Optimalisasi Nilai Parameter Segmentasi Untuk Pemetaan Tutupan Lahan Menggunakan Citra Sentinel 2-A Di Kabupaten Konawe
Abstract
Teknik klasifikasi berbasis objek sangat baik digunakan dalam mengidentifikasi objek tutupan lahan. Salah satu teknik klasifikasi yang banyak digunakan adalah Object-Based Image Analysis (OBIA) dengan menggunakan metode segmentasi. Metode segmentasi memiliki keunggulan yaitu sangat presisi dan akurat dalam memisahkan objek oleh karena itu metode ini sangat cocok untuk mengidentifikasi objek tutupan lahan di Kabupaten konawe yang beragam. Pada metode segmentasi terdapat tiga parameter yang menjadi penentu keakuratan dalam memisahkan objek yaitu parameter skala, bentuk dan kekompakan. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengetahui kombinasi parameter segmentasi yang paling optimal untuk pemetaan penutup lahan di Kabupaten Konawe; (2) mengetahui sebaran penutup lahan di Kabupaten Konawe. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini: (1) simulasi parameter segmentasi untuk memperoleh kombinasi parameter segmentasi yang paling optimal; (2) klasifikasi OBIA dengan metode segmentasi untuk memperoleh sebaran penutup lahan di Kabupaten Konawe. Hasil penelitian ini antaralain: (1) kombinasi nilai parameter yang paling optimal, yaitu kombinasi nilai skala 20 dan bentuk 0,8 dengan total akurasi tutupan lahan mencapai 92.20%; (2) tutupan lahan yang ada di Kabupaten Konawe didominasi oleh hutan primer yang berada di Kecamatan Amonggedo dengan luas 5.552,2 ha, lahan persawahan untuk Kecamatan Wonggeduku dengan luas 7.142,10 ha dan lahan kebun campuran untuk Kecamatan Pondidaha dengan luas 3.298,60 ha.
Kata kunci: Tutupan Lahan, OBIA, Segmentasi
Full Text:
PDFReferences
DAFTAR PUSTAKA
Badan Standardisasi Nasional. 2010. Klasifikasi Penutup Lahan. Juli. Jakarta: Standar Nasional Indonesia.
Marwati.A., Prasetyo.Y., Suprayogi.A. 2018. Analisis Perbandingan Klasifikasi Tutupan Lahan Kombinasi Data Point Cloud Lidar Dan Foto Udara Berbasis Metode Segmentasi Dan Supervised (Studi Kasus : Tanggamus Lampung). Jurnal Geodesi Undip. Vol.7 No 1.
Noviar. H., Carolita.I., Cahyono.J.S. 2016. Uji Akurasi Training Sampel Berbasis Objek Citra Landsat Di Kawasan Hutan Provinsi Kalimantan Tengah. Jurnal Ilmiah Geomatika, Peneliti Pusat Pengembangan Pemanfaatan dan Teknologi Penginderaan jauh LAPAN. Vol.18 No.2.
Setiani.A., Prasetyo.Y.,Subiyanto.S. 2016. Optimalisasi Paramete Segmentasi Berbasis Algoritma Multiresolusi Untuk Identifikasi Kawasan Industri Antara Citra Satelit Landsat Dan Alos Palsar ( Studi Kasus : Kecamatan Tugu Dan Genuk, Kota Semarang),. Jurnal Geodesi Undip. Vol.5 No.4.
Simamora. F. B. M., Sasmito. B., Hani’ah. 2015. Kajian Metode Segmentasi Untuk Identifikasi Tutupan Lahan Dan Luas Bidang Tanah Menggunakan Citra Pada Google Earth (Studi Kasus : Kecamatan Tembalang, Semarang). Jurnal Geodesi Undip. Vol. 4 No. 4.
Wulansari. H. 2017. Uji Akurasi Klasifikasi penggunaan Lahan Dengan Menggunakan Metode Defuzzifikasi Maximum Likelihood Berbasis Citra Alos Avnir-2, Bhumi. Vol.3 No.1.
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2020 JAGAT (Jurnal Geografi Aplikasi dan Teknologi)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Geography Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Jalan H.E.A. Mokodompit, Kampus Hijau Bumi Tridharma, Halu Oleo University
E-mail: jurnal_jagat@uho.ac.id