E GREENATIONE GREENATION
Greenation International Journal of Engineering ScienceGreenation International Journal of Engineering SciencePenelitian ini bertujuan mengembangkan metode deteksi objek menggunakan citra satelit untuk memantau perubahan penggunaan lahan dari tahun 2010 hingga 2025. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Networks (CNN), sebuah teknik deep learning, untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan, termasuk ekspansi urban, konversi lahan pertanian, dan deforestasi. Data citra satelit dari program Sentinel‑2 dan Landsat diproses melalui koreksi geometrik dan radiometrik, penghilangan awan, serta normalisasi citra untuk meningkatkan kualitas data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mencapai akurasi keseluruhan sebesar 92 %, dengan tingkat presisi dan recall yang tinggi pada kategori tanah urban dan pertanian. Model tersebut juga berhasil mendeteksi perubahan penggunaan lahan dengan akurasi 90 %, terutama ekspansi urban dengan recall 95 %. Perbandingan dengan metode tradisional, seperti klasifikasi berbasis piksel dan thresholding, menunjukkan bahwa model CNN mengungguli metode tersebut dalam hal akurasi dan presisi. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknik deep learning, khususnya CNN, dapat secara efektif digunakan untuk pemantauan otomatis penggunaan lahan menggunakan citra satelit, memberikan wawasan berharga bagi perencanaan urban, pemantauan lingkungan, dan manajemen sumber daya alam. Namun, tantangan seperti resolusi citra dan interferensi awan tetap perlu diatasi dalam studi selanjutnya untuk meningkatkan akurasi deteksi perubahan penggunaan lahan.
Model CNN yang dikembangkan mampu secara akurat mendeteksi dan memantau perubahan penggunaan lahan, khususnya ekspansi urban dan deforestasi, dengan akurasi keseluruhan 92 % dan 90 % pada deteksi perubahan.Metode ini menunjukkan keunggulan dibandingkan metode tradisional, menyoroti potensi deep learning dalam aplikasi remote sensing.Pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan ketahanan terhadap awan dan resolusi citra.
Penelitian selanjutnya dapat meneliti integrasi data multi-temporal dan multi-sumber, seperti radar dan LiDAR, untuk memperkaya informasi spasial dan mengurangi dampak awan yang masih mengganggu akurasi model. Selain itu, eksplorasi teknik deteksi awan yang lebih canggih, misalnya dengan model generatif atau penyaringan adaptif, dapat meningkatkan kehandalan citra yang digunakan. Terakhir, penerapan skenario real‑time menggunakan data satelit berfrekuensi tinggi dapat membuka jalan bagi monitoring kontinu perubahan wilayah perkotaan, sehingga membantu pengambil kebijakan membuat keputusan yang lebih responsif dan berbasis data.
| File size | 582.42 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
IPBIPB Penelitian dilakukan pada September hingga Desember 2018 di lima stasiun observasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter fisikokimia di CibuntuPenelitian dilakukan pada September hingga Desember 2018 di lima stasiun observasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter fisikokimia di Cibuntu
IPBIPB Pertumbuhan terganggu oleh kerapatan gulma dan semak yang tinggi serta kerusakan fisik akibat aktivitas manusia, terutama pada Castanopsis tunggurut danPertumbuhan terganggu oleh kerapatan gulma dan semak yang tinggi serta kerusakan fisik akibat aktivitas manusia, terutama pada Castanopsis tunggurut dan
IPBIPB Pengelolaan eks HPH dinilai tidak efektif. Rekomendasi meliputi penguatan hak kepemilikan, pengembangan institusi lokal, penerapan agroforestri, sertaPengelolaan eks HPH dinilai tidak efektif. Rekomendasi meliputi penguatan hak kepemilikan, pengembangan institusi lokal, penerapan agroforestri, serta
IPBIPB Preferensi pemangku kepentingan terhadap kriteria kesesuaian lahan berbeda, sehingga memengaruhi perencanaan permukiman selanjutnya. Implementasi RencanaPreferensi pemangku kepentingan terhadap kriteria kesesuaian lahan berbeda, sehingga memengaruhi perencanaan permukiman selanjutnya. Implementasi Rencana
IPBIPB Rentang dan rata-rata fluks DOC di lokasi penelitian masing-masing adalah 0,079 hingga 0,138 dan 0,102 ton C ha-1 tahun-1. Data absorbansi spektrofotometerRentang dan rata-rata fluks DOC di lokasi penelitian masing-masing adalah 0,079 hingga 0,138 dan 0,102 ton C ha-1 tahun-1. Data absorbansi spektrofotometer
IPBIPB Lereng curam mendominasi (58,5%), sementara 62% lahan non-forestrif digunakan untuk pemukiman dan pertanian kering. Perubahan aliran sungai dari rendahLereng curam mendominasi (58,5%), sementara 62% lahan non-forestrif digunakan untuk pemukiman dan pertanian kering. Perubahan aliran sungai dari rendah
UNILAUNILA Indeks keanekaragaman Shannon (H) di kedua hutan tinggi (2. 881) dan indeks kesamarataan (J) sebesar 0. 923 menunjukkan komunitas stabil serta distribusiIndeks keanekaragaman Shannon (H) di kedua hutan tinggi (2. 881) dan indeks kesamarataan (J) sebesar 0. 923 menunjukkan komunitas stabil serta distribusi
UNILAUNILA Ketidakseimbangan sistem ekologis menjadi faktor meningkatnya insiden Tuberkulosis (TB) paru. TB adalah penyakit infeksi paru-paru yang disebabkan olehKetidakseimbangan sistem ekologis menjadi faktor meningkatnya insiden Tuberkulosis (TB) paru. TB adalah penyakit infeksi paru-paru yang disebabkan oleh
Useful /
ONERESEARCHONERESEARCH Bukti kuat bahwa hasil transparansi terlihat pada akibat penanganan dana, yang konsisten memenuhi atau bahkan melampaui ekspektasi. Dengan demikian, studiBukti kuat bahwa hasil transparansi terlihat pada akibat penanganan dana, yang konsisten memenuhi atau bahkan melampaui ekspektasi. Dengan demikian, studi
IPBIPB African Swine Fever (ASF) adalah penyakit hewan pada babi yang disebabkan oleh virus dengan tingkat kematian tinggi dan sangat menular. Penularan penyakitAfrican Swine Fever (ASF) adalah penyakit hewan pada babi yang disebabkan oleh virus dengan tingkat kematian tinggi dan sangat menular. Penularan penyakit
IPBIPB Hasilnya, kertas yang dihasilkan memiliki kuat tarik 38,42 MPa, kadar air 7,8 %, dan keputihan 72,5 %, memenuhi standar SNI 8216:2015. Karakterisasi SEMHasilnya, kertas yang dihasilkan memiliki kuat tarik 38,42 MPa, kadar air 7,8 %, dan keputihan 72,5 %, memenuhi standar SNI 8216:2015. Karakterisasi SEM
E GREENATIONE GREENATION Penelitian ini juga menunjukkan bahwa di luar alat-alat kualitas, ada pendekatan sistematis untuk meningkatkan kualitas dengan mengadopsi alat-alat berkelompokPenelitian ini juga menunjukkan bahwa di luar alat-alat kualitas, ada pendekatan sistematis untuk meningkatkan kualitas dengan mengadopsi alat-alat berkelompok