Beberapa Pendekatan OBIA untuk Klasifikasi Penutup/Penggunaan Lahan
Pemetaan penutup/ penggunaan lahan merupakan salah satu pemanfaatan penginderaan jauh. Banyak peneliti melakukan eksplorasi dan eksperimentasi dalam OBIA untuk keperluan ini.
Pemetaan penutup/ penggunaan lahan merupakan salah satu pemanfaatan penginderaan jauh. Banyak peneliti melakukan eksplorasi dan eksperimentasi dalam OBIA untuk keperluan ini.
Tulisan ini akan menjelaskan beberapa konsep dasar OBIA, terutama yang membedakannya dengan analisis berbasil piksel. Lalu seperti apakah bedanya? Apakah OBIA memiliki keunikan tersendiri? Apakah keunikan tersebut bisa menjadi keunggulan?
Object Based Image Analysis (OBIA) merupakan sebuah pendekatan baru dalam melakukan analisis terhadap citra penginderaan jauh. OBIA diawali dengan membentuk sebuah “object” dengan mengelompokkan piksel yang seragam menurut kriteria tertentu.
Tutorial ini menjelaskan bagaimana melakukan hhierarchical sample-based classification atau klasifikasi berdasar sampel dengan hirarki menggunakan pendekatan OBIA di Ecognition Developer.
Klasifikasi citra di OBIA dengan ecognition developer dapat dilakukan dengan sample-based dan rule-based classification. Tulisan ini berisi tutorial bagaimana melakukan klasifikasi citra OBIA secara sample-based classification.
Tulisan ini menjelaskan tutorial bagaimana melakukan segmentasi citra di Ecognition developer menggunakan chessboard segmentation, quadtree segmentation, multiresolution segmentation, dan spectral difference segmentation
Setiap analisis mulai dari segmentasi citra, ekstraksi feature, hingga klasifikasi citra dilakukan menggunakan perintah yang dibuat dalam sebuah rule set. Pelajari caranya.
Pengaturan awal software Ecognition Developer, berisi mengatur tampilan, mengatur komposit citra dan pengaturan dasar lainnya.
Download software eCognition Developer yang merupakan software yang paling banyak digunakan dalam proses GEOBIA dan membuat GEOBIA berkembang pesat.