KLASIFIKASI UMUR LAHAN PERKEBUNAN KELAPA SAWIT PADA CITRA SATELIT IKONOS PANKROMATIK MENGGUNAKAN FIRST ORDER DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Muhammadiyah Gresik
Author
AGESTINE, CLAUDYA RANDANY
Subject
Informatics Engineering
Datestamp
2019-03-08 04:03:08
Abstract :
Kelapa sawit yang dipanen pada usia tua (16 tahun keatas) menghasilkan produksi minyak mentah yang lebih tinggi dari pada kelapa sawit yang dipanen pada usia dewasa dan muda. Pada perkebunan kelapa sawit yang sangat luas sehingga pengambilan gambar akan dilakukan dengan satelit ikonos. Ikonos merupakan satelit dengan resolusi spasial tinggi yang merekam data multispektral 4 kanal pada resolusi 4mm dan sebuah kanal pankromatik dengan resolusi satu meter (Aisyah, 2017). Membedakan umur lahan perkebunan pohon kelapa sawit sampai saat ini berbasis blok. Penggunaan lahan kelapa sawit yang meningkat dibutuhkan pengecekan umur perkebunan kelapa sawit dengan cara mengamati dari segi ciri fisik sangat memakan waktu dan tenaga Sumber Daya Manusia yang lebih banyak. Identifikasi citra lahan perkebunan kelapa sawit dilakukan dengan melakukan klasifikasi data citra berdasarkan fitur tekstur First Order menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). K-Nearest Neighbor (K-NN) merupkan metode untuk melakukan klasifikasi terhadap jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan nilai K tetangga terdekat.
Kelapa sawit yang dipanen pada usia tua (16 tahun keatas) menghasilkan produksi minyak mentah yang lebih tinggi dari pada kelapa sawit yang dipanen pada usia dewasa dan muda. Pada perkebunan kelapa sawit yang sangat luas sehingga pengambilan gambar akan dilakukan dengan satelit ikonos. Ikonos merupakan satelit dengan resolusi spasial tinggi yang merekam data multispektral 4 kanal pada resolusi 4mm dan sebuah kanal pankromatik dengan resolusi satu meter (Aisyah, 2017). Membedakan umur lahan perkebunan pohon kelapa sawit sampai saat ini berbasis blok. Penggunaan lahan kelapa sawit yang meningkat dibutuhkan pengecekan umur perkebunan kelapa sawit dengan cara mengamati dari segi ciri fisik sangat memakan waktu dan tenaga Sumber Daya Manusia yang lebih banyak. Identifikasi citra lahan perkebunan kelapa sawit dilakukan dengan melakukan klasifikasi data citra berdasarkan fitur tekstur First Order menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). K-Nearest Neighbor (K-NN) merupkan metode untuk melakukan klasifikasi terhadap jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan nilai K tetangga terdekat.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
