Object-based image analysis – obia to identify areas paramo

Las técnicas de clasificación tradicionales, basadas en rasgos de la imagen a nivel de pixel presentan ciertas limitaciones, como lo son la aparición de un característico efecto “sal y pimienta” o su reducida capacidad para extraer objetos de interés. Éstas resultan especialmente problemáticas al aplicarse en imágenes de moderada o alta resolución. Una alternativa a dichos sistemas de clasificación pasa por un proceso previo de segmentación de la imagen. De esta forma se permite el trabajo con la imagen a nivel de objeto, lo cual amplía notablemente la cantidad de información que se puede extraer de la misma. En el presente estudio, el objetivo principal es obtener una clasificación digital del páramo de guerrero en el departamento de Cundinamarca, para ello se segmenta y clasifica una imagen digital del sensor 8 utilizando el software ENVI.Traditional classification techniques based on features of the image pixel level have certain limitations, such as the appearance of a characteristic effect "salt and pepper" or reduced capacity to extract objects of interest. These are particularly problematic when applied to images of moderate or high resolution. An alternative to these classification systems goes through a prior process of image segmentation. This work with the image object-level is allowed, which greatly expands the amount of information that can be extracted from it. In the present study, the main objective is to obtain a classification of digital wasteland warrior in the department of Cundinamarca, for it is segmented and classified a digital image sensor 8 using the ENVI software

IDENTIFIKASI KERUSAKAN BANGUNAN PASCA GEMPA BUMI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT WORLDVIEW-2

Gempa bumi yang tidak dapat diprediksi berdampak pada kerusakan fisik dan sosial yang mengakibatkan perubahan penutup/penggunaan lahan, besar kecilnya dampak dapat berbeda tergantung dari karakteristik wilayah. Pada tanggal 28 September 2018 gempa bumi dengan kekuatan 7,4 SR terletak sekitar 80 km di utara Kota Palu mengakibatkan ratusan bangunan mengalami kerusakan. Kehadiran teknologi penginderaan jauh yang terus berkembang dapat dimanfaatkan dalam mengetahui dampak dari gempa bumi dengan bantuan integrasi sistem informasi geografis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kerusakan bangunan pasca gempa bumi di Kota Palu dengan menggunakan citra satelit WorldView-2 melalui pengenalan ciri fisik dan pola dari interpretasi Object Based Image Analysis (OBIA). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Object Based Image Analysis (OBIA) terdiri dari dua tahap segmentasi dan klasifikasi citra. Manfaat yang dihasilkan dari penelitian ini mengetahui kemampuan citra satelit WorldView-2 hasil Pan Sharpening dalam mengidentifikasi kerusakan bangunan dimana menghasilkan ketelitian sebesar 84,21%

Classification of Land Cover by Using Aerial Photo At CV. Alaska Prima Coal, Cooling Village, Sanga-Sanga Sub-district, Kutai Kartanegara District, East Kalimantan Province

Remote sensing can be done visually and digitally. one of the advantages of airborne photography data generated by drone (phantom-3) compared to satellite imagery with optical sensitivity is its ability to obtain cloud-free images and freedom of recording time and the displayed area shows clearly defined objects corresponding to land cover. characteristics. To limit the object-based area of this research method applied is Object Based Image Analysis (OBIA).This study aims to classify land cover using highly resolved aerial photography with the help of Object Based Image Analysis (OBIA) technique and calculate the accuracy and accuracy, land cover classification by using Objeck Based Image (OBIA) analysis through examination of field conditions.classifying land cover, the classification includes shrubs, young shrubs, plantations (oil palms), shrubs, mines, open land, roads and water bodies with Accuracy of Overcome 0.86

Mapping and classification of ecologically sensitive marine habitats using unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and object-based image analysis (OBIA)

