Kajian Metode Ekstraksi Otomatis Unsur Tutupan Lahan Bangunan Untuk Pembuatan Peta Dasar Skala 1 : 5000 (Studi Kasus Kecamatan Pungging)

Authors

  • Gracieo Sayegaisa Institut Teknologi Nasional Malang
  • Silvester Sari Sai Institut Teknologi Nasional Malang
  • Jastin David Batara Politeknik Negeri Banjarmasin

DOI:

https://doi.org/10.31961/porosteknik.v13i2.1116

Keywords:

Bangunan, Citra, GEOBIA, Peta, Otomatisasi

Abstract

Ketersediaan peta dasar skala 1:5000 sampai saat ini baru mencapai sekitar 1.3% dari seluruh wilayah Indonesia atau sekitar 3.8% dari wilayah non-hutan. Salah satu tahapan proses pembuatan peta dasar adalah ekstraksi unsur peta dasar. Sampai saat ini proses ekstraksi unsur peta dasar masih dilakukan secara manual melalui proses digitasi manual. Penelitian ini bertujuan untuk melakuan kajian terhadap metode ekstraksi otomatis GEOBIA menggunakan data citra satelit worldview2. Kajian dilakukan dengan membandingkan hasil ekstraksi otomatis dengan hasil digitasi secara manual dari unsur peta dasar bangunan. Parameter pembanding yang digunakan adalah ukuran geometrik berupa bentuk, luas, keliling dan jumlah bangunan yang dapat diekstraksi secara otomatis pada daerah jarang dan padat. Dari hasil proses ekstraksi otomatis diperoleh unsur bangunan yang dapat diekstraksi untuk area jarang dengan luas 341,193m² menghasilkan 21 bangunan atau 91% dari total 26 bangunan. Sedangkan pada area padat dengan luas 634.607 m² menghasilkan 94 bangunan atau 78% dari total 121 bangunan. Nilai rata-rata selisih luasan dan keliling bangunan hasil ekstraksi otomatisasi dan digitasi manual adalah sebesar 82.375 m2 dan 104.875 m. Dari segi visualisasi kenampakan bentuk bangunan, hasil digitasi manual lebih baik dari ekstraksi digital. Karena hasil ekstraksi otomatis masih  terdapat deliniasi garis batas bangunan yang over dan under segmentasi.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Abidin,H.Z (2010).Peranan Data dan Informasi Geospasial Untuk Percepatan Pembangunan Daerah [PDF File].diunduh dari https://www.researchgate.net/.

Uzar, M. (2014). Automatic Building Extraction with Multi-sensor Data Using Rule-based Classification Automatic Building Extraction with Multi-sensor Data Using Rule-based Classification. European Journal of Remote Sensing, 47, 1– 18. https://doi.org/10.5721/EuJRS2014470

Herold, M., Guenther, K., dan Clarke, C. 2003. "Mapping urban areas in the Santa Barbara South Coast using IKONOS data and eCognition", Ecognition Application Note.

Blaschke, T. (2010): Object based image analysis for remote sensing. ISPRS J. Photogrammetry. 65. 2-16.

Badan Pertanahan Nasional.1998. Petunjuk Teknis Peraturan Menteri Negara Agraria/ Kepala Badan Pertanahan Nasional Nomor 3 Tahun 1997 Materi Pengukuran dan Pemetaan Pendaftaran Tanah.Badan Pertanahan Nasional Republik Indonesia.

Blaschke, T., dan Hay, G. J. (2001). "Object-oriented image analysis and scale-space: theory and methods for modeling and evaluating multiscale landscape structure", International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 34(4), 22–29

Li,X., Myint, S. W. Dkk. (2014): Object-Based and Cover Classification For Metropolitan Phoenix, Arizona, Using Aerial Photography. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformations, 33. 321-330

Fransisca, D. W. (2019) .Evaluasi Penggunaan DSM Dan Tanpa DSM Untuk Ekstraksi Bangunan Dari Ortofoto Dengan Klasifikasi Citra Berbasis obyek. Tesis. Universitas Gajah Mada.

Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,et.all.(2013).Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. Computer Vision and Pattern Recognition Journal.arXiv:1311.2524v5

Downloads

Published

2021-12-01

How to Cite

Sayegaisa, G., Sai, S. S., & Batara, J. D. (2021). Kajian Metode Ekstraksi Otomatis Unsur Tutupan Lahan Bangunan Untuk Pembuatan Peta Dasar Skala 1 : 5000 (Studi Kasus Kecamatan Pungging). POROS TEKNIK, 13(2), 66–75. https://doi.org/10.31961/porosteknik.v13i2.1116

Issue

Section

Artikel (Indonesia)