Apakah GEOBIA Merupakan Sebuah Paradigma?

…integration of remote sensing and GIS can only possibly advance if we develop methods to address the conceptual short-comings of the pixel as a spatial entity, and stop pretending that it is a true geographical object ~ P. Fischer

Teori pergeseran paradigma Kuhn

Kebenaran sains lebih bersifat sebagai representasi realitas.

Sains tidak mengenal suatu kebenaran yang tetap; bukan doktrin once for all (sekali untuk selamanya).

Sains akan terus berubah berbanding lurus dengan ditemukan fakta-fakta baru. Perkembangan ilmu, di awali dengan adanya asumsi-asumsi teortitis/teori dan hukum/metodologi/teknik- teknik/pendekatan-pendekatan keilmuan -selanjtnya disebut paradigma- yang sudah mapan.

Pada suatu ketika, sebuah paradigma (asumsi-asumsi teortitis/teori dan hukum/metodologi/teknik- teknik/pendekatan-pendekatan keilmuan) menghadapi masalah yang kemudian menjadi suatu limit paradigma tersebut. Kondisi tersebut kemudian memunculkan paradigma baru.

Dalam perkembangannya, paradigma baru ini, akan menjadi paradigma lama yang kemudian akan diganti dengan paradigma yang lebih baru lagi. Proses ini menunjukkan bahwa sains selalu mengalami perubahan atau revolusi. Thomas Kuhn dalam bukunya The Structure of Scientific Revolution, mendeskripsikan proses ini.

Kuhn mendefinisikan revolusi saintifik sebagai sebuah pergeseran paradigma.

Perhatikan gambar berikut.

pardigm shift

Paradigm cycle

Siklus paradigma dimulai dengan adanya paradigma awal yang diterima khalayak (normal culture).

Kemudian karena perubahan atau temuan-temuan baru, terdapat sebuah permasalahan yang tidak dapat diselesaikan normal culture tersebut (gaps).

Gaps ini mulai dibahas dan dipecahkan dan memunculkan dengan metode/ teknik pendekatan/teori baru.

Di sini kemudian terjadi krisis pada paradigma yang sebelumnya menjadi normal culture.

Selanjutnya, eksperimen-eksperimen mulai diujikan kepada metode/ teknik pendekatan/teori baru untuk mengatasi gaps yang ada pada normal culture sebelumnya.

Eksperimen juga dilakukan untuk melihat permasalahan-permasalahan baru apa yang dibawa oleh metode/ teknik pendekatan/teori baru tersebut.

Proses revolusi pergeseran paradigma kemudian terjadi.

Kemudian, saat metode/ teknik/pendekatan/teori baru mulai diterima oleh khalayak, hal tersebut kemudian diterima sebagai paradigma baru dan lama-lama akan diterima sebagai normal culture, sampai suatu saat paradigma baru tersebut menghadapi permasalahan atau science gaps baru.

Apa yang membuat GEOBIA sebuah paradigma?

1.Adanya paradigma lama (old paradigm)

Salah satu syarat adanya paradigma baru adalah adanya paradigma lama.

Paradigma lama ini adalah suatu metode/ teknik/pendekatan/teori baru yang dianggap “normal”.

Pada ranah GIsains, ketika orang menyebut GEOBIA sebagai pendekatan baru, pertanyaan selanjutnya adalah:

BACA JUGA:  Segmentasi Citra Menggunakan Berbagai Algoritma Segmentasi

Apa yang bisa disebut paradigma lama?

Secara spontan banyak orang akan menjawab: pixel-based analysis.

Pertanyaan selanjutnya: Apakah pixel-based analysis dapat kita sebut paradigma?

Hal ini memunculkan perdebatan.

Dari sekian banyak publikasi mengenai analisis berbasis piksel, sangat sedikit yang menyebut analisis tersebut adalah sebuah paradigma. Meski demikian, ada yang berpendapat bahwa analisis berbasis piksel merupakan sebuah paradigma.

Berikut ini gambar yang menunjukkan letak pergeseran paradigma. paradigm

2.Munculnya scientific gaps

Syarat adanya paradigma lama telah terpenuhi. Selanjutnya, dapat diketahui bahwa analisis berbasis piksel memiliki kesulitan untuk menangani perubahan-perubahan teknis di bidang GIsains.

a. munculnya citra dengan resolusi spasial sangat tinggi.

Munculnya Citra VHR (Very High Resolution) menjadi salah satu tantangan terbesar analisis berbasis piksel. Di citra VHR, piksel berukuran lebih kecil daripada objek landcover yang direpresentasikannya.

Satu objek landcover selanjutnya akan memiliki variasi nilai piksel yang tinggi, yang kemudian klasifikasi berbasis piksel akan membuat hasil objek yang berbeda dengan yang seharusnya.

