## Integrasi Lidar dan Citra Satelit Quickbird untuk Ekstraksi Bangunan Menggunakan Metode Klasifikasi Berbasis Objek
Integration of Lidar and Quickbird Imagery for Building Extraction using Object Based Image Classification Method

## Tika Christy Novianti
Program  Studi  Survey  dan  Pemetaan,  Universitas  Indo  Global  Mandiri,  Jl.  Jendral  Sudirman  No.629  Km.  4,5,  Kota Palembang, Provinsi Sumatera Selatan *Korespondensi penulis: tika.christy@uigm.ac.id
Diterima: 04112020; Diperbaiki: 24022021; Disetujui: 26022021; Dipublikasi: 07042021
Abstrak: Pemanfaatan citra satelit resolusi tinggi dalam pemetaan kawasan perkotaan telah sangat banyak digunakan dalam  berbagai  aplikasi,  salah  satunya  untuk  ekstraksi  bangunan.  Terdapat  dua  pendekatan  yang  dapat  digunakan untuk ekstraksi bangunan dengan menggunakan metode penginderaan jauh yaitu metode klasifikasi berbasis piksel dan  metode  klasifikasi  berbasis  objek.  Akan  tetapi  metode  klasifikasi  berbasis  piksel  memiliki  kelemahan  yaitu mengabaikan aspek spasial sehingga dapat mengurangi akurasi dari hasil klasifikasi dan rentan terjadi gangguan salt and  pepper  yang  berdampak  pada  hasil  akurasi.  Hal  tersebut  menyebabkan  digunakan  klasifikasi  berbasis  objek dengan metode segmentasi citra menggunakan algoritma multiresolusi pada penelitian ini. Metode segmentasi dengan algoritma multiresolusi memiliki keunggulan yaitu dapat menggabungkan informasi spektral dan spasial dimana objek geografis dipisahkan tidak hanya berdasarkan aspek spektral namun berdasarkan aspek spasial seperti ukuran, pola, dan tekstur. Variasi ketinggian bangunan dan kerapatan yang tinggi di wilayah perkotaan menjadi permasalahan yang ditemukan  dalam  melakukan  ekstraksi  bangunan.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  dilakukan  penambahan data ketinggian berupa data NDSM yang diturunkan dari data LiDAR. Lokasi penelitian terbagi menjadi 3 Area of Interest (AOI) dengan kriteria untuk setiap AOI ditentukan berdasarkan kerapatan bangunan. Hasil dari klasifikasi berbasis objek sebelum penambahan data NDSM memberikan hasil akurasi sebesar 58.16 % untuk AOI 1, 58.92 % untuk AOI 2, dan 71.43 % untuk AOI 3, sedangkan setelah penambahan data NDSM nilai akurasi yang diperoleh sebesar 69.35% untuk AOI 1, 81.90% untuk AOI 2, dan 97.37% untuk AOI 3. Hasil dari penelitian ini  menunjukkan bahwa terdapat perbedaan hasil klasifikasi sebelum dan sesudah penambahan data NDSM. Penambahan data NDSM dalam proses klasifikasi berbasis objek untuk ekstraksi bangunan dapat membantu dalam memisahkan objek bangunan dan non-bangunan serta dapat meningkatkan akurasi dari hasil klasifikasi.
Copyright © 2021 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Utilization of high resolution satellite imagery  for mapping in urban areas has been very widely used in various  application,  one  of  them  for  building  extraction.  Two  common  approaches  for  building  extraction  using remote sensing method are pixel-based classification method and object-based classification method. However, pixel- based classification method has the disadvantage of ignoring the spatial elements so as to reduce the accuracy of classification results  also the susceptible of salt and pepper noise affects the accuracy of classification results. It is led  to  use  object-based  classification  techniques  with  segmentation  methods  and  multiresolution  algorithm  in  this research. Segmentation methods with multiresolution algorithms has the advantage of being able to combine spectral and spatial information where geographic objects are distinguished not only  on the spectral aspect but also spatial aspects such as shapes, patterns, and textures. Various heights of buildings and high density in the urban area become the next challenge in building extraction. In order to overcome these problems, the addition of height data  NDSM derived from LiDAR data. The research location is divided into 3 Areas of Interest (AOI) with the criteria for each AOI being determined based on building density. The result of object-based classification before addition of NDSM data gives an accuracy result of 58.16% for AOI 1, 58.92 % for AOI 2, and 71.43 % for AOI 3, while after addition NDSM data the accuracy value obtained from the classification were 69.35 % in AOI 1, 81.90 % in AOI 2, and 97.37% in AOI 3. The result of classification shown the differences in classification results before and after the addition of NDSM data. Ancillary data NDSM in object based image classification for building extraction can distinguish between building and non-building class, also improve the accuracy of the classification results.
Kata kunci : citra quickbird; NSDM; OBIA; segmentasi
Cara  untuk  sitasi:  Novianti,  Tika  Christy.  (2021).  Integrasi  Lidar  dan  Citra  Satelit  Quickbird  Untuk  Ekstraksi Bangunan Menggunakan Metode Klasifikasi Berbasis Objek. Geoid, 16 (2), 189-203.

