OPAC

IPB University E-Library

Online Catalog
Kajian Metode Mesin Vektor Pendukung dan Peluang Maksimum pada Citra Pleiades-1B Berbasis Segmentasi Algoritma Mean-Shift :  Studi Kasus di Hutan Lahan Kering Kalimantan Utara / Nadian Amarullah

Detail koleksi

Kajian Metode Mesin Vektor Pendukung dan Peluang Maksimum pada Citra Pleiades-1B Berbasis Segmentasi Algoritma Mean-Shift : Studi Kasus di Hutan Lahan Kering Kalimantan Utara / Nadian Amarullah

Pengarang
Amarullah, Nadian Jaya, I Nengah Surati (Pembimbing I)
Jenis bahan
Skripsi
Edisi
-
Penerbitan
Bogor : IPB University, 2023
Deskripsi fisik
ii, 18 halaman : Ilustrasi ; 29 cm.
Bahasa
Indonesia
ISBN / ISSN / ISMN
-
Subjek
Kehutanan & Lingkungan-- Manajemen Hutan Forest Management-- Forestry
Abstrak
Studi ini meneliti tentang algoritma segmentasi mean-shift menggunakan pendekatan klasifikasi parametrik yaitu peluang maksimum (MLC) dan pendekatan klasifikasi non-parametrik mesin vektor pendukung (SVM) pada citra satelit resolusi sangat tinggi Pleiades-1B dalam mendeteksi penutupan tajuk ekosistem hutan lahan kering. Pendekatan klasifikasi MLC dan SVM digunakan untuk mengklasifikasi hasil segmentasi mean-shift menjadi tajuk dan bukan tajuk. Klasifikasi segmentasi citra Pleiades-1B menggunakanMLC menghasilkan akurasi kappa (KA) tertinggi sebesar 50% pada kombinasi K-08, sedangkan menggunakan SVM menghasilkan KA sebesar 73% pada kombinasi K-07. Akurasi tertinggi hasil segmentasi didapat menggunakan parameter range radius (Hr) senilai 20 dan akurasi terendah menggunakan Hr senilai 18. Hasil studi menunjukkan bahwa hasil terbaik klasifikasi segmentasi mean-shift yaitu menggunakan klasifikasi nonparametrik SVM dengan parameter segmentasi Hr senilai 20. Kata Kunci: akurasi kappa, mean-shift, MLC, SVM, penutupan
Catatan
Skripsi (Sarjana). -- IPB University, 2023
Akses online
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/116539
No Barcode No. Panggil Akses Lokasi Ketersediaan
No Nama File Nama File Format Flash Format File Aksi