Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/115579
Title: | Citra Sentinel-2 untuk Pemetaan Tutupan Lahan Sawah menggunakan Klasifikasi Berbasis Objek |
Other Titles: | Sentinel-2 Image for Paddy Field Mapping using Object-Based Classification |
Authors: | Trisasongko, Bambang Hendro Iskandar, Wahyu Sari, Putri Indah |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | IPB University |
Abstract: | Kabupaten Tangerang merupakan salah satu kawasan sasaran dalam
program LP2B dengan pertimbangan memiliki kawasan sawah yang luas dengan
potensi panen yang tinggi dalam menunjang produksi padi skala nasional. Namun
demikian, produksi padi di Kabupaten Tangerang terancam menurun setiap tahun
akibat alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan non pertanian dengan rata-rata
penyusutan lahan sawah sebesar 2,4% per tahun. Dengan demikian, pemetaan
tutupan lahan secara berkala perlu dilakukan dengan efektif dan efisien.
Pemanfaatan penginderaan jauh menggunakan citra Sentinel 2A dengan metode
klasifikasi berbasis objek merupakan alternatif metode pemetaan tersebut. Pada
penelitian ini, kombinasi data berupa band, indeks (NDVI, NDWI, NDBI), dan
transformasi tasseled cap transformation (TCT) menjadi data masukan dalam
proses segmentasi. Metode klasifikasi terbimbing yang digunakan setelah proses
tersebut melibatkan maximum likelihood (MLC) dan spectral angle mapper (SAM).
Algoritma berbasis peluang yaitu MLC menghasilkan akurasi keseluruhan tertinggi
pada data-8 (TCT) sebesar 81% dan data-5 (komposit band 11, 8 dan 2) sebesar
78% sedangkan algoritma berbasis spektral (SAM) menghasilkan akurasi
keseluruhan tertinggi pada data-7 (kombinasi NDVI, NDBI, dan NDWI dan band
panjang gelombang tampak) sebesar 76% dan data-3 (komposit band 11, 4, dan 3)
sebesar 71%. Dengan demikian, penggunaan metode berbasis peluang cenderung
memiliki kemampuan klasifikasi lebih baik dibandingkan metode berbasis spektra.
Kualitas segmentasi pada klasifikasi tutupan lahan sawah berbasis objek
dipengaruhi oleh kesesuaian data masukan dan jenis klasifikasi terhadap objek
sawah. Tangerang Regency is one of the target areas in the LP2B program considering its large rice areas with high potential harvesting, leading to a support of nation-wide paddy production. Rice production in Tangerang Regency, however, tends to decline annually due to the conversion of agricultural to non-agricultural lands with an average of 2.4% per year. Thus, land cover data, on a regular basis, needs to be developed. Coupling Sentinel 2A imagery with object-based classification approach is an alternative to pixel-wise mapping. In this study, the combination of data in the form of bands, indices (NDVI, NDWI, NDBI), and tasseled cap transformation (TCT) served as data inputs during segmentation process. Supervised classification involved statistical-based maximum likelihood (MLC) and spectral angle mapper (SAM). The MLC produced the highest overall accuracy over data-8 (TCT) of 81% and data-5 (composite bands 11, 8 and 2) of 78% while SAM yielded the highest overall accuracy using data-7 (combination of NDVI, NDBI, and NDWI and visible wavelength bands) by 76% and data-3 (composite bands 11, 4, and 3) by 71%. Thus, the use of probability-based methods appeared to deliver a better classification than spectra-based method. Quality of segmentation in the classification of paddy fields was influenced by data input and classification approach. |
URI: | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/115579 |
Appears in Collections: | UT - Soil Science and Land Resources |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Cover, Lembar Pengesahan, Abstrak, Prakata, Daftar Isi.pdf Restricted Access | Cover | 1.26 MB | Adobe PDF | View/Open |
A14180004_Putri Indah Sari.pdf Restricted Access | Fullteks | 3.57 MB | Adobe PDF | View/Open |
Lampiran.pdf Restricted Access | Lampiran | 411.51 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.