Pada citra jenis ini, masalah klasifikasi berupa munculnya “salt and pepper” akan semakin sering dijumpai.

b. limitasi analisis berbasis piksel dan kebutuhan klasifikasi yang lebih “advance”

Seiring dengan berkembangnya ilmu GIsains, jumlah pengguna data remote sensing semakin tinggi.

Meningkatnya jumlah pengguna juga meningkatkan variasi jenis aplikasi dalam berbagai bidang.

Di sisi lain, analisis berbasis piksel hanya menggunakan rona (dalam hal ini nilai piksel), dan tekstur (melalui moving window) sebagai dasar analisis.

Integrasi dengan SIG yang dilakukan dapat memasukkan unsur situs. Limitasi yang dimiliki oleh analisis berbasis piksel ini kemudian banyak menjadi kendala dalam aplikasi-aplikasi yang membutuhkan unsur interpretasi yang lebih banyak.

piksel limitation

Keterbatasan analisis berbasis piksel

3.GEOBIA mampu mengatasi gaps yang dimiliki pixel-based classification

a. objek

Unit analisis berupa piksel memiliki keterbatasan, terutama dalam analisisnya, piksel-piksel tersebut dianggap sebagai unit tersendiri.

Hubungan antar piksel tidak dapat diekstrak dengan baik. Analisis berbasis piksel mengandalkan informasi nilai piksel.

Meskipun pemakaian filter dapat memberikan informasi lain seperti variansi dan tekstur, tetapi informasi tersebut masih berbasis piksel.

Dalam keadaan mixed piksel (satu piksel memiliki pantulan dari beberapa jenis penutup lahan), piksel-piksel tersebut dapat dengan mudah salah terklasifikasi.

Di sisi lain, GEOBIA menggunakan objek sebagai unit analisis.  

Objek dapat dibentuk sesuai dengan skala yang diharapkan. Objek ini memiliki informasi spektral yang lebih lengkap, meliputi nilai mean, variance, standar deviation, maximum value, minimum value; untuk lebih memudahkan pembedaan penutuplahan berdasarkan variasinya.

Objek juga dapat dianalisis menggunakan fungsi GIS meliputi perhitungan parameter yang berhubungan dengan geometri dan konteks spasialnya.

 b. bentuk

Unsur interpretasi terkuat setelah rona adalah geometri (kombinasi bentuk dan ukuran).

Dalam analisis berbasis piksel, seringkali suatu kelas tidak dapat dibedakan dengan kelas lain berdasarkan ronanya.

BACA JUGA:  Menulis Ruleset di eCognition Developer

Hal ini dikarenakan kelas-kelas tersebut memiliki karaketeristik pantulan yang sama atau mirip, sehingga memberikan nilai piksel yang mirip pula. Katakanlah kita hendak membedakan sungai dengan saluran irigasi, atau membedakan sungai dengan danau.

Tanpa bantuan post-clasification, analisis berbasis piksel akan sangat sulit membedakan objek-objek tersebut karena memiliki nilai spektral yang mirip.

GEOBIA memberikan kemungkinan dapat dibedakannya kelas-kelas dengan nilai spektral yang sama, namun memiliki karakteristik geometris yang berbeda.

Misal untuk membedakan kelas sungai dan danau, karakteristik ukuran dapat digunakan dengan asumsi sebuah danau akan memiliki ukuran yang lebih luas.

Jika itu belum cukup, dapat digunakan karakteristik bentuk, di mana danau biasanya memiliki bentuk yang lebih kompak daripada sungai.

c. tekstur

Tekstur sebenarnya merupakan frekuensi pergantian nilai piksel.

Suatu kelas yang memiliki frekuensi perbedaan nilai piksel yang tinggi akan terlihar memiliki tekstur yang lebih kasar.

Impresi mana yang lebih kasar dan mana yang lebih halus ini merupakan salah satu faktor penting dalam proses pembedaan kelas pada interpretasi visual.

Dalam analisis berbasis piksel, nilai tekstur ditentukan melalui moving window (3×3, 5×5 etc).

Kelemahannya, perhitungan ini menggunakan kernel yang memiliki ukuran dan bentuk yang tetap (bentuk persegi dengan ukuran n x n piksel)  dan orientasi perhitungan yang terbatas.

Pada ranah GEOBIA, perhitungan tekstur dilakukan per objek dan mengikuti bentuk dan ukuran tiap-tiap image-object.

Hal ini membuat nilai tekstur yang didapatkan lebih merepresentasikan tekstur geo-object yang diwakilinya.

d. konteks dan pola

Suatu kelas dapat diidentifikasi melalui pola kemunculan kelas yang lain.

Satu contoh, pembedaan kelas waduk (buatan) dan danau dapat dilakukan dengan melihat keberadaan objek “dam (bendungan)”.

Contoh lain, sawah irigasi dan sawah tadah hujan dapat dibedakan dengan kehadiran dan jarak objek dengan objek “saluran irigasi”.

