Penerapan metode pemulusan kernel dalam perbaikan citra landsat

Abstract

Pada proses pengambilan data satelit, terdapat berbagai macam gangguan baik yang disebabkan oleh kesalahan alat maupun yang disebabkan oleh keadaan atmosfer. Gangguan-gangguan ini akan nampak sebagai ingar (noise) yang akan sangat mengganggu pada tahapan interpretasi citra. Untuk mengurangi ingar ini biasa dilakukan pemulusan data dengan menggunakan filter spasial. Dengan filter spasial, nilai suatu pixel diduga dari rataan terboboti pixel tersebut dengan pixel disekitarnya. Sedangakan besarnya bobot untuk tiap-tiap pixel disesuaikan dengan citra yang sedang dihadapi. Dalam penelitian ini koefisien filter yang digunakan ditentukan dengan metode kernel. Metode kernel ini biasa digunakan dalam pendugaan fungsi kepekatan peluang. Dengan menggunakan metode ini didapat besarnya bobot yang berbanding terbalik dengan jarak pixel yang diduga terhadap pixel tetangganya. Fungsi kernel yang dipakai adalah kernel Gaussian dengan parameter pemulus yang digunakan adalah parameter pemulus yang disarankan oleh Scott (1992). Setelah difilter, diperoleh citra yang lebih mulus serta histogram yang menunjukkan adanya dua modus. Adanya dua modus ini diakibatkan karena terdapatnya dua jenis penutup lahan yang dominan. Penerapan filter juga mengakibatkan kaburnya daerah tepi atau batas-batas antara dua penutup lahan yang berbeda sehingga batas-batas tersebut relatif sukar ditentukan. Hasil klasifikasi dari citra yang difilter memiliki koefisien akurasi kappa sebesar 80,31%, sedangkan untuk citra tanpa difilter menghasilkan koefisien akurasi kappa sebesar 71,78%.