## SEMI-AUTOMATISASI EKSTRAKSI LUAS BANGUNAN PADA FOTO UDARA RESOLUSI TINGGI MENGGUNAKAN TRANSFERABLE GEOSPASIAL OBJECT BASED IMAGE ANALYSIS (GEOBIA) RULESET

## Luthfiya Ratna Sari
Program Studi Magister Teknik Geodesi dan Geomatika, Institut Teknologi Bandung luthfiya.ratna.s@gmail.com

## ABSTRACT
Residential area diversity became a challenge in building area information extraction. Using  high  resolution  RGB  aerial  photographs  with  nDSM  height  data  support, transferable  GEOBIA  developed  to  overcome  the  challenges  and  problems.  Master rulesets arranged in the main area and applied to several test areas to compliment the characteristics as well as the stability of accuracy that can be produced. Segmentation and classification multilevel technique adapted in master ruleset to achieve best results with  the  lightest  processing  load.  Transferable  GEOBIA  ruleset  proved  to  provide accurate information of reliable building area on various characteristics of residential area. In the main area, the accuracy value reaches 91.25% while in other test areas the accuracy exceeds 85% which is 92.22%, 86.19% and 92.73%.
Keyword: Aerial photography, transferable GEOBIA, master ruleset, building area.

## ABSTRAK
Diversitas  karakteristik  kawasan  permukiman  menjadi  tantangan  dalam menyusun  strategi  ekstraksi  informasi  luas  bangunan.  Menggunakan  foto udara  RGB  beresolusi  tinggi  dengan  dukungan  data  ketinggian  ( normalized Digital  Surface  Model )  nDSM,  disusunlah  teknik transferable GEOBIA
( Geographical  Object  Based  Image  Classification )  yang  mampu  menjembatani tantangan juga permasalahan tersebut. Master ruleset yang disusun pada area utama dan diaplikasikan pada beberapa area uji guna menguji karakteristik juga  kestabilan  akurasi  yang  mampu  dihasilkan.  Teknik  segmentasi  juga klasifikasi bertingkat diadaptasi pada master ruleset guna mendapatkan hasil terbaik dengan beban pengolahan paling ringan. Transferable GEOBIA ruleset yang  disusun  terbukti  mampu  memberikan  akurasi  informasi  yang  handal pada berbagai karakteristik kawasan permukiman, Dimana akurasi pada area utama  mencapai  91,25%  sedangkan  pada  area  uji  lain  akurasinya  melebihi 85%, yakni 92,73%, 86,19% dan 92,22%.
Kata kunci: Foto udara, transferable GEOBIA, master ruleset , luas bangunan.

## PENDAHULUAN
Undang-Undang  RI  No.1  Th  2011 menterjemahkan  kawasan  permukiman sebagai bagian dari lingkungan hidup di luar  kawasan  lindung,  baik  berupa
kawasan  perkotaan  maupun  perdesaan, yang  berfungsi  sebagai  lingkungan tempat  tinggal  atau  lingkungan  hunian dan  tempat  kegiatan  yang  mendukung perikehidupan dan penghidupan. Dengan
58 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 18, Nomor 1, April 2018.
karakteristik  yang  beragam  dan  terus meluas,  peran  pemetaan  penutup  lahan skala  besar  dalam  berbagai  studi pengembangan terkait dengan keberlanjutan  serta  perencanaan  lahan menjadi semakin penting (Li dkk, 2014).
Potensi  teknologi  penginderaan jauh berupa foto udara dalam menyediakan  data  spasial  kawasan permukiman
terbilang unggul.
Penyediaan  resolusi  spasial  skala  detail secara  ekonomis serta  fleksibilitas pengaturan pada resolusi temporal masih belum  dapat  dicapai  menggunakan  data citra satelit. Pertampalan antar foto udara hasil  perekaman  juga  dapat  diolah menjadi  informasi  ketinggian  berupa Digital  Surface  Model (DSM)  juga turunannya.
Walaupun  analisis  citra  digital berbasis  piksel  ideal  pada  citra  dengan resolusi spasial sama dengan kenampakan  asli  dilapangan  (Blaschke, 2010),  namun  pada  kenyataannya  citra yang digunakan merupakan penyekalaan dari kenampakan asli yang direkam. Hay dan Castilla (2008), Blaschke (2010), Aplin dan Smith (2011) dan Blaschke dkk (2014) telah  membuktikan  bahwa  GEOBIA ( Geospasial  Object  Based  Image  Analysis ) melalui kemampuannya dalam mengeksplorasi  beberapa  indikator  dari kenampakan objek berupa warna, tekstur, bentuk,  ukuran,  pola  serta  asosiasi menjadi  alat  ekstraksi  informasi  yang lebih handal disbanding dengan analysis berbasis piksel.
Penyusunan ruleset yang  dapat diaplikasikan pada area lain atau bahkan data  lain  dengan  karakteristik  serupa bukanlah  hal  yang  baru  kacamata GEOBIA.  Perbedaan  teknik  ekstraksi sumber data serta karakteristik kenampakan  yang  ingin  dikaji  menjadi faktor  pembeda  diantaranya,  beberapa penelitian  yang  telah  dilakukan  antara lain  Hamedianfar  (2015)  dan  Tiede  dkk (2010).
Semi-automatiasi ekstraksi informasi  luas  bangunan  menggunakan transferable GEOBIA master ruleset terbukti mampu  menjadi  alternatif  penyediaan informasi  bangunan  di  kawasan  dengan skala  luas  dengan  keterbatasan  operator. Dalam penelitian ini kemudian dikembangkan  secara  lebih  spesifik aplikasi  teknik  ini  dalam  ekstraksi informasi bangunan di berbagai karakter kawasan permukiman.