## Pendahuluan
Pemanfaatan citra satelit resolusi tinggi telah digunakan secara luas di wilayah perkotaan, salah satunya untuk ekstraksi bangunan. Ekstraksi bangunan sangat diperlukan dalam berbagai aspek spasial antara lain keperluan pembaharuan peta, perencanaan wilayah perkotaan, pemodelan wilayah perkotaan, dan lain sebagainya (Sun et al., 2016 ; Yongmin et al., 2012). Terdapat dua metode untuk melakukan ekstraksi bangunan dengan citra satelit yaitu metode klasifikasi berbasis piksel dan metode klasifikasi berbasis objek (Zhang dan Jia, 2014). Akan  tetapi  klasifikasi  berbasis  piksel  memiliki  kelemahan  yaitu  mengabaikan  aspek  spasial  serta  rentan terjadi gangguan salt and pepper sehingga dapat mengurangi akurasi dari hasil klasifikasi (Hay dkk, 2008 ; Blaschke  dkk, 2014). Kelemahan yang terdapat pada klasifikasi berbasis piksel membawa para peneliti untuk mencoba menggunakan pendekatan lain yaitu klasifikasi berbasis objek.
Klasifikasi  berbasis  objek  adalah  metode  klasifikasi  otomatis  konvensional  yang  dapat  digunakan  untuk ekstraksi  bangunan.  Metode  klasifikasi  berbasis  objek  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  informasi spektral  dan  spasial  sehingga  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan klasifikasi berbasis piksel. Tujuan dari klasifikasi berbasis objek adalah menyediakan metode yang memadai secara  otomatis  untuk  melakukan  analisis  pada  citra  satelit  resolusi  tinggi  dengan  mendeskripsikan kenampakan  citra  yang  sebenarnya  berdasarkan  karakteristik  spektral,  tekstur,  aspek  spasial,  dan  topologi (Benz dkk, 2004 ; Burnett dan Blaschke, 2003 ; Schöpfer dkk, dalam Niemeyer dan Canty, 2002 ; Hay dkk, 2003). Ide dasar dari proses ini adalah mengelompokkan piksel-piksel berdampingan menjadi objek spektral yang  homogen  melalui  segmentasi  kemudian  dilanjutkan  proses  klasifikasi  pada  objek  sebagai  unit  proses terkecil (Schirokauer dkk., 2006).
Karakteristik bangunan, variasi ketinggian, dan jumlah kelas pada wilayah penelitian menjadi tantangan dalam melakukan ekstraksi bangunan. Kombinasi data citra satelit dan NDSM yang diturunkan dari data LiDAR, dianggap dapat menjadi solusi untuk mengatasi tantangan tersebut. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Zou et al.,(2016) dimana peneliti mengkombinasikan data citra satelit dan NDSM untuk menyempurnakan hasil dari klasifikasi berbasis objek yang tidak sesuai seperti, mengetahui tinggi dari suatu bangunan, memisahkan objek vegetasi yang tinggi dan rendah, bangunan dan jalan, serta untuk menghilangkan bayangan pada hasil klasifikasi.  Penelitian  yang  serupa  juga  dilakukan  oleh  Yongmin  et  al.,  (2012)  dimana  peneliti mengkombinasikan data foto udara dan NDSM yang diturunkan dari data LiDAR dengan menggunakan proses segmentasi. Di dalam penelitian tersebut, NDSM digunakan untuk memberikan informasi ketinggian, sehingga dapat membedakan objek bangunan dan non bangunan.
Selain  penelitian  yang  telah  dikemukakan  diatas,  terdapat  banyak  penelitian  yang  telah  menunjukkan keunggulan  dari  klasifikasi  berbasis  objek  dimana  sebagian  besar  peneliti  berpendapat  bahwa  klasifikasi berbasis objek lebih baik jika dibandingkan dengan klasifikasi berbasis piksel dalam hal akurasi (Zou et al., 2016 ; Baatz & Schäpe, 2000). Integrasi data resolusi tinggi seperti foto udara dan data lainnya seperti LiDAR atau citra satelit juga banyak dilakukan untuk pemetaan di wialyah perkotaan guna menghasilkan hasil yang baik sesuai kebutuhan dari peneliti (Meng et al., 2010 ; Walker & Briggs, 2007). Penelitian ini mencoba untuk mengintegrasikan  data  citra  satelit resolusi tinggi  Quickbird  dan  NDSM  yang  diturunkan  dari  data  LiDAR dalam melakukan klasifikasi berbasis objek.

