| dc.description.abstract | Penggunaan data Unmanned Aerial Vehicle (UAV) untuk klasifikasi tutupan
lahan memiliki kelebihan yaitu resolusi spasial yang sangat tinggi dan bebas awan.
Penelitian ini bertujuan mengkaji kemampuan UAV dalam klasifikasi visual, dan
mengaji keterpisahan kelas tutupan lahan secara digital di sekitar bekas sumur
migas Sarinah, Kajen, dan Lambur. Klasifikasi visual dilakukan dengan cara
mengamati objek pada Orthophoto UAV menggunakan tujuh elemen interpretasi
yaitu rona dan warna, bentuk, ukuran, tekstur, pola, bayangan dan asosiasi
sedangkan keterpisahan kelas secara digital diuji menggunakan ukuran transformed
divergence. Band yang digunakan terdiri dari band (1) blue, (2) green, (3) red, (4)
Near-infrared, (5) Digital Surface Model, (6) Normalized Difference Vegetation
Index, (7) Difference vegetation index, (8) Red Green Index, dan (9) Simple Ratio
Vegetation Index. Jumlah kelas yang dihasilkan dengan klasifikasi visual yaitu 28
kelas. Jumlah kelas yang dapat dibedakan secara digital sebanyak 20 kelas pada
kombinasi 2-5-7-8-9 dan kombinasi 4-5-6-8-9, sebanyak 19 kelas pada kombinasi
3-4-5-8-9, 2-5-8-9, 4-5-8-9 dan 5-8-9, sebanyak 18 kelas pada kombinasi 3-4-5-9
dan 2-5-9, sebanyak 16 kelas pada kombinasi 3-4-5 dan 3 kelas pada kombinasi 1-
2-3. Jumlah kelas secara digital lebih sedikit dibandingkan dengan klasifikasi visual
tetapi penggunaan indeks vegetasi dan DSM sebagai band dapat meningkatkan
keterpisahan antar kelas. | id |