## METODE PENELITIAN Data
Data utama yang  digunakan pada penelitian  ini  berupa  foto  udara  RGB resolusi  spasial  5cm  dan  dukungan  data ketiinggian  permukaan  berupa  nDSM dengan  resolusi  spasial  25cm.  Data  uji pembanding  dalam  kontrol  akurasi  hasil memanfaatkan  interpretasi  visual  yang mengacu  pada  kenampakan  foto  udara dan nDSM.
Area Utama Area Uji 1 Area Uji 2 Area Uji 3
Gambar 1. Area penelitian yang digunakan.
Dengan  pertimbangan  diversitas karakter  permukiman  maka  dipilih  tiga area  uji  dengan  satu  area  ideal  sebagai area  utama  penyusunan master  ruleset . Pada gambar 1 dapat diamati bagaimana
Luthfiya Ratna Sari. Automatisasi Ekstraksi Luas Bangunan pada Foto Udara Resolusi Tinggi … 59 karakteristik  wilayah  permukiman  yang terbentuk pada keempat area studi.

## METODE
Area  pengujian  hanya  difokuskan pada  kenampakan  objek  bangunan  di wilayah permukiman, berupa identifikasi luas. Secara lebih rinci tahapan penyusunan master  ruleset GEOBIA disajikan dalam gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir penyusunan
master ruleset .
Pra
segmentasi dilakukan menggunakan algoritma segmentasi chess
board guna memisahkan antara kenampakan  yang  memiliki  ketinggian lebih dari 2m atau kurang dari 2m. Hasil segmentasi  ini  kemudian  digunakan dalam  tahapan  pra  klasifikasi  yang memisahkan kenampakan vegetasi dengan  non-vegetasi  algoritma green  leaf index (GLI).
𝐺𝐿𝐼 = (2 ∗ 𝑅 𝑔 −    𝑅 𝑟 − 𝑅 𝑏 ) (2 ∗ 𝑅 𝑔 +    𝑅 𝑟 + 𝑅 𝑏 )
Segmentasi  multiresolusi  diaplikasikan pada  tahap  segmentasi  guna  membagi citra hasil klasifikasi sebelumnya kedalam segmen-segmen homogen dengan kriteria berikut: 1) bobot saluran masukan, 2) nilai skala  ( scale ),  3)  nilai  warna  ( colour )  dan bentuk  ( shape )  dan  4)  nilai  kekompakan ( compactness ) dan nilai kehalusan
( smoothness ).
Pada tahap klasifikasi final dimanfaatkanlah feature objek berupa band mean, band ratio , GLI , area, slope, enclose can relative  border guna  mendapatkan  hasil akurasi  terbaik  dari  keluaran  segmentasi yang dihasilkan. Aplikasi dari
penggunaan feature objek  dapat  diamati pada gambar 3.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  Ekstraksi  Luas  Bangunan  pada Area Utama
Segmentasi Chess  Board dengan object  size  10  diaplikasikan  guna memisahkan  kenampakan  objek  dengan ketinggian lebih dari 2m dan kurang. Nilai parameter segmentasi multiresolusi didapatkan  dari  pengujian  nilai  pada rentang tertentu dan diamati secara visual guna  mendapatkan  hasil  terbaik,  begitu pula dengan bobot masukan saluran yang digunakan.
Menggunakan  kombinasi  0  untuk tidak adanya kontribusi saluran masukan, 0,5 untuk setengah kontribusi dan 1 untuk kontribusi  penuh  saluran  data  masukan, ditemukan  bahwa  kombinasi  terbaik adalah 1111 untuk RGB dan nDSM. Nilai parameter bentuk dan warna menghasilkan  bidang  segmen  terbaik pada  nilai  0,3  sedangkan  pada  nilai parameter  kekompakan  dan  kehalusan menghasilkan hasil terbaik pada nilai 0,6.
Pemilihan feature objek menggunakan prinsip penggunaan feature objek  seminimal  mungkin  dengan  hasil ekstraksi  informasi  terbaik.  Daftar  serta keterangan feature objek  yang  digunakan tercantum pada tabel 1.
Gambar 3. Simulasi aplikasi feature objek pada proses ekstraksi informasi.
Gambar 4. Hasil penerapan GEOBIA ruleset pada area utama.
Hasil aplikasi ruleset yang berhasil disusun disajikan pada gambar 4. Dengan akurasi  total  mencapai  91,25%.  Contoh- contoh kesalahan yang terjadi
ditampilkan  pada  gambar  5.  Hal  ini mayoritas  disebabkan  oleh  kurang baiknya  akurasi  data  nDSM  yang digunakan  sehingga  penerapan ruleset kurang maksimal.
Tabel 1. Pemilihan feature objek dan keterangannya.
Hasil  Ekstraksi  Luas  Bangunan  pada Area Uji (a) (b) (c)
Gambar 5. Contoh kesalahan ekstraksi luas bangunan pada area utama.
Aplikasi  GEOBIA master  ruleset menunjukkan  adanya  kestabilan  akurasi ekstraksi  informasi  luas  bangunan. Dimana  pada  area  uji  1  didapatkan
Luthfiya Ratna Sari. Automatisasi Ekstraksi Luas Bangunan pada Foto Udara Resolusi Tinggi … 61 akurasi  mencapai  92.22%,  86.19%  pada area uji 2 dan pada area uji 3 akurasi hasil ekstraksi luas bangunan yang didapatkan mencapai 92.73%.
Bangunan yang
dapat
diidentifikasi  pun  tidak  sebatas  pada kenampakan  dengan  bentuk  siku,  atap bangunan lengkung pun dapat diidentifikasi  dengan  baik.  Contoh kenampakan  tersebut  ditampilkan  pada gambar 6.
Gambar 6. Bukti kemampuan master ruleset dalam identifikasi objek lengkung.