## Data dan Metode
Lokasi penelitian  terletak di  wilayah  Kota  Yogyakarta.  Lokasi  terbagi menjadi  tiga Area  of Interest (AOI) yang dipilih berdasarkan kondisi dari wilayah perkotaan yang terdiri dari ketinggian dan kerapatan bangunan yang beragam. AOI 1 berada di wilayah Kecamatan Kraton dan memiliki kerapatan bangunan yang tinggi,
AOI 2 berada di Kecamatan Gondomanan dan memiliki kerapatan bangunan yang sedang, dan AOI 3 berada di  wilayah  Kecamatan  Jetis  dan  memiliki  kerapatan  bangunan  yang  rendah.  Pemilihan  wilayah  penelitian dengan  kriteria  yang  berbeda  bertujuan  untuk  melihat  performa  dari  klasifikasi  berbasis  objek  dalam melakukan ekstraksi bangunan pada kondisi wilayah yang memiliki kerapatan bangunan yang berbeda-beda. Lokasi Penelitian ditunjukkan pada Gambar 1 berikut ini beserta detil dari wilayah masing-masing AOI pada Gambar 2-4.
Gambar 1. Lokasi Penelitian yang terletak di Kota Yogyakarta
Gambar 2. Lokasi Penelitian AOI 1

## Gambar 3. Lokasi Penelitian AOI 2

## Gambar 4. Lokasi penelitian AOI 3
Penelitian ini menggunakan dua data yaitu citra multispektral berupa citra Quickbird yang memiliki resolusi spasial 0.51m dan diperoleh tahun 2015 dari Badan Informasi Geospasial (BIG) serta data Point Cloud LiDAR yang digunakan untuk membuat Normalized Digital Surface Model (NDSM) tahun 2012 yang diperoleh dari PT. Airborne Informatics. Alat yang digunakan untuk melakukan penelitian ini terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras yang digunakan adalah 1 unit notebook dan perangkat lunak yang digunakan untuk pengolahan data LiDAR, segmentasi citra, dan analisis spasial.
Pada  tahapan  pelaksanaan  penelitian  dibagi  menjadi  empat  tahapan  yaitu  tahap  pertama  yang  meliputi persiapan, pengumpulan data, pemotongan citra dan pemrosesan data point cloud LiDAR hingga diturunkan
menjadi NDSM serta tahapan pre-processing yang dilakukan terhadap citra Quickbird. Tahap kedua dilakukan proses segmentasi secara trial and error dengan menggunakan algoritma multi-resolusi dan dilanjutkan dengan algoritma spectral  difference, tahapan  ini  akan  berhenti  apabila  telah  diperoleh  hasil  yang  sesuai  dengan kriteria  yang  telah  ditentukan. Pada  tahap  ketiga  selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  berbasis  objek  yang dilanjutkan  dengan  tahapan  perbaikan  dengan  menggunakan  beberapa  informasi  spektral.  Tahap  terakhir dilakukan  uji  akurasi,  evaluasi  hasil  klasifikasi,  dan  kesimpulan  dari  penelitian  ini.  Proses  pelaksanaan penelitian ini dapat dilihat secara jelas dalam bentuk diagram alir Gambar 5 dibawah ini.
Mulai Citra Quickbird Uji Akurasi Evaluasi Hasil Klasifikasi Selesai
Persiapan Pemotongan Citra Satelit Hasil Segmentasi? Tidak Ya Point Cloud LiDAR Klasifikasi Point Cloud Klasifikasi Berbasis Objek Pengumpulan Data Pemotongan Point Cloud Pre-processing Multi-resolution Segmentasi Spectral-Difference Segmentasi nDSM Citra Terkoreksi Perbaikan Berdasarkan Informasi Spektral  : Rasio Band Green Perbaikan Bayangan Tahap 1 Tahap 2 Trial and Error Penentuan Nilai Parameter Segmentasi Tahap 3 Tahap 4
Gambar 5. Diagram Alir Penelitian