Pembedaan kelas-kelas tersebut akan sangat sulit dilakukan dengan analisis berbasis piksel, namun mungkin dilakukan melalui GEOBIA.

e. integrasi semantik dan pengetahuan

Penggunaan GEOBIA dengan multiscale analysis-nya memungkinkan dibangunnya pemodelan yang dapat memasukkan informasi semantik dan pengetahuan yang kita miliki.

Pengetahuan ini dapat disusun menjadi sebuah ontologi (apa itu?) dan dituliskan melalui rule-set untuk melakukan analisis citra sesuai dengan tujuan analisis yang kita lakukan.

4.GEOBIA memiliki dasar-dasar saintifik yang kuat

Setelah dalam dasawarsa terakhir mengalami perkembangan, akhirnya GEOBIA mulai cukup “mapan”.

Dasar-dasar saintifik yang mulai digagas pada konferensi GEOBIA pertama mulai lengkap dan komprehensif.

5.GEOBIA diterima oleh komunitas sains yang dinaunginya

Salah satu syarat sebuah paradigma adalah paradigma tersebut menjadi bahasan oleh komunitas sains.

Hal ini ditunjukkan banyaknya publikasi yang kemudian muncul terkait GEOBIA. Selain itu, banyaknya tulisan tentang GEOBIA yang kemudian digunakan sebagai rujukan pada publikasi lain juga menunjukkan perkembangan GEOBIA dan bentuk penerimaan publik terhadap GEOBIA itu sendiri.

BACA JUGA:  GEOBIA Workflow: Tahapan melakukan GEOBIA

Berikut terlihat publikasi-publikasi GEOBIA dengan jumlah rujukan tertinggi berdasarkan penelusuran di Web of Knowledge, SCOPUS dan Google Schoolar. Tabel ini merupakan hasil survey pada bulan April 2009 (berarti banyak kemungkinan angka tersebut untuk naik!) sitasi

Selain itu, GEOBIA ternyata tidak hanya menjadi bahasan secara ekslusif oleh komunitas GIsains, melainkan telah dipelajari dan dimanfaatkan oleh banyak peneliti dari berbagai bidang keilmuan. Grafik di bawah ini dibuat pada tahun 2013.

bidang.PNG

Apakah GEOBIA sebuah paradigma?

Publikasi pertama yang menganggap OBIA sebagai sebuah paradigma dilakukan oleh Kumar Navulur pada tahun 2007 melalui bukunya “Multispectral Image Analysis Using Object Oriented Paradigm”. 

Buku tersebut sebenarnya tidak membahas OBIA, hanya membahas klasifikasi berbasis objek dan lebih banyak berisi tutorial menggunakan software eCognition.

Adapun Geoffrey Hay pada tahun 2008 mencetuskan nama GEOBIA dan menganggapnya sebagai “new discipline”. (Penambahan kata -geo- di waktu ini hanya semata agar dapat dibedakan dengan istilah dan analisis object-based lain).

Penelusuran bahasan ini selalu memunculkan nama Prof Thomas Blasckhe, dari University of Salzburg, Austria.

Perdebatan apakah OBIA sebuah paradigma baru dimulai. Saat itu ada beberapa kendala yang muncul yaitu:

  1. Apakah pixel-based classification bisa disebut paradigma? (sebagai syarat “old paradigm”)
  2. OBIA belum memiliki dasar-dasar saintifik yang kuat.

Pada publikasi tahun 2006, Blasckhe menuliskan:

“Object based image analysis is becoming a widespread methodology. Some would argue that it is also a new paradigm in image processing. …..a solid methodological framework is crucial for the success of a new paradigm – if OBIA is such a paradigm”

Tahun-tahun selanjutnya, perkembangan OBIA semakin pesat. Banyak literatur dan publikasi mengenai OBIA. Pada tahun 2010, dia menuliskan:

…..it can be concluded that OBIA/GEOBIA represents a significant trend in remote sensing and GIScience. The author leaves open the question of whether or not OBIA is a paradigm.

Perkembangan pada tahun 2013 Blasckhe menuliskan:

“...there are many signs that the GEOBIA approach can today be considered as a paradigm“.

Pada tahun 2014, Blasckhe mengumpulkan belasan koleganya. Penggiat dan peneliti GEOBIA yang terkumpul jadi satu itu kemudian membuat publikasi berjudul: Geographic Object-Based Image Analysis- Towards a new paradigm. Tulisan tersebut memuat tantangan-tantangan yang ditinggalkan oleh pixel-based approach telah dapat dijawab oleh GEOBIA. Paper tersebut juga memaparkan dasar-dasar saintifik GEOBIA. Pada bagian kesimpulan, mereka menuliskan:

…..based on the discussion of underlying principles and methods we are confident that GEOBIA is NOT JUST a collection of segmentation, analysis and classification methods. It is an EVOLVING PARADIGM with specific tools, software, methods, rules, and language, and it is increasingly being used for studies which need to conceptualize and formalize knowledge representing location based reality.

About The Author

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Scroll to Top