KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN BERBASIS OBJEK PADA DATA FOTO UAV UNTUK MENDUKUNG PENYEDIAAN INFORMASI PENGINDERAAN JAUH SKALA RINCI

Kebutuhan akan informasi spasial dari penginderaan jauh skala rinci semakin meningkat. UAV menjadi salah satu wahana yang diharapkan dapat memperoleh informasi tersebut. Produksi informasi spasial penutup lahan menggunakan data foto UAV memerlukan metode yang tepat untuk klasifikasi. Penelitian ini mengusulkan metode klasifikasi berbasis objek untuk penutup lahan berdasarkan informasi tekstur Haralick yaitu homogenitas, kontras, disimilaritas, entropi, momen sudut kedua, rata-rata, standar deviasi, dan korelasi. Sebagai metode pembanding, klasifikasi berbasis objek penutup lahan konvensional diimplementasikan menggunakan fitur informasi yang sama, yaitu kecerahan, kekompakan, dan kepadatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang menggunakan fitur tekstur dalam klasifikasi berbasis objek mencapai akurasi 95,22% atau selisih 17,5% yang jauh lebih baik daripada metode konvensional yang mencapai 77,71%.