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Klasifikasi Point Cloud
Pada tahapan ini dilakukan  klasifikasi untuk memisahkan antara point cloud hasil pantulan dari suatu jenis objek dengan objek lainnya. Klasifikasi point cloud akan terbagi ke dalam 4 kelas yaitu ground, low vegetation, high  vegetation ,  dan building .  Klasifikasi  dibagi  menjadi  dua  tahap  yaitu  klasifikasi  secara  otomatis  dan manual.  Klasifikasi  otomatis  dilakukan  dengan  menentukan  parameter-parameter  klasifikasi  untuk  setiap kelas. Parameter yang digunakan untuk klasifikasi dimulai dari kelas terendah sampai tertinggi. Kelas terendah dimulai  dengan ground  filtering yaitu  dilakukan  pemisahan  antara ground  point dengan  titik-titik  lainnya. Klasifikasi ground sangat penting karena DTM yang akurat hanya dapat diperoleh apabila titik-titik lainnya telah dihilangkan dari ground point selain itu, DTM yang akurat juga sangat penting agar dapat menghasilkan NDSM yang baik. Hasil dari klasifikasi otomatis tidak akan terlepas dari kesalahan klasifikasi. Pengecekan hasil klasifikasi otomatis dilakukan secara manual untuk memastikan setiap point cloud telah berada pada kelas yang  sesuai.  Klasifikasi  secara  manual  dilakukan  dengan  melakukan  pengecekan point  cloud secara  visual tampak samping ( cross section atau side seeing ) hingga diperoleh point cloud yang telah terklasifikasi sesuai dengan  kelasnya.  Gambar  6  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  klasifikasi point  cloud dengan  tampilan side seeing .
Gambar 6. Klasifikasi Point Cloud LiDAR

## 2. Pembuatan DSM, DTM, dan NDSM
Pembuatan  DSM  dan  DTM  dilakukan  dengan  menggunakan  data point  cloud yang  sudah  diklasifikasikan. Pembuatan  DTM  dan  DSM  dilakukan  dengan  metode  interpolasi  kriging.  Parameter  yang  digunakan  pada proses  pembuatan  DTM  dan  DSM  disesuaikan  dengan  kebutuhan  pengguna.  DTM  dan  DSM  yang  telah terbentuk  selanjutnya  digunakan  untuk  pembuatan  NDSM.  NDSM  merepresentasikan  ketinggian absolute seluruh objek dan struktur yang ada di permukaan bumi, yang dalam hal ini termasuk bangunan, pohon, dan objek buatan manusia lainnya yang dipandang dari permukaan bumi. NDSM diperoleh dengan mengurangkan DSM dengan DTM sehingga akan diperoleh ketinggian di atas ground . Hasil pembuatan DTM, DSM, dan NDSM dapat dilihat pada Gambar 7 berikut ini.
(a) (b) (c)
Gambar 7. (a) DTM (b) DSM (c) NDSM

