Digital Classificiation
Rencana Detail Tata Ruang
Pengolahan Citra Satelit Pansharpened

Digital Classificiation

Digital classification atau klasifikasi digital adalah analisis citra satelit dengan bantuan komputer. Cara ini dipandang memiliki kelebihan, yakni waktu yang dibutuhkan untuk memproses data sangat cepat. Klasifikasi digital dapat diterapkan dalam berbagai konteks, misalnya untuk melakukan identifikasi lahan. Hasil identifikasi digunakan untuk perencanaan maupun pembangunan suatu wilayah.

Digital classification adalah proses mengelompokkan piksel ke dalam kelas-kelas tertentu. Misalnya perbedaan nilai warna. Dengan banyaknya klasifikasi citra, maka hal ini menyebabkan semakin beragam warna yang digunakan. Dan tentu saja berpengaruh pada hasil yang didapatkan semakin bagus.

Digital classification secara umum dibagi menjadi dua, yakni terbimbing atau supervised dan tidak atau unsupervised. Yang paling umum digunakan adalah data terbimbing dikarenakan lebih tepercaya. Hal ini dikarenakan proses mengelompokkan dipadukan sesuai dengan hasil survei primer. Misalnya mengenai pola lahan, maupun kehidupan tumbuh-tumbuhan.

Jenis Digital Classificiation Secara Umum

Secara umum digital classification dibagi menjadi dua, yakni klasifikasi terbimbing dan tidak. Klasifikasi terbimbing terbagi menjadi dua jenis yaitu berbasis densitas atau populasi dan geometrik. Dengan menggunakan metode klasifikasi terbimbing dapat diperoleh daerah acuan yang baik untuk mewakili suati objek tertentu.

Hal tersebut dikarenakan pada saat proses pengambilan sampel dilakukan dengan mempertimbangkan pola warna pada setiap gelombang tertentu. Hasil yang diperoleh dengan metode klasifikasi terbimbing tentu saja lebih dapat dipercaya.

Klasifikasi digital terbimbing memiliki beberapa keunggulan, tidak heran hasil yang diperoleh lebih dapat dipertanggungjawabkan. Misalnya hasil yang diperoleh lebih akurat karena berdasarkan data primer survei secara langsung di lapangan, selain itu dapat dilakukan secara otomatis dengan sistem.

Oleh karena itu, untuk menggunakan metode terbimbing dibutuhkan sumber daya manusia yang mumpuni untuk survei langsung di lapangan. Ada peluang juga terjadi human erorr dikarenakan yang melakukan survei manusia. Selain itu pengetahuan mengenai wilayah survei di awal juga penting agar ketika di lokasi sudah ada gambaran mengenai daerah tersebut.

Sementara untuk metode tidak terbimbing adalah metode dengan mengelompokkan nilai-nilai piksel pada suatu citra ke dalam kelas-kelas nilai, yakni pola warna, temporal maupun spasial atau geometri.

Metode Digital Classificiation Data Terbimbing

Metode digital classification data terbimbing memiliki beberapa jenis yang dapat digunakan sebagai pengolahan data citra. Berikut di antaranya.

  1. Nearest Neighbor Maximum Likelihood adalah metode parametrik yang paling populer. Metode ini dipopulerkan oleh Ronald Fisher pada tahun 1912 dan 1922. Metode ini membutuhkan training data atau sampel untuk sebagai acuan untuk mendapatkan jumlah kelas, hingga menentukan peluang kejadian. Acuan tersebut digunakan untuk menentukan kondisi suatu kelas.
  2. Maximum Likelihood Maximum Likelihood adalah metode parametrik yang paling populer. Metode ini dipopulerkan oleh Ronald Fisher pada tahun 1912 dan 1922. Metode ini membutuhkan training data atau sampel untuk sebagai acuan untuk mendapatkan jumlah kelas, hingga menentukan peluang kejadian. Acuan tersebut digunakan untuk menentukan kondisi suatu kelas.
  3. Neural Networks Neural networks bermakna jaringan saraf. Hasil klasifikasi ini berdasarkan keluaran saraf atau neuron yang memiliki nilai paling dominan dari jaringan saraf yang sudah memperoleh hasil pembelajaran berdasarkan data percobaan sebelumnya. Jenis neural networks yang berlapis-lapis adalah back propagation neural Networks. Lapisan yang ada terdiri dari dari lapis input atau masuk, tengah dan lapis keluar.

Untuk melakukan analisis gambar satelitdapat dilakukan dapat menggunakan klasifikasi digital. Hal ini tentu saja didukung dengan perangkat komputer. Ada beragam jenis klasifikasi digital, secara umum ada dua, yakni metode terbimbing dan tidak. Anda dapat memilih metode sesuai dengan kebutuhan.

Setiap metode tentu memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Anda dapat memilih metode yang dapat memberikan kualitas terbaik untuk pengolahan data citra satelit.