//
Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /home/etdlibitenasac/public_html/index.php:1) in /home/etdlibitenasac/public_html/sysconfig.inc.php on line 185

Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; StringReader has a deprecated constructor in /home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/streams.php on line 48

Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; FileReader has a deprecated constructor in /home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/streams.php on line 84

Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; CachedFileReader has a deprecated constructor in /home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/streams.php on line 145

Deprecated: Methods with the same name as their class will not be constructors in a future version of PHP; gettext_reader has a deprecated constructor in /home/etdlibitenasac/public_html/lib/lang/php-gettext/gettext.php on line 36

Warning: session_start(): Cannot start session when headers already sent in /home/etdlibitenasac/public_html/index.php on line 38
PERBANDINGAN KETELITIAN TUTUPAN LAHAN AUTOMATIC FEATURES EXTRACTION SYSTEM MENGGUNAKAN APLIKASI DEEPNESS DAN MAPFLOW PADA DATA FOTO UDARA UNMANNED AERIAL VEHICLE

Detail Cantuman

PERBANDINGAN KETELITIAN TUTUPAN LAHAN AUTOMATIC FEATURES EXTRACTION SYSTEM MENGGUNAKAN APLIKASI DEEPNESS DAN MAPFLOW PADA DATA FOTO UDARA UNMANNED AERIAL VEHICLE

PERBANDINGAN KETELITIAN TUTUPAN LAHAN AUTOMATIC FEATURES EXTRACTION SYSTEM MENGGUNAKAN APLIKASI DEEPNESS DAN MAPFLOW PADA DATA FOTO UDARA UNMANNED AERIAL VEHICLE

ARIYA SYAH RIZAL / 232020005 - Personal Name
0412017610 - Dr. Soni Darmawan, S.T., M.T. - Personal Name
 Text English 2024 Teknik Geodesi : FTSP

Kebutuhan peta dasar skala besar khususnya skala 1:1.000 - 1:5.000 terus meningkat dari waktu ke waktu. Pada umumnya ekstraksi fitur unsur Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) yaitu bangunan, jalan, dan vegetasi dilakukan dengan digitasi atau stereoplotting unsur secara manual baik dari data citra satelit maupun data foto udara. Namun hal tersebut memiliki kelemahan yaitu membutuhkan waktu yang lama tergantung pada kepadatan dan luas dari masing masing unsur rupa bumi. Di sisi lain Pemerintah Indonesia menjadikan percepatan penyelenggaraan Peta RBI skala 1:1.000 - 1:5.000 menjadi salah satu prioritas utama dalam kegiatan kebijakan satu peta. Ekstraksi fitur secara otomatis telah populer beberapa tahun terakhir. Aplikasi yang dikembangkan dengan metode Automatic Features Extraction System yaitu aplikasi Deep Neural Remote Sensing (Deepnees) dan aplikasi Mapflow. Ekstraksi otomatis unsur bangunan, jalan, dan vegetasi dengan menggunakan teknik pendekatan deep learning pada proses Automatic Features Extraction System memiliki kelemahan yaitu hasil ketelitian ekstraksi yang di pengaruhi oleh resolusi citra satelit / foto udara. Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi atribut/semantik dan akurasi geometri hasil Automatic Features Extraction System. Hasil penelitian menunjukkan dalam hal efektivitas aplikasi, secara atribut/semantik aplikasi mapflow menunjukkan hasil yang lebih baik dalam ketepatan dan kemiripan pembuatan vektor pada proses AFES kelas bangunan, jalan, dan vegetasi secara visual, dibandingkan dengan deepness. Pada perbandingan ketelitian geometrik, secara visual aplikasi mapflow menunjukkan ketelitian koordinat yang sedikit lebih tinggi dalam ekstraksi bangunan, dibandingkan dengan deepness. Namun, dalam segmentasi jalan, deepness lebih unggul dibandingkan dengan mapflow dikarenakan deepness lebih akurat dalam menangani kompleksitas jalan. Pada unsur vegetasi, mapflow memiliki ketelitian yang lebih tinggi dibandingkan dengan deepness, menunjukkan bahwa mapflow lebih efektif dalam mengidentifikasi detail vegetasi pada foto udara UAV.
LOADING LIST...
LOADING LIST...

Detail Information

Bagian Informasi
Pengarang ARIYA SYAH RIZAL / 232020005 - Personal Name
0412017610 - Dr. Soni Darmawan, S.T., M.T. - Personal Name
No. Panggil 1047GD/24
Subyek Automatic Features Extraction System
Deepness
Mapflow
Unmanned Aerial Vehicle (UAV)
Fakultas FTSP
Tahun Terbit 2024
Jurusan Teknik Geodesi
Deskripsi Fisik
Info Detil Spesifik
  Tags :
Automatic Features Extraction System
Deepness
Mapflow
Unmanned Aerial Vehicle (UAV)

Citation

. (2024).PERBANDINGAN KETELITIAN TUTUPAN LAHAN AUTOMATIC FEATURES EXTRACTION SYSTEM MENGGUNAKAN APLIKASI DEEPNESS DAN MAPFLOW PADA DATA FOTO UDARA UNMANNED AERIAL VEHICLE().Teknik Geodesi:FTSP

.PERBANDINGAN KETELITIAN TUTUPAN LAHAN AUTOMATIC FEATURES EXTRACTION SYSTEM MENGGUNAKAN APLIKASI DEEPNESS DAN MAPFLOW PADA DATA FOTO UDARA UNMANNED AERIAL VEHICLE().Teknik Geodesi:FTSP,2024.Text

.PERBANDINGAN KETELITIAN TUTUPAN LAHAN AUTOMATIC FEATURES EXTRACTION SYSTEM MENGGUNAKAN APLIKASI DEEPNESS DAN MAPFLOW PADA DATA FOTO UDARA UNMANNED AERIAL VEHICLE().Teknik Geodesi:FTSP,2024.Text

.PERBANDINGAN KETELITIAN TUTUPAN LAHAN AUTOMATIC FEATURES EXTRACTION SYSTEM MENGGUNAKAN APLIKASI DEEPNESS DAN MAPFLOW PADA DATA FOTO UDARA UNMANNED AERIAL VEHICLE().Teknik Geodesi:FTSP,2024.Text

 



Homepage Info

Koleksi  ETD adalah merupakan Tugas Akhir mahasiswa Itenas dalam menempuh program Sarjana/Magister. Seluruh isi dari Tugas Akhir adalah merupakan tanggung jawab penulis sepenuhnya.

Koleksi


Total ETDs : 19475

Total Kunjungan: 29658 dari Maret 2018

Media Sosial / Kanal

Facebook
Youtube
Instagram

Address

UPT Perpustakaan Itenas
Jl. PKH. Mustopha No.23
Bandung 40124, Indonesia
Phone: +62-22-7272215,
email: libary[at]itenas.ac.id

Fatal error: Uncaught Error: Call to undefined function curl_init() in /home/etdlibitenasac/public_html/index.php:112 Stack trace: #0 {main} thrown in /home/etdlibitenasac/public_html/index.php on line 112