## 3. Segmentasi Citra
Pada  tahapan  segmentasi  citra,  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  algoritma  multiresolusi  segmentasi untuk  menciptakan  objek  primitif  dari  piksel  citra.  Nilai  skala,  ukuran,  dan  kekompakan  diperoleh  setelah melakukan beberapa kali uji coba ( trial and error ). Uji coba dilakukan dengan memasukkan beberapa nilai parameter  pada  skala,  ukuran,  dan  kekompakan  hingga  memperoleh  nilai  parameter  yang  dianggap  tepat terhadap setiap wilayah penelitian. Hasil segmentasi dianggap telah mencapai hasil maksimal apabila tidak terjadi segmentasi berlebih ( over segmentation ) dan segmentasi yang kurang ( under segmentation ) di dalam kelas bangunan yang ditunjukkan oleh Gambar 8 berikut ini.
Gambar 8. Over Segmentation dan Under Segmentation (Sumber : Singh et al., 2015)
Penambahan  data  NDSM  juga  dilakukan  pada  saat  proses  segmentasi,  dimana  data  NDSM  juga  akan digunakan  untuk  proses  klasifikasi  pada  tahapan  selanjutnya.  Tabel  1  menunjukkan  nilai  parameter  yang dianggap sesuai untuk melakukan segmentasi beserta jumlah objek yang dapat tersegmentasi.
Tabel 1. Nilai parameter segmentasi algoritma multiresolusi
No. AOI Scale Shape Compactness Number of Segmentation 1. AOI 1 35 0.5 0.7 5.748 2. AOI 2 30 0.5 0.7 10.668 3. AOI 3 40 0.3 0.5 5.902
Tabel 1 menunjukkan bahwa dengan nilai parameter tersebut, dapat digunakan untuk memisahkan antara objek bangunan  dengan  bayangan,  jalan,  dan  objek  primitif  lainnya.  Hasil  segmentasi  dengan  menggunakan algoritma multiresolusi dilanjutkan dengan menggunakan algoritma spectral difference untuk menggabungkan objek tetangga yang memiliki nilai rata-rata spektral sesuai dengan nilai ambang batas yang telah diberikan. Nilai parameter pada algoritma spectral difference ditentukan sendiri oleh pengguna dengan metode trial and error hingga memperoleh nilai parameter yang dianggap tepat pada setiap wilayah penelitian. Nilai parameter algoritma spectral difference untuk AOI 1 yaitu 5, AOI 2 yaitu 10, dan AOI 3 yaitu 7. Gambar 9 dibawah ini menunjukkan hasil dari segmentasi dengan menggunakan algoritma multiresolusi dan spectral difference.
AOI
Multi-resolution Algorithm
Spectral Difference Algorithm
AOI 1
AOI 2
AOI 3
Gambar 9. Hasil segmentasi algoritma multi-resolution dan spectral difference
4. Klasifikasi Berbasis Objek
Hasil  segmentasi  yang  telah  dianggap  sesuai  dengan  kriteria  selanjutnya  diklasifikasikan  berdasarkan ketinggian bangunan dengan membuat beberapa aturan menggunakan metode rule based . Klasifikasi diawali dengan menentukan nilai ambang batas dari objek, nilai ambang batas diperoleh dengan menggunakan nilai rata-rata ketinggian bangunan pada NDSM. Warna putih pada Gambar 6 bagian (1) menunjukkan objek yang tidak  memiliki  ketinggian,  sehingga  terklasifikasikan  sebagai  objek  non-bangunan,  sedangkan  warna  biru menunjukkan objek yang memiliki ketinggian sehingga terklasifikasikan sebagai objek bangunan. Bagian (2) menunjukkan hasil akhir setelah dilakukan klasifikasi berdasarkan ketinggian bangunan. Hasil menunjukkan bahwa hampir seluruh objek dapat terklasifikasikan sebagai kelas bangunan, hal ini mengindikasikan bahwa penambahan  data  NDSM  mampu  memisahkan  objek  bangunan  dan  non-bangunan.  Gambar  10  berikut  ini menunjukkan hasil dari pemisahan kelas bangunan dan non bangunan dan klasifikasi berdasarkan ketinggian bangunan.
(1) (2)
AOI 1
AOI 2

## AOI 3
Gambar 10. Pemisahan Kelas Bangunan dan Non-Bangunan (1) Klasifikasi Berdasarkan Ketinggian Bangunan (2)

## 5. Perbaikan Berdasarkan Informasi Spektral
Perbaikan  berdasarkan  informasi  spektral  dilakukan  setelah  pemisahan  kelas  bangunan  dan  non-bangunan. Pada  klasifikasi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  masih  ditemukan  terdapat  kelas  non-bangunan terklasifikasikan sebagai kelas bangunan. Kelas non-bangunan yang paling banyak terklasifikasikan sebagai kelas bangunan adalah kelas vegetasi,  untuk itu dilakukan perbaikan dengan menghilangkan kelas vegetasi menggunakan  nilai  ambang  batas  dengan  perbandingan  rasio  band green .  Hasilnya  menunjukkan  bahwa sebagian kelas vegetasi dapat dihilangkan dari kelas bangunan dengan menggunakan band rasio green . Gambar 11 di bawah ini menunjukkan perbedaan hasil sebelum dan sesudah dilakukan perbaikan dengan menggunakan band rasio green . Pada lingkaran merah menunjukkan sebelum dilakukan perbaikan dengan band rasio green kelas  vegetasi  masuk  sebagai  kelas  bangunan,  setelah  dilakukan  perbaikan  maka  kelas  vegetasi  dapat diklasifikasikan sebagai kelas non-bangunan.
AOI Sebelum Perbaikan
Sesudah Perbaikan
AOI 1
AOI 2
AOI 3
Gambar 11. Hasil perbandingan perbaikan dengan band rasio green

