Penginderaan Jauh Archives – Page 2 of 4

Apa itu Citra Penginderaan Jauh: Jenis-jenis, Contoh dan Gambarnya

By Saddam Hussein / Penginderaan Jauh, Sains Informasi Geografi

Citra penginderaan jauh adalah representasi permukaan bumi yang dihasilkan melalui penginderaan jauh. Citra dapat berupa citra foto atau citra non foto. Citra foto atau foto udara diperoleh melalui perekaman penginderaan jauh fotografik dengan sensor kamera. Sedangkan citra non foto diperoleh dengan sensor selain kamera. Contoh dari citra non foto antara lain citra multispektral dan hiperspektral, citra termal, citra RADAR dan LiDAR. Ektraksi informasi dari citra dilakukan melalui interpretasi citra yang dapat dilakukan secara manual (visual) maupun digital.

Sistem Penginderaan Jauh: Aktif vs Pasif, Fotografi vs Non Fotografi

By Saddam Hussein / Penginderaan Jauh, Sains Informasi Geografi

Sistem penginderaan jauh dapat dibagi menjadi sistem aktif dan sistem pasif. Sistem aktif menggunakan sensor yang memancarkan energi berupa radiasi gelombang tertentu ke objek, dan menerima kembali pantulan atau pancaran energi.

Komponen Penginderaan Jauh, Apa itu Sensor dan Wahana?

By Saddam Hussein / Penginderaan Jauh, Sains Informasi Geografi

Komponen-komponen penginderaan jauh terdiri atas sumber tenaga, atmosfer, objek, sensor, wahana, hingga perolehan dan penggunaan data.

Panduan Paling Lengkap Belajar OBIA, Mulai dari Teori Hingga Tutorial Praktiknya

By Saddam Hussein / Featured, Geobia, Penginderaan Jauh

diawali dengan membentuk sebuah “object” dengan mengelompokkan piksel yang seragam menurut kriteria tertentu, biasanya melalui segentasi citra. Analisis dan interpretasi citra kemudian tidak dilakukan berdasarkan piksel, melainkan berdasarkan “object”.

Uji Akurasi Hasil Klasifikasi Citra Penginderaan Jauh

By Saddam Hussein / Penginderaan Jauh

Uji akurasi klasifikasi penginderaan jauh adalah usaha untuk menilai akurasi tematik hasil klasifkasi menggunakan metode pengukuran tertentu seperti matriks kesalahan (confusion matrix) meliputi nilai akurasi keseluruhan (overall accuracy), ketelitian pembuat (produser’s accuracy) dan ketelitian pengguna(user’s accuracy) dan analisis Kappa.

Menghitung nilai NDVI objek citra di eCognition Developer (bisa untuk indeks lainnya)

By Saddam Hussein / Geobia, Tips dan Tutorial

Begini cara membuat fitur baru untuk objek citra untuk masukan proses klasifikasi berbasis objek di eCognition Developer.

Manual editing hasil klasifikasi pada eCognition Developer

By Saddam Hussein / Geobia, Tips dan Tutorial

Artikel ini merupakan tutorial untuk melakukan editng hasil klasifikasi secara manual pada eCognition Developer.

Analisis Deforestasi dengan R Menggunakan Hansen Dataset dan gfcanalysis Package

By Saddam Hussein / Analisis spasial dengan R, Data Science, Featured, Penginderaan Jauh, Tips dan Tutorial

Data Data Global Forest Watch dari Hansen et al (2013) dapat dengan mudah digunakan untuk analisis deforestasi di R menggunakan RStudio

Data-data Spasial yang Bisa Diakses Langsung Lewat R dan Bagaimana Cara Download-nya

By Saddam Hussein / Analisis spasial dengan R, Data Science, Penginderaan Jauh, Sistem Informasi Geografis, Tips dan Tutorial

Di tulisan ini, saya merangkum dan membuat daftar data-data spasial dan bagaimana cara download-nya.

Pengalaman Mengikuti Google Earth Engine Workshop Indonesia 2019

By Saddam Hussein / Life journal, Penginderaan Jauh, Personal, Umum

Di dalam tulisan ini, saya membagikan pengalaman saya mengikuti Google Earth Engine Workshop di kanto Google Indonesia.

Download dan Reproyeksi Citra MODIS Secara Cepat dengan Package MODIStsp di R

By Saddam Hussein / Analisis spasial dengan R, Data Science, Penginderaan Jauh, Tips dan Tutorial

Sekarang tidak perlu lama dan sulit untuk download dan reproyeksi citra MODIS. Tulisan ini membagi bagaimana cara download dan reproyeksi citra MODIS dengan cepat, efektif dan efisien. Metode yang digunakan adalah dengan package MODIStsp di R.

Segmentasi Citra Algoritma Multiresolution Segmentation

By Saddam Hussein / Geobia, Penginderaan Jauh

Multiresolution Segmentation merupakan algoritma segmentasi yang paling banyak digunakan. Multiresolution Segmentation dijalankan berdasar parameter skala (scale), warna (colour), bentuk (shape), kehalusan (smoothness) dan kekompakan (compactness), serta data input dan bobotnya.