Minggu, 31 Mei 2015

OBJECT BASED IMAGE ANALYSIS

 A.   Pengertian OBIA
Objek-Based Image Analysis (OBIA dan juga Geografis Objek-Based Image Analysis (GEOBIA) adalah ilmu yang mempelajari geoinformation (informasi bumi) dalam bentuk penginderaan jarak jauh atau SIG (sistem informasi geografi). Citra adalah hasil dari proses penginderaan jarak jauh, yang mana akan menjadi lebih bermakna melalui penafsiran benda pada gambar, karakteristik spasial, spektral dan skala waktu.
Dua proses utama di dalam OBIA adalah segmentasi dan klasifikasi.  Segmentasi citra dapat digambarkan dengan basis data per-pixel. Namun, kelompok piksel OBIA dapat menjadikan objek secara homogen. Benda-benda ini dapat memiliki berbagai bentuk dan skala perbandingan yang berbeda. Benda juga memiliki statistik yang terkait dengan yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan suatu objek. Statistik dapat mencakup geometri, konteks dan tekstur objek pada gambar. Aplikasinya adalah seorang peneliti dapat mendefinisikan statistik dalam proses klasifikasi untuk menghasilkan data tutupan lahan di suatu wilayah.

B.   Penginderaan Jarak Jauh dan Konsep Pengolahan Gambar Dan Keterbatasan
Analisis digital data penginderaan jarak jauh berkembang dari konsep interpretasi citra secara manual. Meskipun awalnya dikembangkan berdasarkan foto udara, protokol ini juga berlaku untuk citra satelit digital. Banyak metode analisis citra digital terutama didasarkan hanya pada nada atau warna, yang diwakili sebagai Jumlah digital (misalnya, nilai brightness) pada masing-masing piksel gambar digital (untuk gambaran secara jelas lihat literatur terbaru
GEOBIA terutama diterapkan resolusi sangat tinggi (VHR) gambar, di mana objek gambar biasanya terdiri dari banyak piksel; dan di mana itu mungkin untuk visual memvalidasi gambar benda tersebut (yaitu H-resolusi). Penggunaan GEOBIA, bagaimanapun, tidak terbatas pada gambar dengan Sel resolusi kecil. Jika legenda model adegan umum, yaitu tingkat hirarki yang lebih tinggi dari legenda diterapkan, maka ukuran benda scene akan meningkat dan situasi L-resolusi dapat berubah menjadi situasi H-resolusi. 



Gambar. 2. Salah-warna citra digital hutan yang mati dan menunjukkan objek yang dipilih mewakili pohon mati (abu-abu) dan host terkait (magenta), dan menggambarkan tiga gambar umum resolusi spasial: 30 m, 4 m dan 1 m.
Sumber: Geographic Object-Based Image Analysis – Towards a New Paradigm


C.    Konsep Object Based Image Analysis (OBIA)
Adapun konsep dalam memahami materi OBIA atau GEOBIA. Konsep tersebut akan dijelaskan pada poin sebagaimana berikut:
     Interpretasi manusia dan persepsi sebagai prinsip untuk GEOBIA
Dalam upaya untuk lebih memahami dan mengembangkan lebih eksplisit Kerangka GEOBIA, Hay dan Castilla (2008) memberikan nomor penyewa atau prinsip-prinsip dasar pedoman. Mereka menggambarkan GEOBIA sebagai menunjukkan kemampuan inti berikut: (i) data bumi (Geo) sentris, (ii) metode analisis yang multi-sumber yang mampu, (iii) deliniasi berbasis geo-objek adalah prasyarat, (iv) metodenya yang kontekstual, sehingga informasi sekitarnya dan atribut, dan (v) itu sangat disesuaikan atau adaptif memungkinkan untuk penyertaan semantik manusia dan jaringan hirarkis. Lang (2008) juga menjelaskan pilihan prinsip GEOBIA membimbing untuk konten adegan kompleks sehingga realitas dicitrakan terbaik digambarkan, dan isi maksimum (masing-masing) dipahami, diekstrak dan disampaikan kepada pengguna (termasuk peneliti). 


Gambar. 3. GEOBIA secara ideal melalui alur kerja yang
menggambarkan sifat iteratif dari objek bangunan dan
 klasifikasi proses yang menggabungkan konsep Science.
Sumber: Geographic Object-Based Image Analysis – Towards a New Paradigm


Pada Gambar. 3 tersebut mencontohkan alur kerja yang kompleks dari segmen untuk gambar benda. Yang terakhir adalah makna kelompok yang berkaitan dengan konteks tertentu atau tujuan. Bayangkan adanya batas yang menyetarakan dua tegakan hutan, seperti sebuah sungai. Batas ini juga akan perlu spasial dan spektral yang berbeda dalam kaitannya dengan resolusi spasial gambar agar proses segmentasi menghasilkan objek baru.

Gambar. 4. Pixels dan gambar-benda sebagai pembawa informasi: ukuran konstan, konstan bentuk dan lokasi implisit berhadapan dengan daerah
yang unik / garis turunan informasi dan deskriptor statistik interior
Sumber: Geographic Object-Based Image Analysis – Towards a New Paradigm


Informasi seperti misalnya data kartografi, segmentasi pengamatan bumi Data sangat sering diikuti oleh objektifikasi. Langkah akhirnya mengarah ke definisi objek yang bermakna. Namun, konsep inti adalah bahwa benda-benda adalah pembawa informasi utama pada seperti yang dicontohkan pada Gambar. 4

Dalam GEOBIA kami juga dapat mengatasi dengan kategori tutupan lahan yang dipahami, namun tidak mudah diekstrak hanya berdasarkan disebut heterogenitas internal yang (model kelas komposit, misalnya kebun). Ini arahan bagi GEOBIA ke GIScience dari mana konsep lain bidang terus menerus, benda-benda diskrit, dan benda-benda lapangan (Yuan, 2001).
Gambar. 5. ilustrasi konseptual dari representasi multi-skala lanskap dicitrakan menurut prinsip-prinsip teori hierarki. 
Sumber: Geographic Object-Based Image Analysis – Towards a New Paradigm


Perhatikan bahwa dalam GEOBIA, tingkat hirarki yang lebih tinggi biasanya sesuai dengan peningkatan rata-rata objek ukuran. Benda memiliki kedua kecenderungan diri integratif bagian-bagian dan menonjolkan diri secara agregat dan dengan demikian memiliki karakteristik dasar holons (Lang, 2004).

Gambar. 7. Prinsip alur kerja berulang di GEOBIA
Sumber: Geographic Object-Based Image Analysis – Towards a New Paradigm



D.            Kesimpulan
Dapat disimpulkan pada pembahasan ini bahwa Objek-Based Image Analysis (OBIA dan juga Geografis Objek-Based Image Analysis (GEOBIA) adalah ilmu yang mempelajari geoinformation (informasi bumi) dalam bentuk penginderaan jarak jauh atau SIG (sistem informasi geografi). OBIA dapat digunakan dalam berbagai bidang ilmu, baik secara spasial maupun social ekonomi.
Dalam studi kasus yang dibahas yaitu peluang dan batasan analisis citra berbasis objek untuk mendeteksi ketahanan kota dan permukaan vegetasi menggunakan warna asli foto udara Kota Cambridge, Inggris, digunakan ArcGIS sebagai perangkat dalam pengolahan data dan analisis untuk interpretasi ini. Dilakukan beberapa tahapan dalam penganalisisan foto udara ini yaitu, interpretasi foto udara, semi otomatis berbasis pendekatan objek klasifikasi, dan ketepatan penilaian.


Tidak ada komentar:

Posting Komentar