Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada penelitian ini akan diterapkan sistim visi komputer terhadap contoh maket pemandangan suatu daerah, yang terdiri dari beberapa jenis kelas pola, misalnya tanaman, air, perumahan, dan sebagainya. Data citra pemandangan tersebut direkam oleh suatu sistim akuisisi memakai kamera video CCD-warna yang mengandung informasi digital dalam tiga kanal spektrum elektromagnetik.Yang akan diselidiki adalah bagaimana jenis-jenis pola tersebut dapat diklasifikasikan oleh suatu sistim perangkat komputer cerdas berbantuan jaringan syaraf tiruan dan logika fuzzy, sehingga hasilnya dapat tervisualisasi ''serta memberikan unjuk- kerja klasifikasi yang cukup .memadai dibandingkan dengan metode-metode yang telah lazim digunakan, seperti multiple density slicing, nearest neighbor, dan maximum likelihood.Aspek penelitian.ini adalah bahwa kalau sistim tersebut berhasil, maka baik metode maupum perangkat yang dibuat dapat dikembangkan untuk teknik penginderaan jauh, aplikasi medis, kontrol kualitas dengan.pemeriksaan oleh mesin komputer, dsb.Unjuk kerja metode klasifikasi dinyatakan oleh prosentasi kebenaran pada-suatu tabel yang menyatakan distribusi pengkategorian obyek ke dalam kelas yang telah ditentukan sebelumnya. Pengecekkannya langsung dilakukan dengan maket yang dibuat, sehingga beberapa pengamatan lapangan dari berbagai sudut pandang serta ketinggian dapat diatur sebaik-baiknya guna melengkapi hasil-hasil percobaan. Disamping itu hasil klasifikasi yang bertipe peta tematik disertai legends yang sesuai, dapat ditampilkan atau divisualisasikan pada layar monitor SVGA.

---

In this research, it is applied a computer vision system to an image which is consisting of several objects patterns. from an artificial maquette scene which had been taken by a color CCD camera. Due to object's responses in several electromagnetic waves are different to each other, then the 'recorded image can be splitted into three different color channels, i.e. blue, green, and red.

The research will investigate how to classify the above patterns. by using' an. intelligent computer system such as neural networks and fuzzy logic in order to obtain a reasonable performance compared with the available conventional classification system such as multiple density slicing, nearest. neighbor, and maximum likelihood.

The aspect of research is that the designed method -if successful- may be developed-to be applied to remote sensing technology, medical application, quality control by machine inspection, etc.

The classification performance is represented by percentage of correct on a truth table, which is reflected the distribution of object's category to a predetermined category. The direct observation can easily be done on the available maquette, so the several looking angles and height can be arranged to accomplish the experimental results. Beside it, the classification results will be represented on a thematic map with suitable legends to be visualized on a SVGA color monitor."

"ABSTRAKPada penelitian tahapan pertama ini telah dilakukan pengambilan data dengan menggunakan kamera CCD (Charge Coupled Device) berwarna terhadap suatu maket pemandangan yang terdiri dari beberapa kelas obyek karena respon sesuatu obyek terhadap beberapa panjang gelombang elektromagnetik adalah berbeda-beda, maka data hasil rekaman oleh kamera tersebut dipecah menjadi tiga jenis warna yaitu biru, hijau, dan merah.Untuk melaksanakan pemisahan kanal panjang gelombang elektromaknetik tersebut, telah dibuat suatu perangkat lunak komputer ImagePro, yang ditulis dalam bahasa pemrograman C, dan bekerja di bawah MS-Windows 3.1. yang dapat dijalankan pada IBM/PC-AT microcomputer jenis 286 ke-atas. Beberapa fasilitas tambahan seperti : image enhancement, filtering, cutting, statistical properties, format exchange, dual and frame processing, dan sebagainya telah pula diikutsertakan.Proses klasifikasi tanpa disupervisi atau clustering diterapkan dengan bantuan topologi ART2 dari jaringan Syaraf Tiruan untuk melihat bagaimana informasi data obyek tersebut dapat diklasifikasikan menjadi beberapa kelas yakni air, jalanan, tumbuhan, rumah atap genteng, dan rumah atap beton.Hasil klasifikasi dengan memanfaatkan jaringan syaraf buatan tersebut untuk tahap pertama ini telah cukup memuaskan secara kualitatif; walaupun hasil tersebut harus diuji tingkat ketelitiannya pada tahapan berikutnya dari rangkaian penelitian yang tengah dilaksanakan ini.

---

ABSTRACTIn the first stage of this research, it is done the data acquisition to several classes of objects on an artificial maquette scene by using a color CCD camera Due to object's responses in several electromagnetic waves are different to each other, then the recorded data can be splitted into three different colors channels, i.e. blue, green, and reed.In order to split those electromagnetic channels, it is designed a computer software called ImagePro, which is written in C-language, under MS-Windows 3.1, and can be run on an IBMIPC-AT microcomputer 286 processor or above. Several additional supporting features such as : image enhancement, filtering, cutting, statistical properties, format exchange, dual and frame processing, etc. are also included in the software.The unsupervised classification by using an artificial neural networks ART2 topology is applied, to observe how the those object's data can be classified. into several classes. i.e.: water, road, vegetation, red roof and concrete roof houses.The result of classification at the initial stage of the research provides an acceptable qualitative performance, although its accuracy should be tested later at the need stage of this midyears research plan."

"ABSTRAK Pemetaan lahan dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh sudah lamaberkembang. Di Indonesia yang beriklim tropis, awan menjadi masalah klasikdalam pemindaian permukaan bumi dengan menggunakan satelit penginderaanjauh bersensor optik. Satelit dengan sensor Radar mempunyai kemampuan untukmenembus awan sehingga dapat memindai objek yang berada di bawah awan.Penggunaan teknik klasifikasi berbasis piksel pada citra Synthetic Aperture Radar(SAR) masih mempunyai permasalahan akibat efek salt-and-pepper yangmemberikan hasil yang kurang sempurna pada produk klasifikasi citra. Padapenelitian ini teknik klasifikasi berorientasi objek menggunakan metodeStatistical Region Merging ( SRM ) untuk proses segmentasi objek serta metodeSupport Vector Machine (SVM) untuk proses klasifikasi penutup lahan dari setiapsegmen objek yang ada. Pada tahap klasifikasi diujicobakan beberapa fitur antaralain fitur dekomposisi Freeman-Durden, fitur Entropy, Alpha Angle danAnisotrophy serta fitur Normalized Difference Polarization Index (NDPI).Implementasi teknik klasifikasi berorientasi objek pada penelitian ini memberikanhasil yang lebih baik daripada teknik klasifikasi berbasis piksel. Perbandinganakurasi keseluruhan mencapai 80,48 % untuk hasil klasifikasi berorientasi objekdan 53,94 % untuk hasil klasifikasi berorientasi piksel dengan kondisi citra tanpafilter dan menggunakan 7 fitur dalam klasifikasi.

---

ABSTRACT Remote sensing technology for land mapping has been developing for long time.Indonesia has tropical climate where cloud covers can be classical problem foroptical sensor remote sensing satellite for surface observation of earth. Radarsensor satellite has ability to penetrate clouds so satellite can scan earth’s surfacewhich covered by clouds. The use of piksel-based classification technique onSynthetic Aperture Radar (SAR) image still has problem due to salt-and-peppereffect that gives less perfect result to classification image products. In thisresearch, object-oriented classification technique uses Statistical Region Merging( SRM ) method for object segmentation process and uses Support VectorMachine (SVM) as classifier in classification process for all segmented objects. Inclassification process stage, saveral features were applied such as Freeman-Durden decomposition, Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy, and NormalizedDifference Polarization Index (NDPI) features. Implementation of obect-orientedclassification technique in this research gives better result than obect-orientedclassification technique which overall accuracy reach 80,48 % for obect-orientedclassification result and 53,94 % for piksel-based classification result in conditionunfiltered image data and using seven fetures in classification process."

"Metoda klasifikasi Jaringan Syaraf Tiruan (JST) telah banyak diterapkan dalam bidang penginderaan jauh. Dalam penelitian ini dilakukan percobaan klasifikasi awan dengan menerapkan metoda JST Kohonen pada data citra multispektral satelit NOAA AVHRR. JST Kohonen adalah metoda klasifikasi tak terselia yang berbasis pada sistem pembelajaran kompetitif Self-Organizing Maps (SOM). Prosedur percobaan terdiri dari tiga tahap, yakni tahap pembelajaran, tahap pelabelan dan tahap klasifikasi.Pada mulanya, klasifikasi awan dilakukan menggunakan lima kanal data citra sebagai vektor masukan, yakni kanal cahaya-tampak, infra-merah dekat, infra-merah tengah, dan dua kanal infra-merah termal. Hasil klasifikasi lalu dibandingkan dengan hasil klasifikasi visual untuk menentukan tingkat keberhasilannya. Kemudian, proses klasifikasi dilanjutkan untuk mengevaluasi kanal-kanal yang dominan dalam klasifikasi awan dengan cara mereduksi jurnlah kanal yang digunakan dalam klasifikasi.Hasil percobaan menunjukkan bahwa klasifikasi awan menggunakan JST Kohonen memberikan tingkat keberhasilan yang cukup tinggi sebesar 81% untuk katagori 10 kelas atau 95% untuk 4 katagori utama 4 kelas awan, dengan kanal-kanal yang dominan yaitu kanal satu (cahaya-tampak) dan kanal empat (infra-merah termal)."