Nowadays, emerging technologies, such as long-range transmitters, increasingly miniaturized components for positioning, and enhanced imaging sensors, have led to an upsurge in the availability of new ecological applications for remote sensing based on unmanned aerial vehicles (UAVs), sometimes referred to as “drones”. In fact, structure-from-motion (SfM) photogrammetry coupled with imagery acquired by UAVs offers a rapid and inexpensive tool to produce high-resolution orthomosaics, giving ecologists a new way for responsive, timely, and cost-effective monitoring of ecological processes. Here, we adopted a lightweight quadcopter as an aerial survey tool and object-based image analysis (OBIA) workflow to demonstrate the strength of such methods in producing very high spatial resolution maps of sensitive marine habitats. Therefore, three different coastal environments were mapped using the autonomous flight capability of a lightweight UAV equipped with a fully stabilized consumer-grade RGB digital camera. In particular we investigated a Posidonia oceanica seagrass meadow, a rocky coast with nurseries for juvenile fish, and two sandy areas showing biogenic reefs of Sabelleria alveolata. We adopted, for the first time, UAV-based raster thematic maps of these key coastal habitats, produced after OBIA classification, as a new method for fine-scale, low-cost, and time saving characterization of sensitive marine environments which may lead to a more effective and efficient monitoring and management of natural resource

High-Resolution Land Use And Land Cover Mapping: Boone, North Carolina

Traditional Land Use and Land Cover (LULC) datasets typically occur on a coarse spatial scale. With the accessibility of more sources of higher spatial resolution imagery, the overall accuracy of these datasets can be enhanced. The increase in spatial resolution often comes at a cost to the spectral information contained within imagery. A two-step object based image analysis (OBIA) technique along with thresholding of spectral bands and a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were used to create a LULC map for the Boone area in North Carolina

Analisis Efektivitas Metode Digitasi On-Screen dan Object-Based Image Analysis (OBIA) Melalui Foto Udara dalam Pemetaan Bidang Tanah Kawasan Permukiman (Studi Kasus di Desa Ciwaruga, Kecamatan Parongpong, Kabupaten Bandung Barat)

Desa Ciwaruga berada di wilayah suburban yang berpotensi mengakibatkan perubahan penggunaan dan kepemilikan tanah kawasan permukiman secara cepat. Kondisi ini berdampak pada upaya pemantauan kepemilikan bidang tanah permukiman yang perlu dilakukan pembaruan data bidang tanah. Proses untuk memetakan dan mengetahui letak, batas, dan luas suatu bidang tanah kawasan permukiman di atas peta tidak terlepas dari beberapa kendala. Khususnya pemetaan dengan metode direct techniques seperti terestrial ataupun survei satelit memiliki keterbatasan dan kendala dari segi teknis, waktu, biaya, dan sumber daya manusia. Kendala tersebut dapat diatasi dengan metode pemetaan indirect techniques dengan data foto udara. Metode ini dapat memetakan dan memperbarui data bidang tanah dengan lebih cepat untuk cakupan wilayah yang lebih luas. Terdapat dua metode untuk pemetaan bidang tanah menggunakan data foto udara yaitu metode digitasi on-screen dan metode object-based image analysis (OBIA). Melalui penelitian ini, akan dikaji analisis efektivitas kedua metode dalam memetakan bidang tanah kawasan permukiman menggunakan data foto udara. Analisis ini menggunakan pengujian toleransi ketelitian planimetrik luas dan jarak berdasarkan peraturan Badan Pertanahan Nasional. Toleransi kesalahan luas adalah ± 0.5√luas sebenarnya, dan toleransi kesalahan jarak adalah ≤ 0.3 mm pada skala peta. Berdasarkan pengujian dan perbandingan ketelitian luas dan jarak, jumlah bidang, dan bentuk bidang yang dihasilkan, dapat dikatakan bahwa pemetaan dengan metode digitasi on-screen lebih unggul dari metode object-based image analysis (OBIA). Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa peta bidang tanah hasil digitasi on-screen dapat dipertimbangkan menjadi peta bidang dalam sertifikat tanah, karena memenuhi toleransi kesalahan planimetrik luas dan jarak berdasarkan peraturan Badan Pertanahan Nasional

Aplikasi Object-based Image Analysis (Obia) Untuk Deteksi Perubahan Penggunaan Lahan Menggunakan Citra Alos Avnir-2

