## KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN MENGGUNAKAN DATA LIDAR DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING

## (LAND COVER CLASSIFICATION USING LIDAR DATA WITH MACHINE LEARNING APPROACH)
Mochamad Irwan Hariyono 1,2,a , Ratna Sari Dewi 2,a , Rokhmatullah 1,a , Mangapul P Tambunanan 1,a
1 Magister Ilmu Geografi, Fakultas Matematika dan IPA, Universitas Indonesia
2 Badan Informasi Geospasial (BIG)
a Kontributor Utama

## e-mail: moch.irwan@ui.ac.id
Diterima : 19 Oktober 2021; Direvisi :8 Januari 2022; Disetujui : 10 Januari 2022

## ABSTRACT
Lidar  is  a  remote  sensing  technology.  Lidar  data  is  widely  used  and  has  been  developed  for mapping,  detailed  spatial  planning,  and  natural  disaster  analysis.  In  its  development  for  Lidar  data management, software applications are widely used as well as by using built algorithms such as machine learning.  The  research  aims  to  utilize  Lidar  data  for  land  cover  classification  using  machine  learning, namely Support Vector Machine (SVM). The research location is Tanjung Karang village, Mataram City, Lombok. The classification applied is a supervised classification in which the training data is needed to perform the classification. The predicted land cover class in this study is limited to buildings, vegetation, roads, open land. The data used for classification is derived from Lidar, namely DTM, DSM, nDSM, and Intensity. The classification scheme used is one data input and a combination of data. The reference data used is a topographic map (Topographic map of Indonesia). The results showed that the classification with a data combination scheme had a better accuracy value than the one data classification scheme, which increased accuracy by about 15-20%. This shows that there are complementary factors between the data to be able to identify objects in the classification process.
Keywords: Lidar, remote sensing, classification, machine learning

## ABSTRAK
Lidar merupakan salah satu teknologi penginderaan jauh. Data Lidar banyak digunakan dan telah dikembangkan untuk kebutuhan pemetaan, perencanaan detail tata ruang, serta analisa bencana alam. Dalam perkembangannya untuk pengelolaan data Lidar banyak digunakan aplikasi perangkat lunak maupun dengan menggunakan algoritma yang dibangun seperti machine learning . Tujuan dari penelitian ini adalah memanfaatkan data Lidar untuk klasifikasi penutup lahan dengan menggunakan machine learning , yaitu Support Vecktor Machine (SVM). Lokasi penelitian adalah desa Tanjung Karang, Kota  Mataram,  Lombok.  Klasifikasi  yang  diterapkan  adalah supervised  classification dimana dibutuhkan  data training untuk  melakukan  klasifikasi.  Kelas  penutup  lahan  yang  diprediksi  pada penelitian ini terbatas pada objek bangunan, vegetasi, jalan, lahan terbuka. Data yang digunakan untuk klasifikasi adalah data turunan dari Lidar yaitu DTM, DSM, nDSM dan Intensity. Skema klasfikasi yang digunakan adalah dengan data input satu data dan kombinasi data. Data referensi yang digunakan adalah  peta  topografi  (Peta  Rupabumi  Indonesia).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi dengan  skema  kombinasi  data  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  skema klasifikasi  satu  data,  yaitu  mengalami  peningkatan  akurasi  sekitar  15-20%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  ada  faktor  saling  melengkapi  antar  data  untuk  dapat  mengidentifikasi  objek  dalam  proses klasifikasi.
Kata kunci: Lidar, penginderaan jauh, klasifikasi, machine learning

## 1  PENDAHULUAN
Penutup  lahan  merupakan  salah satu  tema  yang  diinformasikan  pada suatu peta. Penutup lahan adalah objek fisik  yang  menutup  permukaan  tanah yang  meliputi  vegetasi  (alami  maupun buatan), bangunan, tubuh air, es, batuan
dan permukaan pasir atau padang pasir (Berrios,  2004),  dan  bisa  berupa  objek yang  dibangun  oleh  manusia  ataupun objek  yang  muncul  secara  alami  di permukaan  bumi  (Hariyono,  2018). Informasi  penutup  lahan  penting  untuk disampaikan,  hal  ini  bisa  digunakan
http://dx.doi.org/10.30536/j.pjpdcd.xxxx.vxx.axxxx
untuk
berbagai analisa seperti perubahan penutup lahan dari waktu ke waktu,  rencana  tata  guna  lahan, perencanaan  tata  kota  maupun  analisa yang  lain.  Berbagai  metode  dilakukan untuk menghasilkan peta atau informasi penutup  lahan,  salah  satunya  adalah dengan  melakukan  digitasi on  screen terhadap  data  yang  tersedia.  Data  yang digunakan pada proses digitasi on screen sebagian besar adalah data penginderaan jauh, seperti citra satelit dan foto udara. Data-data  penginderaan  jauh  selain dalam  format  raster,  terdapat  juga  data lain  yang  bisa  digunakan  untuk  analisa penutup  lahan  yaitu  data  Lidar  ( Light Detection and Ranging ).
Digitasi on  screen membutuhkan waktu dan biaya yang tidak sedikit, selain itu perlu didukung sumber daya manusia yang  cukup  berpengalaman.  Dengan kondisi  tersebut,  untuk  kebutuhan percepatan pemetaan maka perlu adanya solusi  dalam  mengatasinya.  Berbagai metode  dilakukan  untuk  mendukung percepatan  pemetaan,  salah  satunya adalah otomatisasi dengan menggunakan  pengembangan  algoritma yaitu machine learning .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah melakukan  klasifikasi  penutup  lahan menggunakan  data  penginderaan  jauh yaitu  Lidar  dengan  algoritma machine learnimg .  Metode machine  learning yang dipakai  adalah Support  Vector  Machine (SVM),  metode  ini  dipilih  karena  sedang berkembang  untuk  klasifikasi  multi kelas. Dalam komunitas machine
learning ,  SVM  merupakan  salah  satu pengklasifikasi yang paling umum digunakan  untuk  mengkategorikan  data menggunakan hyperplane pemisah  yang optimal (Cortes & Vapnik, 1995). Salah satu keuntungan  utama  dari  penggunaan  SVM untuk aplikasi data penginderaan jauh adalah kemampuannya  untuk  menangani  data berdimensi  tinggi  menggunakan  sampel pelatihan  yang  relatif  sedikit  (Melgani  & Bruzzone, 2004).
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk klasifikasi penutup lahan dengan menggunakan  data  Lidar,  antara  lain: penggunaan  data  Lidar full-waveform untuk  klasifikasi  wilayah  kota (Mallet et al .,  2011);  klasifikasi  penutup  lahan dengan  metode object  based dengan menggunakan data Lidar first return dan
last  return (Chen  &  Gao,  2014); melakukan perbandingan hasil klasifikasi penutup lahan dengan metode deep  learning dan machine  learning (Panet et  al .,  2019);  klasifikasi  penutup lahan dengan menggunakan sumber data Lidar  kombinasi  tinggi  dan  intensitas (Zhou,  2013);  klasifikasi  penutup  lahan dengan  menggunakan  data  Lidar single- return (Ekhtari et  al., 2018),  selain  itu dilakukan penelitan lain untuk klasifikasi  dengan  berdasarkan  tanda spektral  dari  data  penginderaan  jauh (Yan et al., 2015).

## 2 METODOLOGI 2.1 Lokasi dan Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Lidar wilayah Desa Tanjung Karang, Kota Mataram, Lombok. Akusisi data Lidar dilakukan oleh Badan Informasi  Geospasial  (BIG)  tahun  2016. Data  Lidar  yang  digunakan  memiliki kerapatan  8  ppm (points  per  square meter), dimana per meter persegi terdapat atau  tersebar  8  titik  laser  Lidar  ( point cloud ).  Data  tersebut  memiliki  akurasi vertikal kurang dari 20 cm, dan akurasi horizontal  30-50  cm.  Lokasi  tersebut dipilih dengan  pertimbangan objek-objek penutup  lahan  di  wilayah  tersebut  yang variatif. Sehingga hasil klasifikasi dengan pendekatan machine  learning tersebut diharapkan bisa cukup mewakili wilayah lain dengan kondisi penutup lahan yang hampir sama. Data Lidar yang digunakan bisa dilihat pada Gambar 2-1.
Gambar 2-1. Data Lidar lokasi penelitian

## 2.2 Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan klasifikasi  dengan  pendekatan Support Vector  Machine (SVM).  SVM  merupakan salah satu dari metode machine learning
yang  sudah  lama  digunakan.  Pada awalnya SVM digunakan untuk klasifikasi  dua  kelas  penutup  lahan, namun  sekarang  berkembang  menjadi multi kelas. Algoritma SVM dibandingkan dengan  metode  klasifikasi  lain  seperti Random  Forest (RF)  dan K-Nearest Neighbor (kNN)  memiliki  keunggulan, yaitu  hasil  klasifikasi  penutup  lahan dengan  bermacam  data-set (training sample size) menunjukkan SVM memiliki overall  accuracy yang  lebih  baik    (Noi  & Kappas,  2017).  Penggunaan  SVM  dapat meminimalisir kesalahan klasifikasi dengan melakukan pemisahan hyperplane menggunakan  label  data (persamaan 2-1).
𝑓(𝑥) = [𝜔 . 𝜑 (𝑥) + 𝑏] (2-1) Penggunaan  fungsi  Kernel  (persamaan 2) pada algoritma SVM untuk mengasumsikan  pemisahan  data  non  linier menjadi linier  (Jamil & Bayram, 2018).
𝑲(𝑥, 𝑥 0 ) = exp 4−𝜆7|𝑥 − 𝑥 0 |7 9 : (2-2)
Pengolahan  data  yang  dilakukan berbasis raster. Proses filtering pada data Lidar  dibutuhkan  untuk  memisahkan data ground dan non-ground .  Proses pemisahan  tersebut  dilakukan  dengan menggunakan  perangkat  lunak Global Mapper .  Pada  tahap  ini  data  Lidar point cloud dikelompokkan sesuai dengan nilai elevasinya. Data ground point didapatkan dari point  cloud yang  membentuk permukaan bumi tanpa objek diatasnya, sedangkan  data non-ground didapatkan dari point  cloud yang  membentuk  objek seperti vegetasi dan bangunan. Hasil dari filtering kemudian diproses untuk mendapatkan Digital Terain Model (DTM) dan Digital  Surface  Model (DSM).  DTM dibuat dari data ground point , sedangkan DSM  dibuat  dari non-ground  point. Data DTM  dan  DSM  digunakan  untuk penghitungan  nilai  selisih  elevasinya yaitu  nilai normalized DSM  (nDSM), selain itu digunakan data intensity yang merupakan  nilai  intensitas  dari  objek yang terekam pada Lidar tersebut. Proses pengolahan  data  Lidar  bisa  dilihat  pada Gambar 2-2.
Hasil dari proses rasterisasi didapatkan  data  raster  dengan  ukuran piksel  1  cm.  Data  raster  tersebut digunakan  untuk  proses  selanjutnya yaitu  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma  SVM  pada  Python,  dimana perlu  dibuat training  area pada  data karena menerapkan supervised classification. Peta  Rupabumi  Indonesia (RBI) skala 1:5000 tahun 2017
digunakan  sebagai  referensi.  Kelebihan SVM salah satunya adalah bisa dilakukan  dengan  penggunaan  data training sample yang terbatas (Mountrakis et al., 2011) , serta bisa menghasilkan output yang baik  untuk  klasifikasi  dengan menggunakan data spektral (Qin, 2015).
Proses  training  data  pada  penelitian ini  dilakukan  dengan  cara  mengambil sampel pada setiap kelas penutup lahan. Data sampel ini dijadikan sebagai acuan dalam mengklasifikasikan nilai pixel yang merepresentasikan kenampakan penutup  lahan  dari  sumber  data. Pegambilan  data  training  dilakukan secara  merata  sebarannya  terhadap setiap  kelas  penutup  lahan,  dengan kurang  lebih  20  sampel  untuk  setiap kelasnya. Pada pengambilan sampel data didasarkan atas kemiripan (warna, rona, asosiasi,  dan  tekstur)  untuk  kelas  atau objek  yang  sama.  Untuk  data  training dan  data  uji  akurasi  pada  penelitian  ini dilakukan pada lokasi area yang sama. Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan dua  metode  yaitu  klasifikasi  dengan menggunakan  input  satu  data  dan kombinasi  data.  Klasifikasi  satu  data dilakukan  pada  setiap  data  yaitu  DTM, DSM,  nDSM,  dan  intensity.  Proses klasifikasi  kombinasi  data  dilakukan dengan  kombinasi  input  data  seperti pada  Tabel  2-1.  Penutup  lahan  yang dipakai pada penelitian ini hanya dibatasi untuk  kelas  bangunan,  vegetasi,  jalan dan  lahan  terbuka.  Kebaharuan  dari penelitian  ini  adalah  pemanfaatan kombinasi  data  untuk  meningkatkan hasil  akurasi  dari  proses  klasifikasi penutup lahan.
Penilaian akurasi hasil klasifikasi digunakan penghitungan Kappa Coefficient dan Overall  Accuracy dengan berdasarkan pada Confusion  Matrix
(Matriks Konfusi).
Gambar 2-2. Proses pengolahan Data

