahan Hasil Penggabungan Citra ALOS AVNIR-2 dan ALOS PALSAR pada Polarisasi Berbeda dengan Transformasi Wavelet

Penggabungan citra merupakan salah satu alternatif dari penggunaan citra penginderaan jauh yang konvensional atau secara individu. Penelitian ini mengkaji peningkatan akurasi klasifikasi citra ALOS PALSAR yang digabungkan dengan citra ALOS AVNIR-2.Transformasi wavelet digunakan dalam proses penggabungan citra, mengacu pada kemampuannya mempertahankan kualitas spektral citra. Akurasi total dan indeks kappa pada citra ALOS AVNIR-2 85.26% dan 78.90%, pada citra gabungan I (Citra ALOS AVNIR-2, ALOS PALSAR polarisasi HH) 76.84% �dan 67.06%, pada citra gabungan II (Citra ALOS AVNIR-2, ALOS PALSAR polarisasi HV) 71.58% dan 58.64%. Ditinjau dari hasil tersebut citra gabungan mempunyai akurasi yang lebih rendah daripada citra ALOS AVNIR, namun dibanding pada hasil klasifikasi citra ALOS PALSAR polarisasi HH (59.38% dan 45.97%) dan citra ALOS PALSAR polarisasi HV (64.06% dan 49.55%) proses penggabungan citra yang dilakukan menunjukkan peningkatan akurasi.Kata kunci: Penggabungan citra, Wavelet, Akurasi, Wang bovic, Maximum likelihoo

PERBANDINGAN METODE PEMETAAN KONVENSIONAL (INTEGRASI PENGINDERAAN JAUH-SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS) DENGAN METODE MOBILE-GIS UNTUK ANALISA RUANG TERBUKA HIJAU PUBLIK KOTA SURAKARTA

Mobile GIS adalah salah satu metode pemetaan yang terintegrasi dengan Personal Digital Assistant dan perangkat lunak pengolah data kebumian untuk akusisi data secara real-time dan diasumsikan memiliki banyak keunggulan dibandingkan dengan metode konvensional (integrasi Penginderaan Jauh-SIG) dan menggunakan kertas sebagai salah satu alat bantu akusisi data. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mengkaji kemampuan Mobile GIS untuk akusisi data (2) Membandingkan penggunaan metode konvensional dengan Mobile-GIS, keunggulan dan kelemahan (3) Mengkaji kemampuan Citra Quickbird sebagai citrasatelit berresolusi tinggi untuk akusisi obyek RTH Publik dengan salah stau hasil berupa kunci intepretasi. Citra Quickbird mampu mendeteksi obyek RTH Publik dengan tingkat ketelitian 85% namun rendah dalam variasi klasifikasi. Sistem Mobile-GIS mampu mengakusisi obyek RTH Publik dengan detil namun memiliki tingkat kesulitan dalam memetakan cakupan area luas. Perbandingan dari kedua metode memiliki kelebihan dan kekurangan pada masing-masing metode. Terdapat beberapa aspek yang mempengaruhi penggunaan tiap-tiap metode. Kombinasi kedua metode diasumsikan mampu menghasilkan hasil maksima

KAJIAN PENGOLAHAN CITRA ALOS AVNIR-2 UNTUK ESTIMASI KANDUNGAN AIR KANOPI VEGETASI (CANOPY WATER CONTENT) DI SEBAGIAN WILAYAH KABUPATEN GUNUNGKIDUL

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji data multispektral yaitu Citra ALOS AVNIR-2 untuk estimasi kandungan air permukaan kanopi vegetasi (CWC) di sebagian daerah hutan Kabupaten Gunungkidul, mengetahui kemampuan dan akurasi beberapa metode yang digunakan yaitu NDVI, NDWI, dan aritmatik saluran/band. Hasil pengolahan citra menggunakan pemodelan regresi linier sederhana antara nilai indeks hasil pengolahan citra dengan pengukuran CWC di lapangan menunjukkan bahwa data citra ALOS AVNIR-2 dapat digunakan untuk estimasi kandungan air kanopi. Metode yang melebihi batas nilai yang diterima dan dapat digunakan dengan akurasi yang cukup yaitu metode NDVI, aritmatik saluran R/NIR, dan B/NIR baik pada analisis jenis vegetasi campuran maupun pada jenis vegetasi kayuputih. Persamaan regresi dari indeks aritmatik saluran R/NIR pada citra ALOS AVNIR-2 menghasilkan nilai r 0,470 dan R2 0,221 dengan akurasi 59,05% pada jenis vegetasi campuran, serta pada jenis vegetasi kayuputih menghasilkan nilai r 0,604 dan R2 0,365 dengan akurasi 63,96%

PENGARUH PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN TERHADAP DEBIT PUNCAK SUB-DAS OPAK HULU TAHUN 2009 DAN 2014 MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 5 DAN LANDSAT 8

Interaksi sub-DAS Opak Hulu dengan daerah sekitar menyebabkan perkembangan daerah. Perkembangan daerah menimbulkan perubahan penggunaan lahan. Aktivitas gunung merapi tahun 2010 menyebabkan perubahan penggunaan lahan di hulunya. Keduanya secara tidak langsung mempengaruhi debit.Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh perubahan penggunaan lahan terhadap debit puncak sub-DAS Opak Hulu tahun 2009 dan 2014. Perubahan penggunaan lahan diperoleh dari klasifikasi multispektral menggunakan citra Landsat 5 dan Landsat 8. Debit dihitung menggunakan metode Haspers. Analisis deskriptif dilakukan untuk mengetahui pengaruh perubahan penggunaan lahan terhadap debit sub-DAS Opak Hulu.Hasil penelitian menunjukkan lahan seluas 12,02 km2 tahun 2009 berubah menjadi lahan terbangun pada tahun 2014. Lahan terbuka di hulu sub-DAS pada tahun 2014 lebih luas 1,8 km2daripada tahun 2009. Perubahan penggunaan lahan menyebabkan perubahankoefisien limpasan sebesar 0,01. Koefisien limpasan berpengaruh terhadap debit, namun tidak signifikan

Analisis Dan Permodelan Spasial Resiko Demam Berdarah Pada Periurban Beriklim Tropis Menggunakan Regresi Logistik Biner

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan virus DENV yang ditularkan ke manusia melalui gigitan nyamuk. Nyamuk yang membawa virus ini adalah nyamuk dengan jenis Aedes agypti dan Aedes albopictus yang terinfeksi. Sesuai dengan habitat kedua jenis nyamuk ini, penyakit DBD banyak ditemukan pada wilayah urban hingga periurban namun jarang ditemukan pada wilayah rural. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan permodelan spasial menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG) dan penginderaan jauh dengan wilayah kajian di periurban Kabupaten Bantul. Permodelan spasial dilakukan dengan menggunakan metode regresi logistik biner. Parameter yang digunakan pada permodelan spasial ini diantaranya adalah Normalized Different Vegetation Index (NDVI) untuk mewakili proporsi vegetasi, Normalized Different Building Index (NDBI) untuk mewakili kepadatan bangunan, dan Normalized Different Water Index (NDWI) untuk mewakili proporsi air dan iklim mikro. Peta hasil memiliki grafik ROC cukup bagus dengan nilai AUC sebesar 0,864. Akurasi yang didapatkan dari peta ini sebesar 0,81 dengan acuan cutoff 0,70