## 6. Perbaikan Bayangan
Hasil  dari  klasifikasi  yang  telah  diperbaiki  sebelumnya  dengan  menghilangkan  kelas  vegetasi  masih menyisakan bayangan. Area yang memiliki bayangan adalah area gelap yang terbentuk akibat cahaya yang terhalang oleh bangunan atau pohon. Bayangan akan dihilangkan dengan menggunakan nilai ambang batas terhadap  rata-rata  kecerahan  ( brightness )  dari  seluruh  objek  yang  ada  di  wilayah  penelitian.  Gambar  12  di bawah  ini  menunjukkan  perbedaan  dari  hasil  perbaikan  bayangan  dengan  menggunakan  nilai  rata-rata kecerahan. Pada lingkaran merah dapat dilihat sebelum perbaikan terdapat bayangan yang terbentuk dan masuk ke  dalam  kelas  bangunan,  sesudah  dilakukan  perbaikan  bayangan  tersebut  dapat  dihilangkan  dari  kelas bangunan.
AOI Sebelum Perbaikan Sesudah Perbaikan
AOI 1 AOI 2

## AOI 3
Gambar 12. Perbandingan hasil perbaikan dengan menggunakan nilai rata-rata kecerahan

## 7. Proses Tree
Dari hasil klasifikasi dan perbaikan yang dilakukan secara keseluruhan, dapat dilihat hasil dari process tree pada  AOI  1 yang  dilakukan  dengan  metode rule  based sehingga  dapat  disimpulkan  bahawa  klasifikasi berdasarkan elevasi dapat dilakukan jika bangunan memiliki ketinggian lebih dari atau sama dengan 2,1 m. Perbaikan  berdasarkan  informasi  spektral  yang  dilakukan  untuk  menghilangkan  kelas  vegetasi  dari  kelas bangunan dapat dilakukan jikan rasio band green lebih dari 0.345, dan perbaikan bayangan dapat dilakukan dengan menggunakan brightness jika kurang dari 60. Adapun nilai dari setiap klasifikasi ditentukan sendiri oleh peneliti dengan menggunakan metode trial and error . Gambar 13 di bawah ini menunjukkan Process Tree pada setiap AOI.
AOI 1 AOI 2 AOI 3
Gambar 13. Process Tree Algoritma Rule Based

## 8. Uji Akurasi
Uji akurasi hasil klasifikasi dilakukan dengan menggunakan data referensi berupa hasil digitasi on screen dari setiap  AOI.  Karena  klasifikasi  hanya terfokus  untuk objek  bangunan  saja maka  uji  akurasi  akan  dilakukan dengan  membandingkan  hasil  klasifikasi  bangunan  dengan  hasil  delineasi  objek  bangunan.  Indikator keberhasilan segmentasi mengacu kepada Marpu et al., 2010 dimana hasil segmentasi akan dianggap optimal jika  lebih  dari  55%  piksel  dari  objek  acuannya,  maka  objek  tersebut  dianggap  telah  tersegmentasi  secara optimal. Adapun perhitungan yang digunakan pada penelitian ini sebagai berikut :
Akurasi Klasifikasi= Hasil Delineasi Hasil Segmentasi x 100 (1)
Sumber : (Marpu et al., 2010)
Untuk  membandingkan  hasil  sebelum  dan  sesudah  penambahan  data  NDSM,  sebelumnya  telah  dilakukan klasifikasi bangunan tanpa penambahan data NDSM. Hasil uji akurasi klasifikasi bangunan tanpa penambahan NDSM dapat dilihat pada Tabel 2 sedangkan hasil uji akurasi klasifikasi bangunan setelah penambahan NDSM dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Hasil  uji  akurasi  dapat  dikatakan  telah  optimal  karena  memiliki  nilai  akurasi klasifikasi dari 55% dan terjadi peningkatan akurasi hasil klasifikasi.