## SIMPULAN
GEOIA  ruleset  yang  disusun mampu membedakan kenampakan dengan  nilai  spektral  serupa  seperti halnya  atap  beton  dan  lantai  semen dengan acuan nilai ketinggian, mengidentifikasi  berbagai  bentuk  serta material atap bangunan, serta memberikan  efektifitas  pengolahan  data dengan mengeliminasi kenampakan non- target  secara  bertahap  pada  proses ekstraksi  informasi.  Atap  dengan  warna kehijauan/tertutup vegetasi tidak mampu diidentifikasi  sebagai  objek  bangunan oleh ruleset.
Universalitas master ruleset terbukti  dengan  stabilitas  akurasi  pada
berbagai  karakter kawasan  permukiman, dengan  catatan  data  masukan  memiliki kualitas baik.

## REKOMENDASI
Uji pada area dengan keberagaman karakteristik lebih tinggi dapat dilaksanakan  guna  menguji  kehandalan master  ruleset  yang  disusun,  dengan catatan  data  masukannya  memiliki kualitas  yang  baik.  Penambahan  resolusi spektral  berupa  saluran  inframerah  dan penggantian  indeks  vegetasi  dapat meminimalisir  kesalahan  interpretasi akibat  bias  warna  atap  yang  serupa dengan vegetasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Aplin,  P.  dan  G.M.  Smith.  (2011): Introduction to Object-Based Landscape  Analysis. International Journal  of  Geographycal  Information Science , 25, 869-875.
Blaschke,  T.  (2010):  Object  based  image analysis for remote sensing. ISPRS J. Photogramm . 65. 2-16.
Hamedianfar, A., dan Mohd Shafri, H. Z. 2015.  Detailed  intra-urban  mapping through transferable OBIA rule sets using WorldView-2 very-high- resolution satellite images.
International  Journal  of  Remote Sensing . 36. 3380-3396.
Hay,  G.J.,  dan  G.  Castilla.  (2008). Geographic  Object-Based  Image Analysis (GEOBIA): A new name for a new discipline. Dalam Object-Based Image  Analysis:  Spatial  Concepts  for Knowledge-Driven  Remote  Sensing Applications . Diedit oleh Blaschke,T , Lang,S dan Hay, G.J. Springer. New York.
Li,  X.,  Myint,  S.  W.  dkk.  (2014):  Object- Based  and  Cover  Classification  For Metropolitan  Phoenix,  Arizona,
62 Gea. Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 18, Nomor 1, April 2018.
Using Aerial Photography.
International  Journal  of  Applied  Earth Observation  and  Geoinformations .  33. 321-330.
Tiede,  D.,  dkk.  (2010):  Transferability  of OBIA ruleset for IDP camp analysis in Dafur. Paper presented at Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), Ghent, Belgium, 29 Juni –
2 Juli
Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor  1  Tahun  2011  Tentang Perumahan Dan Kawasan Permukiman.