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)

Abstract

ABSTRAK

Perkembangan metode klasifikasi data penginderaan jauh untuk mendapatkan informasi yang tepat dan akurat semakin pesat. Salah satu metode klasifikasi data yang berkembang adalah klasifikasi berbasis objek. Klasifikasi ini mempunyai keunggulan dalam pemisahan objek dalam bentuk segmen-segmen yang akurat dan presisi. Pada penelitian ini dilakukan pencarian nilai optimalisasi parameter segmentasi dengan algoritma multiresolusi segmentasi untuk identifikasi kawasan industri, yang termasuk dalam klasifikasi berbasis objek. Dengan menggunakan citra Landsat 7 ETM+ dan ALOS PALSAR yang berada di dua kecamatan, yaitu kecamatan Genuk dan Tugu.

Untuk mengidentifikasi kawasan industri dibagi menjadi dua tahap, tahap pertama adalah segmentasi dan yang kedua adalah klasifikasi. Pada tahap segmentasi kedua citra satelit diproses menggunakan algoritma segmentasi multiresolusi. Pada algoritma tersebut terdapat tiga parameter segmentasi , yaitu skala, bentuk dan kekompakkan. Ketiga parameter dilakukan pengujian secara berulang hingga mendapatkan nilai kombinasi parameter yang optimal. Selanjutnya tahap klasifikasi dilakukan untuk mengelompokkan hasil segmen yang terbentuk sesuai dengan kelas masing-masing. Kelas yang dibentuk untuk tahapan klasifikasi  ada dua, yaitu kawasan industri dan non industri.

Dari hasil algoritma segmentasi didapatkan nilai optimal untuk citra Landsat 7 ETM+ di kecamatan Genuk adalah sebesar 30 untuk parameter skala, 0,1 untuk parameter bentuk dan 0,3 untuk parameter kekompakkaan. Sedangkan untuk kecamatan Tugu adalah 17 untuk parameter skala, 0,1 untuk parameter bentuk dan 0,5 untuk parameter kekompakkan. citra ALOS PALSAR di kecamatan Genuk adalah sebesar 25 untuk parameter skala, 0,5 untuk parameter bentuk dan 0,5 untuk parameter kekompakkan. Sedangkan untuk kecamatan Tugu adalah 27 untuk parameter skala, 0,5 untuk parameter bentuk dan 0,5 untuk parameter kekompakkan. Hasil uji akurasi dengan menggunakan matriks konfusi dari kedua citra menghasilkan nilai akurasi keseluruhan sebesar 100%.

Kata Kunci : Algoritma segmentasi multiresolusi, Kawasan Industri, Optimalisasi parameter.

ABSTRACT

The classification methods development in remote sensing in order to get accurate and precision informations has been enormously evolved. One of data classification method envolving is the object based classification. This data classification has had several advantages on object especially in separating shape segments in precisely and accurately. In this research, in order to identify an industrial area using the object based classification, we have already used the multi-resolution segmentation algorithm. Also we had had a value of segmentation parameters optimization to reach the best classification results. This research has used a Landsat 7 ETM+ and ALOS PALSAR images which is located in Genuk and Tugu sub-district.

To identify industry area, this process divided into two processes, first process is segmentation and the second process is classification. In segmentation process, both of the satellite imageries are processed by using multiresolution segmentation algorithm. There are three segmentation parameters in this algorithm as follows a scale, a shape, and a compactness. Furthermore, the process of classification is to classify the segmentation products that are segmentated into an each class. It will be form a two land use class as like  an industry and a non-industry area.

From segmentation proccess, it was resulted an optimal value for Landsat 7ETM+ imagery in Genuk sub-district around 30 in scale parameter,  0.1 in shape parameter and 0.3 in compactness parameter. While  the optimal value in Tugu sub-district around 25 in scale parameter, 0.5 in shape parameters, and 0.3 for compactness parameters.

For ALOS PALSAR imagery, it was resulted an optimal value in Genuk Sub-district around 25 in scale parameter, 0.5 in shape parameter and 0.5 in compactness parameter.For Tugu Sub-district, it has obtained around 27 in scale parameter, 0.5 in shape parameter and 0.5 for compactness parameter. The accuration test has obtained using a confution matrix from both of sattelite imagery which is get an overall accuracy value around 100 percents.

 Keywords : Industry Area, Multiresolution Segmentation Algorithm, Parameters optimization

*) Penulis, Penanggung jawab