Karya
Judul/Title Kombinasi Indeks Citra untuk Analisis Lahan Terbangun dan Vegetasi Perkotaan
Penulis/Author Dr. Iswari Nur Hidayati, S.Si., M.Sc. (1); Prof. Dr. Drs. R. Suharyadi, M.Sc. (2); Prof. Drs. Projo Danoedoro, M.Sc., Ph.D. (3)
Tanggal/Date 31 2018
Kata Kunci/Keyword
Abstrak/Abstract Lahan terbangun di perkotaan dan area vegetasi menjadi hal yang sangat menarik untuk dikaji. Apalagi dinamika penggunaan lahan di perkotaan yang sangat cepat berubah. Berbagai metode dikembangkan untuk ekstraksi lahan terbangun di perkotaan, mulai dari klasifikasi multispektral, object based approach, hingga penelitian berbasis indeks. NDBI menjadi salah satu indeks pioner untuk ekstraksi lahan terbangun perkotaan dengan menggunakan saluran SWIR. Pengembangan indeks lahan terbangun ini masih perlu dikembangan untuk citra yang tidak mempunyai panjang gelombang SWIR. Tujuan penelitian ini adalah merumuskan kombinasi saluran terbaik dalam ekstraksi lahan terbangun dan area vegetasi serta menghitung kepadatan bangunan dan kerapatan vegetasi berbasis indeks. Penelitian ini menggunakan Citra Worldview-2 yang diperoleh dari Digital Globe Foundation untuk ekstraksi lahan terbangun dan kerapatan vegetasi. Normalized difference index digunakan sebagai formula dalam pembuatan indeks. Pemanfaatan semua saluran spektral dalam citra Worldview-2 digunakan untuk ekstraksi lahan terbangun dan kepadatan bangunan di perkotaan dengan PCA sebagai metode untuk penggabungan delapan saluran dalam Worldview-2. Saluran NIR 1 dan NIR 2 yang digabungkan dengan Saluran Merah menjadi pilihan untuk ekstraksi vegetasi. Proses trial dan error mewarnai pemilihan kombinasi saluran yang digunakan dan treshold yang digunakan untuk analisis biner dalam membedakan lahan terbangun dan non lahan terbangun serta area vegetasi dan area non vegetasi. Pemanfaatan unique identification (UID) digunakan untuk pembuatan grid berbasis raster dalam perhitungan kepadatan bangunan dan kerapatan vegetasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks yang dibangun dengan PC2 dan NIR 1 serta PC2 dan NIR 2 mempunyai akurasi tinggi yaitu 94,43% untuk bangunan dan kombinasi indeks dari NIR1_Red mempunyai akurasi optimal yaitu 99,51?n NIR2_Red mempunyai akurasi 92,87 untuk ekstraksi data vegetasi.
Rumpun Ilmu Geografi
Bahasa Asli/Original Language Bahasa Indonesia
Level Nasional
Status
Dokumen Karya
No Judul Tipe Dokumen Aksi
1cover, tim editor, daftar isi, full dokumen.pdf[PAK] Full Dokumen
2similarity_Kombinasi Indeks Citra untuk Analisis Lahan Terbangun dan Vegetasi Perkotaan.pdf[PAK] Cek Similarity
307 SuKet Publikasi Iswar (Kombinasi Indeks Citra untuk Analisis).pdfDokumen Pendukung Karya Ilmiah (Hibah, Publikasi, Penelitian, Pengabdian)
4Kombinasi Indeks Citra untuk Analisis Lahan Terbangun dan Vegetasi Perkotaan.pdf[PAK] Full Dokumen