## Tabel 2. Hasil Uji Akurasi Klasifikasi Sebelum Penambahan NDSM
AOI Jumlah Sampel Jumlah Nilai Diagonal Akurasi Klasifikasi AOI 1 98 57 58.16 % AOI 2 112 66 58.92 % AOI 3 98 70 71.43 % Tabel 3. Hasil Uji Akurasi Setelah Penambahan NDSM AOI Wilayah Segmentasi Wilayah Delineasi Akurasi Klasifikasi Ket. AOI 1 45763.12 m 31739.41 m 69.35 % Diterima AOI 2 63947.13 m 52374.49 m 81.90 % Diterima AOI 3 47663.88 m 46411.52 m 97.37 % Diterima

## 9. Evaluasi Hasil Klasifikasi
Hasil klasifikasi bangunan setelah perbaikan mengindikasikan bahwa kelas bangunan dapat terklasifikasikan dengan cukup baik, meskipun masih dapat ditemukan kesalahan dalam klasifikasi. Hal ini mengindikasikan bahwa  dengan  penambahan  data  NDSM  performa  klasifikasi  berbasis  objek  dapat  meningkat  dan menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan klasifikasi berbasis objek tanpa penambahan data NDSM.  Akan  tetapi,  hasil  klasifikasi  bangunan  tidak  dapat  memberikan  batasan  geometri  yang  jelas  antar bangunan.  Kerapatan  bangunan  yang tinggi  di  beberapa  wilayah  penelitian membuat  proses  penggabungan segmen dengan mempertimbangkan aspek geometri sulit untuk dilakukan secara otomatis. Hal tersebut dapat diatasi  dengan  menggunakan  data  tambahan  dari  data  tematik  dimana  klasifikasi  dapat  dilakukan  dengan memberikan batasan geometri bangunan yang jelas. Gambar 14 dibawah ini adalah hasil klasifikasi berbasis objek yang telah dilakukan perbaikan dan di export ke dalam format vektor lalu dibandingkan dengan hasil delineasi. Tampak hasil klasifikasi sebelum dan sesudah penambahan data NDSM dapat meningkatkan hasil klasifikasi bangunan dan dapat memisahkan antarar kelas bangunan dan non-bangunan.
AOI 1 AOI 2 AOI 3
Sebelum
Penambahan NDSM
Sesudah Penambahan

## NDSM
Gambar 14. Overlay klasifikasi berbasis objek dengan delineasi bangunan

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian ini maka dapat diambil kesimpulan segmentasi dengan algoritma multiresolusi pada citra Quickbird akan memberikan hasil yang optimal jika digunakan pada nilai skala 35 untuk AOI 1, nilai skala 30 untuk AOI 2, dan nilai skala 40 untuk AOI 3 dan dilanjutkan klasifikasi dengan metode rule based. Perbaikan  hasil  segmentasi  dengan  metode rule  based dan  penambahan  data  ketinggian  NDSM  dapat meningkatkan akurasi hasil klasifikasi berbasis objek untuk ekstraksi bangunan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai akurasi klasifikasi yang diperoleh untuk AOI 1 yaitu 69,35%, AOI 2 yaitu 81,90 %, dan AOI 3 yaitu 97,37 %. Hasil klasifikasi bangunan pada setiap wilayah dapat terklasifikasikan dengan baik akan tetapi tidak dapat memberikan batasan geometri bangunan satu dengan yang lainnya.
Saran yang dapat mendukung penelitian selanjutnya terkait klasifikasi berbasis objek antara lain penggunaan data dalam penelitian yang meliputi data utama dan data tambahan sebaiknya merupakan data yang memiliki tahun akuisisi yang sama. Penggunaan data dengan resolusi spasial yang lebih tinggi seperti foto udara akan memberikan hasil segmentasi yang lebih baik lagi dimana batasan geometri bangunan dapat terlihat dengan jelas.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terimakasih  kepada  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  yang  telah  menyediakan  data  citra  satelit Quickbird dan Departemen Teknik Geodesi Universitas Gadjah Mada (UGM) yang telah menyediakan data LiDAR.

