ANALISIS AKURASI DETEKSI INDIVIDU POHON PINUS MENGGUNAKAN LOCAL MAXIMA PADA CITRA UNMANNED AERIAL VEHICLE (UAV) RESOLUSI TINGGI

Siti Robiah Ritonga; Fety Fatimah; Sahid Agustian Hudjimartsu; Nurdin Sulistyono

doi:10.24252/instek.v10i2.60299

Authors

Siti Robiah Ritonga Universitas Ibn Khaldun Bogor
Fety Fatimah Universitas Ibn Khaldun Bogor
Sahid Agustian Hudjimartsu Universitas Ibn Khaldun Bogor
Nurdin Sulistyono Univesitas Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.24252/instek.v10i2.60299

Keywords:

UAV, Local Maxima, Pinus, Canopy Height Model, Ratio Green, Akurasi

Abstract

Penelitian ini dilakukan di Desa Sabaganding, Kecamatan Jaya, Kabupaten Simalungun, Provinsi Sumatera Utara, yang merupakan salah satu Kawasan hutan pinus dengan cakupan wilayah yang luas. Perhitungan jumlah pohon pinus secara manual diarea tersebut tidak efisien dan memerlukan waktu yang sangat lama. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis otomatisasi perhitungan jumlah pohon pinus menggunakan citra udara dari Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dan Metode local Maxima pada Canopy Height Model (CHM). Proses analisis mencakup pembuatan mosaic citra, pengolahan CHM, penerapan Ratio Green, serta deteksi titik puncak pohon. Evaluasi dilakuan pada tiga kelas minimum pohon, yaitu 3 meter, 4 meter, dan 5 meter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelas ketinggian minimum 4 meter memberikan hasil paling optimal, dengan nilai rata rata Commisson Error 0,07, Ommission Error 0,10, dan Overall Accuracy 0,76. Metode local maxima terbukti efektif dalam mendeteksi dan menghitung jumlah pohon pinus secara otomatis pada wilayah penelitian.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] M. Linggi, S. Ulum, dan D. Darwis, “Fabrikasi dan Karakterisasi Briket Limbah Buah Pinus dengan Perekat Limbah Kulit Pohon Pinus,” G R A V I T A S I, vol. 18, no. 2, hal. –, Des. 2019.

[2] F. Said, “Pemanfaatan Daun Pinus Jarum untuk Dijadikan Briket Biocoal Sebagai Energi Listrik Alternatif,” Elektrika Borneo (JEB), vol. 7, no. 2, hal. 19–24, 2021.

[3] T. Tajuddin dan D. A. Suryanto, “Sebaran Potensi Hutan Pinus dan Perannya Terhadap Perbaikan Kondisi Hutan di Provinsi Sulawesi Selatan,” Wahana Forestra: Jurnal Kehutanan, vol. 17, no. 1, hal. 1–12, Jan. 2022, doi: 10.31849/forestra.v17i1.8448.

[4] J. Adiyansyah et al., “Model Referensi Kontrol Adaptif Ketinggian Udara Untuk Kendaraan Tak Berawak Dengan Kontrol PID,” dalam Prosiding Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian, Surabaya: Unipa Surabaya, Jul. 2023, hlm. 1968–1975.

[5] F. Hanim dan A. Amirudin, “Pengaruh Penggunaan Multimedia Pembelajaran Interaktif Penginderaan Jauh Terhadap Hasil Belajar Geografi,” Jurnal Pendidikan: Teori, Penelitian, dan Pengembangan, vol. 1, no. 4, hlm. 752–757, Apr. 2016, doi: https://doi.org/10.17977/jp.v1i4.6246.

[6] W. Vitasari dan A. Munir, “Pendugaan Produksi Dan Indeks Vegetasi Tanaman Padi Menggunakan Data Citra Platform Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Dan Data Citra Satelit Landsat 8,” Jurnal AgriTechno, vol. 10, no. 2, hlm. 203–216, Okt. 2017, doi: https://doi.org/10.70124/at.v10i2.72.

[7] R. D. Kusumanto dan A. N. Tompunu, “Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB,” dalam Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan, Palembang, 2011.

[8] K. Srinarta, Y. Prasetyo, dan F. Hadi, “Analisis Perhitungan Jumlah Pohon Kelapa Sawit Berdasarkan Algoritma Canopy Height Model (CHM) Dan Local Maxima (LM),” Jurnal Geodesi Undip, vol. 11, no. 1, hlm. 51–60, Jan. 2022, doi: https://doi.org/10.14710/jgundip.2022.32315.

[9] J. E. Ball, D. T. Anderson, dan C. S. Chan, “Comprehensive survey of deep learning in remote sensing: theories, tools, and challenges for the community,” J. Appl. Remote Sens., vol. 11, no. 4, hlm. 1, Sep. 2017, doi: 10.1117/1.jrs.11.042609.

[10] D. Y. Armanto, S. A. Hudjimartsu, dan E. Hermawan, “Identifikasi Perhitungan Pohon Kelapa Sawit Otomatis Dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 8, no. 3, hlm. 2648–2654, Jun. 2024, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v8i3.9525.

[11] S. Lestari, E. Hermawan, dan S. A. Hudjimartsu, “Analisis Perhitungan Individu Pada Pohon Pinus Menggunakan Metode Local Maxima Dari Citra UAV (Unmanned Aerial Vehicle),” INFOTECH Journal, vol. 9, no. 2, hlm. 586–595, Okt. 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i2.7101.

[12] H. Swanda, E. Sadjati, dan M. Ikhwan, “Pemanfaatan Teknologi Pesawat Tanpa Awak Untuk Identifikasi Klasifikasi Tutupan Lahan (Studi Kasus: Kawasan Tahura SSH),” dalam SENKIM: Seminar Nasional Karya Ilmiah Multidisiplin, LPPM Universitas Lancang Kuning, Agu. 2021, hlm. 157–167.

[13] P. K. Hamur, M. E. Tjahjadi, dan A. Yuliananda, “Kajian Pengolahan Data Foto Udara Menggunakan Perangkat Lunak Agisoft Photoscan Dan Pix4d Mapper (Studi Kasus: Kecamatan Lowokwaru, Kota Malang),” Institut Teknologi Nasional Malang, 2019.

[14] R. G. D. Kerong, M. E. Tjahjadi, dan F. D. Agustina, “Kajian Perbandingan Akurasi DTM Pengolahan Data Foto Udara Menggunakan Metode Otomatis Dan Semi-Otomatis Filtering,” Jambura Geoscience Review, vol. 4, no. 1, hlm. 69–85, Jan. 2022, doi: 10.34312/jgeosrev.v4i1.12046.

[15] T. Mukti, S. A. Hudjimartsu, dan E. Hermawan, “Analisis Perhitungan Individu Pohon Mangrove Pada Citra Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Menggunakan Metode Local Maxima,” INFOTECH Journal, vol. 9, no. 2, hlm. 491–506, Agu. 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i2.6480.

[16] B. Raharja, A. Setianto, dan A. D. Titisari, “Ekstraksi Informasi dari DEM untuk Pemetaan Struktur Geologi Studi Kasus di Daerah Kokap, Kulon Progo,” Jurnal Geomine, vol. 8, no. 2, hlm. 80–95, Nov. 2020, doi: 10.33536/jg.v8i2.483.

[17] A. B. Cahyono dan N. Duantari, “Analisis Ketinggian Model Permukaan Digital Pada Data Lidar (Light Detection And Ranging) (Studi Kasus: Sei Mangkei, Sumatera Utara),” Journal of Geodesy and Geomatics, vol. 12, no. 2, hlm. 181–189, 2017.