Aplikasi Metode Object Based Image Analysis (OBIA) untuk Identifikasi Atap Bangunan

Authors

  • Alifah Noraini Institut Teknologi Nasional Malang
  • I Nyoman Sudiasa Institut Teknologi Nasional Malang
  • Martinus Edwin Tjahjadi Institut Teknologi Nasional Malang

DOI:

https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.462

Keywords:

atap bangunan, citra foto udara, ekstraksi, identifikasi, OBIA.

Abstract

Salah satu permasalahan dalam proses pembuatan peta skala besar adalah belum terdapat metode ekstraksi objek secara otomatis, sehingga dijitasi secara manual masih dilakukan. Metode ekstraksi objek secara otomatis diharapkan dapat mempercepat pemetaan skala besar. Di Indonesia, pemetaan skala besar digunakan untuk penyusunan Rencana Detil Tata Ruang (RDTR) Kota/ Kabupaten. Objek detil yang terdapat dalam dokumen RDTR tersebut adalah bangunan. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah identifikasi atap bangunan menggunakan metode klasifikasi berbasis objek. Data yang digunakan berupa citra foto udara. Dilakukan proses segmentasi menggunakan algoritma multiresolusi dengan parameter segmentasi skala, bentuk, dan kekompakan Setelah proses segmentasi, dilakukan proses klasifikasi menggunakan metode nearest neighbor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masih terdapat kesalahan dalam proses klasifikasi objek. Atap bangunan tidak teridentfikasi secara keseluruhan dalam kelas objek bangunan.

References

Arisondang, Virgus. Sudarsono, Bambang & Prasetyo, Yudo. (2015). Klasifikasi tutupan lahan menggunakan metode segmentasi berbasis algoritma multiresolusi. Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Diponegoro.

Baatz, M & Schape, A. (2000). Multi-resolution segmentation – An optimization approach for high quality multi-scale image segmentation. In: Strobl, J. Blaschke, T. Griesebner, G. (Eds.), Angewandte Geographische Informations Verarbeitung XII. Wichmann-Verlag Heidelberg.

Defiens. User Guide. 2007.

Howard, John. (1991). Remote sensing of Forest Resources-Theory and Application, diterjemahkan dalam Judul Penginderaan Jauh untuk Sumberdaya Hutan-Teori dan Aplikasi oleh. Hartono. Dulbahri. Suharyadi. Danoedoro. Jatmiko. Retnadi. 1996. Universitas Gadjah Mada.

Jiang, N., Zhang, J.X., Li, H.T., dan Lin, X.G. (2008). Object-oriented buinding extraction by DSM and very high-resolution orthoimage. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII, Part B3b, Hal. 441-445. Beijing.

Purwadhi, Sri H & Sanjoto, Tjaturrahono B. (2008). Pengantar interpretasi citra penginderaan jauh. Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional dan UNNES.

Radoux, J. & Defourny, P. 2007. A quantitative assessment of boundaries in automated forest stand delineation using very high resolution imagery. Remote Sensing of Enviroment, 110 (4), pg. 468-475.

Setiani, Ari. Prasetyo, Yudo & Subiyanto, Sawitri. (2016). Optimalisasi Parameter Segmentasi Berbasis Algoritma Multiresolusi Untuk Identifikasi Kawasan Industri Antara Citra Satelit Landsat dan Alos Palsar (Studi Kasus: Kecamatan Tugu Dan Genuk, Kota Semarang). Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Diponegoro.

Somantri, L. (2009). Teknologi Penginderaan Jauh (Remote Sensing). Universitas Pendidikan Indonesia.

Sutanto. (1986). Penginderaan Jauh Dasar Jilid I. Universitas Gadjah Mada.

Xiaoxia, S., Jixian, S., & Zheungjun, L. (2004). A Comparison of Object Oriented and Pixel Based Classification Approach Using Quickbird Imagery. Chinese Academy of Surveiying and Mapping. Beijing, Cina.

Zhou, W., Troy, A., dan Grove, M. 2018. Object based Land Cover Classification and Change Analysis in the Baltimore Metropolitan Area Using Multitemporal High Resolution Remote Sensing Data. Sensors, 8: 1613-1636.

Downloads

Published

2021-06-02

How to Cite

Noraini, A., Sudiasa, I. N. ., & Tjahjadi, M. E. (2021). Aplikasi Metode Object Based Image Analysis (OBIA) untuk Identifikasi Atap Bangunan. Buletin Poltanesa, 22(1), 61–65. https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.462

Issue

Section

Geomatics Technology