Ketersediaan data penginderaan jauh semakin banyak, diiringi pula teknik ekstraksi informasinya. Salah satunya berupa Object-Based Image Analysis (OBIA). Tujuan dilakukan penelitian ini untuk mengetahui proses ekstraksi informasi pendekatan OBIA, besar akurasi dan deteksi Perubahan penggunaan lahan menggunakan citra 2006 dan 2009. Pendekatan OBIA melalui dua tahapan utama yaitu segmentasi dan klasifikasi. Segmentasi dilakukan menggunakan algoritma region growing dan algoritma klasifikasi bhattacharya. Algoritma segmentasi berupa region growing memiliki 2 parameter yaitu similarity threshold dan area threshold. Proses ekstraksi daerah pinggiran Kota Yogyakarta dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan OBIA dengan menghasilkan 5 kelas penggunaan lahan. Citra 2006 memberikan akurasi total 80,14%, Kappa (0,78) dan citra 2009 memberikan akurasi total 79,45 % (0,76). Perubahan luasan signifikan adalah Perubahan dari lahan terbuka menjadi permukiman dan lahan terbangun yang mengalami Perubahan seluas 442,61 ha

Pemanfaatan Object-Based Image Analysis (OBIA) pada Citra SPOT-6 untuk Identifikasi Jenis Penutup Lahan Vegetasi di Kota Bogor

Abstrak:Konversi lahan yang terjadi di wilayah perkotaan menajdikan keberadaan ruang terbuka hijau terancam. Ruang terbuka hijau terdiri dari vegetasi yang dapat dianalisis menggunakan penginderaan jauh.  Selain menggunakan penginderaan jauh, penerapan sistem informasi geografis (SIG) juga mengambil peran penting dalam mengelola dan menghasilkan suatu informasi spasial. Dengan integrasi penginderaan jauh dan SIG, setiap jenis penutup lahan dapat diketahui persebarannya secara spasial dan dapat dilakukan analisis hingga dipetakan. Citra satelit SPOT-6 digunakan sebagai data untuk mengekstrak informasi penutup lahan vegetasi dengan memanfaatkan metode klasifikasi berbasis objek atau Object-Based Image Analysis (OBIA). Penelitian ini mengkaji pemanfaatan metode OBIA pada citra satelit SPOT-6 yang merupakan citra resolusi tinggi untuk mengidentifikasi penutup lahan berupa jenis vegetasi dengan karakteristik wilayah Kota Bogor. Akurasi penggunaan metode OBIA pada citra SPOT 6 mampu menghasilkan akurasi sebesar 94% dan nilai Kappa sebesar 91%. Dengan resolusi spasial citra SPOT-6 yang digunakan mencapai 1,5 meter, penggunaan metode OBIA di wilayah Kota Bogor mampu dengan baik menghasilkan klasifikasi penutup lahan vegetasi dengan jenis dan karakteristiknya. OBIA mampu membedakan kelas-kelas penutup lahan dengan karakteristik vegetasi yang berbeda seperti, pohon, semak dan belukar, serta herba dan rumput. Kata kunci: OBIA, penutup lahan, vegetasi, RTH, SPOT-6   Abstract: Land conversion that occurs in urban areas makes the existence of green open spaces threatened. Green open space consists of vegetation that can be analyzed using remote sensing. In addition to using remote sensing, the application of geographic information systems (GIS) also plays an important role in managing and producing spatial information. With the integration of remote sensing and GIS, each type of land cover can be identified spatially and can be analyzed and mapped. SPOT-6 satellite imagery is used as data to extract vegetation land cover information by utilizing the Object-Based Image Analysis (OBIA) classification method. This study examines the use of the OBIA method on SPOT-6 satellite imagery which is a high-resolution image to identify land cover in the form of vegetation types with the characteristics of the Bogor City area. The accuracy of using the OBIA method on SPOT-6 images is able to produce an accuracy of 94% and a Kappa of 91%. With the spatial resolution of the SPOT-6 imagery used reaching 1.5 meters, the use of the OBIA method in the Bogor City area is able to produce a classification of vegetation land cover with its types and characteristics. OBIA is able to distinguish land cover classes with different vegetation characteristics such as trees, shrubs, as well as herbs and grasses. Keywords: OBIA, land cover, vegetation, green open space, SPOT-