Klasifikasi Citra Satelit dengan IDRISI Selva 17

Citra satelit dapat kita klasifikasikan berdasarkan warna yang menandakan apakah suatu obyek itu bangunan, perairan, tanaman, dan sejenisnya. Klasifikasi yang sering digunakan adalah unsupervised learning dimana sistem mencari sendiri kesamaan antara satu kelas dengan kelas lainnya. Postingan kali ini bermaksud mempraktekan bagaimana cara membuat klasifikasi dengan software IDRISI. Untuk itu siapkan terlebih dahulu citra satelit yang akan diklasifikasi. Terkadang proses cropping (biasanya dengan proses clipping) diperlukan karena jika study area terlalu luas maka sistem akan bekerja lebih lambat dalam memprosesnya. Gambar di bawah ini adalah proses Clipping dengan menggunakan ArcGIS.

Seperti langkah-langkah yang dijelaskan pada postingan sebelumnya untuk mengkonversi dari format ArcGIS ke IDRISI maka diperlukan export ke format ASCII (text). Berikutnya file ASCII itu diexpor ke IDRISI untuk dikonversi menjadi file *.rst.

Pada tab “image processing” pilih “hard clustering” dilanjutkan dengan memilih “ISOCLUST”.

Isi jumlah iterasi, jumlah kelas dan resolusi piksel, di kasus saya berturut-turut 10, 20, dan 60. Sebagai informasi, makin banyak iterasi hasil makin bagus tetapi memerlukan proses yang lebih lama, bahkan hingga berjam-jam untuk iterasi yang ratusan. Komputer seperti “hang”, tetapi jangan khawatir ditunggu saja. Hasil untuk 3 iterasi sepertinya kurang memuaskan.

Untuk menghasilkan hasil klasifikasi yang baik sebaiknya seluruh band terlibat pada proses klasifikasi. Di sini dicoba band 1 sampai 6 untuk ikut diklasifikasi.

Hasilnya dapat dilihat berikut ini. Proses yang tadinya beberapa menit menjadi beberapa jam karena melibatkan enam layer band untuk klasifikasi.

cluster_result

Tidak sampai di sini saja, tugas berikutnya tidak kalah berat yaitu mengklasifikasikan lagi secara manual dengan menggabungkan kelas-kelas yang sekiranya sama.

Iklan

One thought on “Klasifikasi Citra Satelit dengan IDRISI Selva 17

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s