## 3  HASIL PEMBAHASAN
Visualisasi image /raster yang merupakan data turunan
hasil pengolahan data Lidar dapat dilihat pada Gambar  3-1  dan  3-2.  Data  DSM  berisi informasi  nilai  ketinggian  permukaan objek (bangunan, vegetasi dan objek lain), data  DTM  menunjukkan  informasi  nilai ketinggian  permukaan terrain .  nDSM merupakan  nilai  ketinggian  objek  diatas terrain (Gambar  3-3)  dan  data  intensity berisi  informasi  nilai  intensitas  objek pada saat akuisisi data Lidar (Gambar 3- 4).
Dari  data-data  turunan  tersebut dilakukan  klasifikasi  dengan  skema input satu data dan kombinasi data pada proses klasifikasi. Setiap objek dilakukan data training dengan  minimal  20 sampling.  Hasil  klasifikasi  untuk  skema single data dapat dilihat pada Gambar 3- 5.
Tabel 2-1. Kombinasi data pada klasifikasi penutup lahan No. Kombinasi Data 1 DSM DTM nDSM 2. DSM DTM Intensity 3. DSM nDSM Intensity 4. DTM nDSM
Intensity
Gambar 3-1. Data DSM ( Digital Surface Model)
Gambar 3-2. Data DTM ( Digital Terrain Model)