## Daftar Pustaka
Baatz, M., & Schäpe, A. (2000). Multiresolution Segmentation : an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation. Beutrage zum AGIT-Symposium . Vol. XII. hal.12–23.
Blaschke, T., Hay, G. J., Kelly, M., Lang, S., Hofmann, P., Addink, E., ... & Tiede, D. (2014). Geographic object-based image analysis–towards a new paradigm. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing . Vol.87. hal. 180-191: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.09.014
Benz, U. C., Hofmann, P., Willhauck, G., Lingenfelder, I., & Heynen, M. (2004). Multi-resolution , object-oriented fuzzy analysis  of  remote  sensing  data  for  GIS-ready  information. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and  Remote Sensing . Vol.58. hal. 239–258: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2003.10.002
Burnett, C., & Blaschke, T. (2003). A multi-scale segmentation/object relationship modelling methodology for landscape analysis. Ecological Modelling . No.3. Vol.168. hal.233–249: https://doi.org/10.1016/S0304-3800(03)00139-X Hay, G. J., Blaschke, T., Marceau, D. J., & Bouchard, A. (2003). A comparison of three image-object methods for the multiscale  analysis  of  landscape  structure. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and  Remote  sensing .  No.5-6. Vo.57. hal.327-345: https://doi.org/10.1016/S0924-2716(02)00162-4
Hay G.J., Castilla G. (2008) Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA): A new name for a new discipline. In: Blaschke  T.,  Lang  S.,  Hay  G.J.  (eds) Object-Based  Image  Analysis.  Lecture  Notes  in  Geoinformation  and Cartography. Springer, Berlin, Heidelberg . https://doi.org/10.1007/978-3-540-77058-9_4
Marpu,  P.  R.,  Neubert,  M.,  Herold,  H.,  &  Niemeyer,  I.  (2010).  Enhanced  evaluation  of  image  segmentation  results. Journal of spatial science , 55(1), 55-68. https://doi.org/10.1080/14498596.2010.487850 Meng,  X.,  Currit,  N.,  Wang,  L.,  &  Yang,  X.  (2010).  Object-Oriented  Residential  Building  Land-Use  Mapping  Using LiDAR and Aerial Photographs. ASPRS Annual Conference , 1–17.
Niemeyer,  I.,  &  Canty,  M.  J.  (2002).  Object-Oriented  Post-Classification  of  Change  Images. Remote  Sensing  of Environment  Monitoring .  Vol.  4545.  hal.100–108.  International  Society  for  Optics  and  Photonics. https://doi.org/10.1117/12.453661
Schirokauer,  D.,  Yu,  Q.,  Gong,  P.,  Clinton,  N.,  Biging,  G.,  &  Kelly,  M.  (2006).  Object-based  Detailed  Vegetation Classification with Airborne High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing . No.7. Vol.72. hal.799–811: https://doi.org/10.14358/PERS.72.7.799
Singh, M., Evans, D., Tan, B. S., & Nin, C. S. (2015). Mapping and characterizing selected canopy tree species at the Angkor  world  heritage  site  in  Cambodia  using  aerial  data. PLoS  ONE .  No.4.  Vo.10.  hal.  1–26: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0121558
Sun, X., Shen, S., & Hu, Z. (2016). Automatic Building Extraction from Oblique Aerial Images. In 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR) (pp. 2–7). Cancun. Dec 4-6.
Walker,  J.  S.,  &  Briggs,  J.  M.  (2007).  An  Object-oriented  Approach  to  Urban  Forest  Mapping  in  Phoenix.
Photogrammetric Engineering & Remote Sensing . No.5. Vol.73. hal. 577–583: https://doi.org/10.14358/PERS.73.5.577
Yongmin, K., Youkyung, H., Junho, Y., Dongyeob, H., & Yongil, K. (2012). Object-Based Classification and Building Extraction by Integrating Airborne LiDAR Data and Aerial Image. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium , 6200–6202. Munich, Germany. July 22-27.
Zhang, J., & Jia, L. (2014, June). A comparison of pixel-based and object-based land cover classification methods in an arid/semi-arid environment of northwestern China. In 2014 Third International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications (EORSA) (pp. 403-407). IEEE. Changsha, China. June 11-14.
Zou, X., Zhao, G., Li, J., Yang, Y., & Fang, Y. (2016). Object Based Image Analysis Combining High Spatial Resolution Imagery and Laser Point Clouds for Urban Land Cover. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences . Vol.XLI-B3(July). hal.733–739: https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XLI-B3-733-2016
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .