Kajian Kehandalan Hasil Ekstraksi Bangunan Secara Otomatis Menggunakan Data Ortofoto dan LiDAR di Kota Pontianak

Handoko Dwi Julian; Harintaka Harintaka

doi:10.14710/elipsoida.2019.5146

DOI: https://doi.org/10.14710/elipsoida.2019.5146

Kajian Kehandalan Hasil Ekstraksi Bangunan Secara Otomatis Menggunakan Data Ortofoto dan LiDAR di Kota Pontianak

Handoko Dwi Julian , Harintaka Harintaka

Universitas Gadjah Mada, Indonesia

Received: 17 Jun 2019; Published: 4 Nov 2019.

BibTex Citation Data :

@article{ELIPSOIDA5146,
    author = {Handoko Julian and Harintaka Harintaka},
    title = {Kajian Kehandalan Hasil Ekstraksi Bangunan Secara Otomatis Menggunakan Data Ortofoto dan LiDAR di Kota Pontianak},
    journal = {Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika},
  volume = {2},
    number = {02},
    year = {2019},
    keywords = {},
    abstract = {Strategi dalam melakukan klasifikasi berbasis objek terutama diwilayah perkotaan dalam beberapa dekade ini dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode dan melibatkan beberapa data selama proses klasifikasi berlangsung. Beberapa penelitian hampir sebagian besar hanya menggunakan data citra foto udara saja dalam melakukan ekstraksi objek bangunan namun ekstraksi objek bangunan terutama di wilayah perkotaan jika hanya memanfaatkan data ortofoto, dianggap belum optimal diimplementasikan pada klasifikasi berbasis objek. Kajian dalam melakukan ekstraksi bangunan tidak hanya dilakukan dengan memanfaatkan data foto udara namun juga dapat memanfaatkan data pada LiDAR seperti nilai ketinggian dan nilai intensitas pada LiDAR. Nilai ketinggian dan nilai intensitas  LiDAR  yang diekstraksi dari data  point cloud  dijadikan sebagai nilai ambang batas selama proses klasifikasi berlangsung. Ambang batas tiap kelas nilai intensitas  LiDAR  yang diekstrak dari  point cloud  juga diterapkan selama proses klasifikasi berlangsung. Klasifikasi ekstraksi objek bangunan menggunakan metode segmentasi algorithma  segmentation multiresolution  dimana citra foto udara terlebih dahulu dilakukan segmentasi yang selanjutnya dilakukan proses klasifikasi berbasis objek secara otomatis. Data  point cloud LiDAR  khususnya nilai intensitas LiDAR digunakan untuk memaksimalkan hasil klasifikasi selama proses klasifikasi berjalan sehingga menghasilkan hasil yang optimal. Berdasarkan dari penelitian, hasil ekstraksi bangunan secara otomatis yang dibandingkan dengan hasil deliniasi manual (  onscreen digitizing)   menghasilkan akurasi 92. 441 %. Berdasarkan hasil ekstraksi objek bangunan menunjukkan akurasi yang baik pada bangunan yang memiliki tingkat kerapatan yang tinggi.},
   issn = {2621-9883},   pages = {85--91}  doi = {10.14710/elipsoida.2019.5146},
    url = {https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/elipsoida/article/view/5146}
}

Citation Format:

Abstract

Strategi dalam melakukan klasifikasi berbasis objek terutama diwilayah perkotaan dalam beberapa dekade ini dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode dan melibatkan beberapa data selama proses klasifikasi berlangsung. Beberapa penelitian hampir sebagian besar hanya menggunakan data citra foto udara saja dalam melakukan ekstraksi objek bangunan namun ekstraksi objek bangunan terutama di wilayah perkotaan jika hanya memanfaatkan data ortofoto, dianggap belum optimal diimplementasikan pada klasifikasi berbasis objek. Kajian dalam melakukan ekstraksi bangunan tidak hanya dilakukan dengan memanfaatkan data foto udara namun juga dapat memanfaatkan data pada LiDAR seperti nilai ketinggian dan nilai intensitas pada LiDAR. Nilai ketinggian dan nilai intensitas LiDAR yang diekstraksi dari data point cloud dijadikan sebagai nilai ambang batas selama proses klasifikasi berlangsung. Ambang batas tiap kelas nilai intensitas LiDAR yang diekstrak dari point cloud juga diterapkan selama proses klasifikasi berlangsung. Klasifikasi ekstraksi objek bangunan menggunakan metode segmentasi algorithma segmentation multiresolution dimana citra foto udara terlebih dahulu dilakukan segmentasi yang selanjutnya dilakukan proses klasifikasi berbasis objek secara otomatis. Data point cloud LiDAR khususnya nilai intensitas LiDAR digunakan untuk memaksimalkan hasil klasifikasi selama proses klasifikasi berjalan sehingga menghasilkan hasil yang optimal. Berdasarkan dari penelitian, hasil ekstraksi bangunan secara otomatis yang dibandingkan dengan hasil deliniasi manual ( onscreen digitizing) menghasilkan akurasi 92. 441 %. Berdasarkan hasil ekstraksi objek bangunan menunjukkan akurasi yang baik pada bangunan yang memiliki tingkat kerapatan yang tinggi.

Fulltext View|Download

Article Metrics:

Article Info

Section: Articles

Language : EN

In Vol 2, No 02 (2019): Volume 02 Issue 02 Year 2019

Recent articles

DESAIN SISTEM INFORMASI BENCANA KOTA SEMARANG UNTUK PENGELOLAAN DATA BENCANA HAK KEPEMILIKAN TANAH PADA KAWASAN RAWAN BENCANA GUNUNG MERAPI YOGYAKARTA DALAM PEMBANGUNAN TANAH EKSTRAKSI BANGUNAN PADA ORTOFOTO MENGGUNAKAN TEKNIK KLASIFIKASI CITRA BERBASIS OBJEK More recent articles

BAATZ, Martin, and Arno SCHAPE. 2000. “Multiresolution Segmentation – an Optimization Approach for High Quality Multi-Scale Image Segmentation.” STROBL, J. et Al. (Hrsg.): Angewandte Geographische Informationsverarbeitung XII. Beiträge Zum AGIT-Symposium Salzburg 2000, 12–23
Benz, Ursula C, Peter Hofmann, Gregor Willhauck, Iris Lingenfelder, and Markus Heynen. 2004. “Multi-Resolution , Object-Oriented Fuzzy Analysis of Remote Sensing Data for GIS-Ready Information” 58: 239–58. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2003.10.002
Brennan, R., and T. L. Webster. 2006. “Object-Oriented Land Cover Classification of Lidar-Derived Surfaces.” Canadian Journal of Remote Sensing 32 (2): 162–72. https://doi.org/10.5589/m06-015
Coren, Franco, and Domenico Visintini. 2005. “INTEGRATING LIDAR INTENSITY MEASURES AND HYPERSPECTRAL DATA FOR EXTRACTING OF CULTURAL HERITAGE.” Geophysics of Lithosphere Department, no. January: 2–3
Im, Jungho, John R. Jensen, and Michael E. Hodgson. 2008. “Object-Based Land Cover Classification Using High-Posting-Density LiDAR Data.” GIScience & Remote Sensing 45 (2): 209–28. https://doi.org/10.2747/1548-1603.45.2.209
Kashani, Alireza G., Michael J. Olsen, Christopher E. Parrish, and Nicholas Wilson. 2015. “A Review of LIDAR Radiometric Processing: From Ad Hoc Intensity Correction to Rigorous Radiometric Calibration.” Sensors (Switzerland) 15 (11): 28099–128. https://doi.org/10.3390/s151128099
Kustiwan, Iwan. 2006. Pengertian Dasar Dan Karakteristik Kota, Perkotaan, Dan Perencanaan Kota. Edited by Wibisono. Modul 1. Yogyakarta. http://repository.ut.ac.id/3999/1/ADPU4433-M1.pdf
Matikainen, L., J. Hyyppa, and H. Hyyppa. 2003. “Automatic Detection of Buildings from Laser Scanner Data for Map Updating.” International Archives of the Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 34, Part 3/W13, 218–24
Nobrega, R A A. 2001. “Segmentation and Object Extraction from Anisotropic Diffusion Filtered Lidar Intensity Data.” Engineering
Song, J H, S H Han, K Y Yu, and Y I Kim. 2002. “Assessing the Possibility of Land-Cover Classification Using Lidar Intensity Data.” International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 34: 259–63. file:///C:/Users/AmitKumar_Haldar/Downloads/paper128.pdf
Yr, Archana V B E, Monica Deborah, B E Yr, and Sivani S P B E Yr. 2011. “Building Extraction from LiDAR Data.” Geospasial World Forum, 4–5

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.

Starting from 2021, the author(s) whose article is published in the Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika attain the copyright for their article and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. By submitting the manuscript to Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika, the author(s) agree with this policy. No special document approval is required.

The author(s) guarantee that:

their article is original, written by the mentioned author(s),
has never been published before,
does not contain statements that violate the law, and
does not violate the rights of others, is subject to copyright held exclusively by the author(s), is free from the rights of third parties, and the necessary written permission to quote from other sources has been obtained by the author(s).

The author(s) retain all rights to the published work, such as (but not limited to) the following rights:

Copyright and other proprietary rights related to the article, such as patents,
The right to use the substance of the article in its own future works, including lectures and books,
The right to reproduce the article for its own purposes,
The right to archive all versions of the article in any repository, and
The right to enter into separate additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of published versions of the article (for example, posting them to institutional repositories or publishing them in a book), acknowledging its initial publication in this journal (Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika).

Suppose the article was prepared jointly by more than one author. Each author submitting the manuscript warrants that all co-authors have given their permission to agree to copyright and license notices (agreements) on their behalf and notify co-authors of the terms of this policy. Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika will not be held responsible for anything arising because of the writer's internal dispute. Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika will only communicate with correspondence authors.

Authors should also understand that their articles (and any additional files, including data sets and analysis/computation data) will become publicly available once published. The license of published articles (and additional data) will be governed by a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika allows users to copy, distribute, display and perform work under license. Users need to attribute the author(s) and Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika to distribute works in journals and other publication media. Unless otherwise stated, the author(s) is a public entity as soon as the article is published.