Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKKabupaten Bandung sebagai salah satu kabupaten dengan penduduk terbanyak di Indonesia memiliki sumber daya alam yang beragam dengan segala pemanfaatannya sehingga jenis tutupan lahan yang ada pun berbeda-beda. Pemantauan terhadap penggunaan lahan perlu dilakukan untuk mencegah penyalahgunaan lahan dan penanggulangan akan bencana alam. Metode untuk pemantauan dapat dilakukan dengan klasifikasi jenis tutupan lahan menggunakan teknik penginderaan jarak jauh seperti penggabungan data satelit aktif dan pasif. Pada penelitian ini menggunakan citra satelit aktif (ALOS-2/PALSAR-2) dan satelit pasif (Landsat 8) untuk mendapatkan citra yang mudah untuk diinterpretasi dan terbebas dari gangguan atmosfer. Salah satu metode klasifikasi yang dapat dilakukan adalah maximum likelihood, yaitu metode yang menggunakan data acuan (training sample) serta kemungkinan suatu piksel terkelompok dalam suatu kelas. Penggunaan citra gabungan dengan metode maximum likelihood menghasilkan keakurasian citra lebih dari 60% dan lebih tinggi dari citra ALOS-2/PALSAR-2 yang diklasifikasikan tanpa Landsat 8 (40%)

---

ABSTRAKBandung regency is one of the biggest regency in Indonesia with large number of population which has nature resources with different utilization that cause land cover diversity. Land cover monitoring is necessary to prevent any land misuses and nature disasters. A way to monitor land cover is to classify the land cover uses remote sensing technique such as joint data of active and passive. This research is analyzing active satellite image (ALOS-2/PALSAR-2) and pasive satellite image (Landsat 8) that are being used to produce an image which is easy to interpret with less atmospheric disruption. One of the methods that can be used is maximum likelihood. Maximum likelihood is a supervised classification method which uses reference data (training sample) and probability of a pixel is clustered in a spesific class. The use of joint processing data with maximun likelihood method results in accuracy greater than 60% and is better than accuracy of ALOS-2/PALSAR-2?s image itself (40%)."

"ABSTRAKPenggunaan lahan di Jawa Barat khususnya di kabupaten Bandung mengalami perubahan yang signifikan yang disebabkan oleh meningkatnya jumlah pembangunan dan pemukiman. Indonesia merupakan salah satu negara yang rawan bencana, bencana alam ini mengakibatkan wilayahnya menjadi cepat berubah. Memantau penggunaan lahan dan tutupan lahan penting untuk memitigasi jika terjadi bencana alam. Untuk mendapatkan informasi klasifikasi tutupan dan penggunaan lahan dapat memanfaatkan teknologi penginderaan jauh. Penelitian ini menggunakan data satelit ALOS-2/ PALSAR-2 untuk membandingkan klasifikasi penggunaan dan tutupan lahan dengan dua metode yaitu Minimum Distance dan Maximum Likelihood. Metode Minimum Distance menggunakan teknik jarak minimal menggunakan vektor rata-rata endmember sedangkan Metode Maximum Likelihood selain rata-rata, juga memperhitungkan informasi variansi pada variable yang diukur. Hasil analisis menunjukan klasifikasi penggunaan dan tutupan lahan yang baik adalah metode Maximum Likelihood dengan hasil akurasi sebesar 68,6233% pada tahun 2014 dan 64,7608% pada tahun 2016. Sedangkan Metode Minimum Distance memiliki akurasi hanya sebesar 48,2307% pada tahun 2014 dan 43,4902% pada tahun 2016

---

ABSTRAKLand use in West Java, especially in Bandung regency, changes significantly caused by rapid development and sattlement. Since Indonesia is one of the country that is prone to disaster, natural disasters often occur and impact the land changes rapidly. The monitoring land use and land cover classification is important to mitigate any disasters if occured. To obtain land use and land cover classification profile, remote sensing technology can be used. In this research we use ALOS-2/PALSAR-2 satellite data to derive land use and land cover classification maps using two methods, i.e. Minimum Distance and Maximum Likehood. Minimum Distance uses minimum distance technique to measure endmember average vector while Maximum Likehood calculates variance information of measuring variable as well as the average. The analysis results showed that Maximum Likehood method is better for land use and land cover classification in Bandung regency with accuracy of 68,6233% in 2014 and 64,7608% in 2016 respectively while Minimum Distance method resulted in 48,2307% in 2014 and 43,4902% in 2016 respectively."

"Land use change quantified for the last 50 years within and near a fast growing agricultural land in neka river basin, using geographic information system...."

"Satellite images and thematic information were used for the estimation of microscopic current land suitability for paddy and settlement. These data were analysed by a quantitative method known as quantification-2 theory the aid with of remote sensing and geographical information system. The study was conducted in Yogyakarta. Indonesia is having a regionally homogeneous physical characteristics. The results show that the combination of satellite images alone performed a reliable role for the estimation of macroscopic current land suitability. The land suitability score could be objectively quantified by introducing this method."

"Klasifikasi citra penginderaan jauh (inderaja) bertujuan untuk menghasilkan peta tematik, dimana tiap warna mewakili sebuah objek, misalkan hutan laut, sungai, sawah dan lain-lain. Makalah ini mempresentasikan disain dan implementasi perangkat lunak untuk mengklasifikasi citra inderaja multispektral. Metode berbasis unsupervised yang diusulkan ini adalah integrasi dari metode feature extraction, hierarchical (hirarki) clustering dan partitional (partisi) clustering. Feature extraction dimaksudkan untuk mendapatkan komponen utama citra multispektral tersebut sekaligus mengeliminir komponen yang redundan, sehingga akan mengurangi kompleksitas komputasi. Histogram komponen utama ini dianalisa untuk lemlah terkonsentrasinya pixel dalam feature space, sehingga proses split dapat menghasilkan cluster dengan cepat.Beberapa cluster yang sangat mirip akan digabungkan oleh proses merge. Pada tahap akhir proses partisi akan mendeteksi prototype tiap cluster dengan Fuzzy C-Mean (FCM). Uji coba perangkat lunak ini dilakukan pada citra Landsat TM dan GOES-8. Hasilnya diukur berdasarkan homogenitas eksekusi dan nilai label contingency. Tabel ini akan membuktikan keberhasilan klasifikasi terhadap 800 sampel dari Jawa Timur yang sebelumnya telah dikenali. Untuk bahan perbandingan sampel diuji coba dengan algortima ISMC (Improve Split and Merge Classification), yang berdasarkan penelitian sebelumnya telah telah terbukti lebih baik dari pada ISODATA. Secara umum, uji coba menunjukkan keunggulannya dibandingkan ISMC."

"Land use mapping can be defined as a mapping activity of land cover with cropping management and erosion control practice factors. The activity can be carried out by an application of remote sensing techniques, either air photos or Landsat images to gain land cover information. Cropping management and erosion control practice factors are derived from tables produced with cooperative activity in the field. Information on land cover resulting from remote sensing interpretation still needs to be checked in the field."

"Pemilihan ciri merupakan subyek penting dalam pengenalan pola. Tulisan ini merupakan hasil kajian metode pemilihanfitur atau ciri transformasi komponen utama pada data penginderaan jauh. Pada aplikasi penginderaan jauh dengansensor optik seperti Landsat TM, yang sensornya terdiri dari 7 panjang gelombang, akan diperoleh 7 citra fitur (multiband). Adanya kendala awan pada citra optik, telah menyebabkan adanya upaya penggunaan citra radar. Padainterpretasi citra radar, diperlukan analisis ciri tekstur yang merupakan hasil transformasi dari model tekstur terhadapdata aslinya. Untuk tujuan penyimpanan dan pemrosesan data, diusahakan hanya menggunakan sejumlah data yangterbatas, tetapi menghasilkan klasifikasi yang optimal. Pemilihan fitur merupakan suatu metode yang bertujuan untukmendapatkan subset fitur yang optimal. Pada tulisan ini memperkenalkan metode pemilihan fitur transformasikomponen utama yang diujicobakan terhadap dua data uji, yaitu citra optik (data citra daerah Jawa Tengah) dan citraradar (data citra daerah Sumatera Selatan) yang semuanya merupakan data skala kecil yaitu tiap-tiap data kurang dari 20ciri. Akurasi klasifikasi rata-rata yang didapat dengan metode transformasi komponen utama untuk kedua data ujisecara berturut-turut adalah sebagai berikut: pada data citra daerah Jawa Tengah sebesar 91,86% dan pada data citradaerah Sumatera Selatan sebesar 86,58%."

"One aspect of the agricultural development is an information corresponding to potency and availability of land resources for both intensification and extensification

---

"