Selasa, 05 Mei 2015

RESUME PCD KLASIFIKASI CITRA DAN OBIA



RESUME PCD
KLASIFIKASI CITRA DAN OBIA
23 april 2015

            Klasifikasi citra merupakan suatu proses pengelompokan seluruh pixel pada suatu citra kedalam dalam kelompok sehingga dapat diinterpretasikan sebagai suatu property yang spesifik (Chein-I Chang dan H.Ren, 2000). Ada dua metode umum dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan citraan satelit yaitu klasifikasi takterbimbing dan klasifikasi terbimbing yang berkaitan dengan paendekatan dalam pengenalan pola.
            Klasifikasi tidak terbimbing (unsupervised) yaitu klasifikasi citra yang setiap pixelnya diperbandingkan dengan kluster diskret untuk melihat untuk pixel-pixel mana yang memiliki kemiripan yang tinggi dan dikelompokkan dalam klaster klaster. Kemudian didiperbandingkan dengan kenampakan objek yang sebenarnya bila hasil klaster masih kurang memuaskan, maka perlakuan-perlakuan itu diulangi lagi untuk mencari kombinasi klaster yang lebih sesuai.
            Klasifikasi terbimbing (supervised) yaitu klasifikasi citra yang membutuhkan pengetahuan tentang  kelas kelas (objek-objek) apa saja yang terdapat dalam target serta lokasinya. Analisis statistic dilakukan pada data multi band untuk masing-masing kelas tersebut akan memperlihatkan cirikhas dari masing masing objek  meskipun adakalanya untuk cluster yang sama memiliki definisi objek yang lebih dari satu. Oleh karena itu perlu dilakukan pencitraan dengan menggunakan lebih dari tiga band yang diharapkan untuk objek yang berbeda akan menunjukan respon yang berbeda (unik) sehingga lebih mudah di klasifikasikan pada kelas mana claster tersebut
a.    Penutupan lahan yang sama akan mempunyai sifat-sifat reflektansi yang sama
b.    Karakteristik statistika dari sekumpulan pixel pada suatu citra akan mampu membedakan antara penutupan lahan satu dengan lahan yang lain
c.    Klasifikasi unsupervised dilakukan tanpa menggunakan daerah acuan (objek yang akan dikelompokan tidak dikenal)
OBIA (Object Base Image Analysis) merupakan teknik klasifikasi yang tidak hanya memandang dari rona dan tektur piksel namun berdasarkan dari kesatuan objek, atau OBIA merupakan pendekatan yang proses klasifikasinya tidak hanya mempertimbangkan aspek spektral namun aspek spasial objek. Data citra penginderaan jauh yang digunakan untuk klasifikasi ini biasanya menggunakan data citra penginderaan jauh resolusi tinggi seperti Quickbird, Ikonos, World View, dll. Sebenarnya klasifikasi ini hampir mirip dengan klasifikasi unsupervised, akan tetapi basis dari klasifikasi OBIA yaitu dengan segmentasi.

DAFTAR PUSTAKA

Tidak ada komentar:

Posting Komentar