Parameter Optimal dalam Penerapan Algoritma Multiresolution Segmentation pada Foto Udara untuk Klasifikasi Penutup Lahan Berbasis Objek

Abstract

Secara general klasifikasi data penginderaan jauh dapat dikategorikan menjadi pendekatan berbasis piksel dan pendekatan berbasis objek atau GEOBIA. Secara teknis, klasifikasi berbasis objek dimulai dengan segmentasi terlebih dahulu sebelum nantinya dilakukan klasifikasi terhadap segmen-segmen yang sudah terbentuk. Salah satu metode segmentasi adalah menggunakan prinsip region growing, dengan algoritmanya diantaranya adalah multi-resolution segmentation. Hal terpenting dari multi-resolution segmentation adalah menentukan nilai parameter seperti scale, shape, dan compactness yang paling optimal. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan uji coba pada parameter-parameter tersebut dan pengaruhnya terhadap hasil segmentasi. Hasil segmentasi yang paling optimal kemudian diproses lebih lanjut untuk diklasifikasi ke beberapa kelas, yaitu bangunan, tanah terbuka, vegetasi, dan badan air. Berdasarkan hasil uji coba menggunakan foto udara, nilai scale = 50 cocok digunakan untuk data tersebut. Selain itu, dengan kondisi dan kompleksitas pada data tersebut, nilai shape = 0,9 dan compactness = 0,3 dianggap paling tepat karena objek-objek di foto udara tersebut tidak terlalu kontras dan relatif tidak teratur. Selanjutnya, proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma nearest neighbor. Berdasarkan analisis visual dan statistik menggunakan confusion matrix, nilai overall accuracy yang didapatkan dari proses klasifikasi adalah 72%. Kesalahan paling besar dalam proses klasifikasi terjadi pada objek bangunan dengan ketelitian individu hanya sebesar 56,5%. Hal tersebut karena bangunan memiliki tingkat kompleksitas yang paling tinggi dibandingkan objek-objek lainnya