IDENTIFIKASI PERKEBUNAN KELAPASAWIT DENGANMULTISCATTER DANMULTIRESOLUSI CITRA SAR (Studi Kasus : Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara)
Penelitan ini bertujuan untuk mencari metode klasifikasi terbaik dalam menentukan klasifikasi tutupan lahan perkebunan kelapa sawit menggunakan citra satelit radar. Penelitian ini diawali dengan melakukan pengumpulan data primer dan data sekunder, yang dimana data primer berupa citra radar diantaranya citra Sentinel- 1, ALOS PALSAR 2, dan TerraSAR-X, sedangkan data sekunder berupa data blok umur kelapa sawit yang digunakan sebagai patokan untuk menentukan daerah yang akan di kaji. Tahap selanjutnya yaitu melakukan koreksi radiometrik dan geometrik citra radar untuk proses klasifikasi tutupan lahan. Metode klasifikasi yang akan digunakan adalah Paralellepiped, Support Vector Machine, dan Maximum Likelihood. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa metode Support Vector Machine memiliki nilai akurasi tertinggi diantara ketiga metode yang digunakan dengan akurasi 86.18% pada citra Sentinel-1, 91.17% pada citra ALOS PALSAR 2, dan 77.57% pada citra TerraSAR-X Hasil akhir dari penelitian ini adalah peta tutupan lahan perkebunan kelapa sawit di daerah Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara.
APA Style
. (2020).IDENTIFIKASI PERKEBUNAN KELAPASAWIT DENGANMULTISCATTER DANMULTIRESOLUSI CITRA SAR (Studi Kasus : Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara) ().Teknik Geodesi:FTSP
Chicago Style
.IDENTIFIKASI PERKEBUNAN KELAPASAWIT DENGANMULTISCATTER DANMULTIRESOLUSI CITRA SAR (Studi Kasus : Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara) ().Teknik Geodesi:FTSP,2020.Text
MLA Style
.IDENTIFIKASI PERKEBUNAN KELAPASAWIT DENGANMULTISCATTER DANMULTIRESOLUSI CITRA SAR (Studi Kasus : Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara) ().Teknik Geodesi:FTSP,2020.Text
Turabian Style
.IDENTIFIKASI PERKEBUNAN KELAPASAWIT DENGANMULTISCATTER DANMULTIRESOLUSI CITRA SAR (Studi Kasus : Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara) ().Teknik Geodesi:FTSP,2020.Text