## Gambar 3-3. Data nDSM (normalized
Digital Surface Model) Gambar 3-4. Data Intensity
(a) (c) (b) (d)
Gambar 3-5. Hasil klasifikasi menggunakan data (a) DTM, (b) DSM, (c) nDSM, (d) Intensity
Hasil  klasifikasi  penutup  lahan dengan  satu  data  belum  menunjukkan
hasil  yang  optimal,  masih  ada  kelas penutup
lahan yang belum
teridentifikasi,  yaitu  badan  jalan.  Kelas bangunan dan vegetasi
sudah teridentifikasi  namun  masih  ada  yang belum sesuai dengan data referensi.
Hasil penghitungan Overall Accuracy dapat  dilihat  pada  tabel  3-1,  dari  tabel tersebut  dapat  kita  ketahui  untuk  nilai OA  terendah  adalah  dari  data  intensity, sedangkan OA tertinggi dari data DSM.
Tabel 3-1. Nilai Overall Accuracy No. Data Overall Accuracy 1. DTM 55,22 % 2. DSM 60,40% 3. nDSM 51,81% 4. Intensity 33,19%
Gambar  3-5(a)  yaitu  hasil  klasifikasi dengan  data  DTM  dapat  kita  lihat sebaran  objek  yang  terbentuk  dari  hasil klasifikasi sebagian besar adalah bangunan,  vegetasi  tinggi  (pohon)  dan vegetasi  rendah  (sawah,  ladang,  kebun). Klasifikasi tersebut belum menunjukkan hasil  yang  terlihat  berupa  objek  badan jalan  dan  lahan  terbuka.  Lebih  rinci untuk lokasi jalan yang belum tervisualisasi  dari  hasil  klasifikasi  bisa dilihat pada Gambar 3-6.
Gambar 3-6. Objek jalan belum terklasifikasi.
Gambar 3-5(b) hasil klasifikasi data DSM,  objek  penutup  lahan  yang terbentuk  adalah    bangunan,  vegetasi tinggi dan vegetasi rendah. Hampir mirip dengan hasil klasifikasi DTM, namun ada perbedaan  yang  cukup  baik  yaitu  mulai terbentuk dengan jelas adanya permukiman  atau  lokasi  perumahan (Gambar  3-7).  Hasil  klasifikasi  tersebut terjadi  peningkatan  akurasi  sekitar  5%
jika dibandingkan dengan hasil klasifikasi DTM.

## Gambar 3-7. Objek bangunan/ permukiman sudah terklasifikasi
Gambar  3-5(c)  hasil  klasifikasi  data nDSM,  akurasi  yang  didapat  adalah 51,81% dimana terdapat objek baru yang terbentuk dibanding dengan hasil klasifikasi  dengan  data  sebelumnya, yaitu  objek  badan  jalan  dan  lahan terbuka  (Gambar  3-8).  Objek  lain  yaitu vegetasi  rendah  belum  nampak  dengan baik,  sebagian  besar  vegetasi  rendah teridentifikasi sebagai vegetasi tinggi.

## Gambar 3-8. Objek lahan terbuka sudah terklasifikasi
Gambar  3-5(d)  hasil  klasifikasi  dari data  intensity  memiliki  nilai  akurasi paling  rendah  yaitu  33,19%,  hasil klasifikasi hanya mengidentifikasi vegetasi  tinggi  dan  vegetasi  rendah seperti  terlihat  jelas  pada  Gambar  3-9. Perbedaan hasil klasifikasi dari data-data turunan  Lidar  tersebut  bisa  disebabkan oleh  adanya  informasi  tinggi  atau ketinggian  yang  terdapat  pada  masing- masing  data  sebelum  proses  rasterisasi dari  sumber  datanya (Lidar  point  cloud) , yaitu ketingian permukaan objek,
Jalan
Bangunan/ pemukiman Lahan terbuka
ketinggian terrain /  permukaan  tanah, dan tinggi objek diatas permukaan tanah (nDSM).  Informasi  ketinggian  tersebut berpengaruh terhadap kenampakan dari setiap  objek  penutup  lahan  yang diklasifikasikan.
Gambar 3-9. Hasil klasifikasi objek vegetasi tinggi dan vegetasi rendah
Skema  klasifikasi  yang  kedua  yaitu klasifikasi  dengan  kombinasi  data. Skema ini bertujuan untuk mendapatkan hasil  klasifikasi  yang  lebih  optimal  atau lebih  akurat  dari  klasifikasi  input  satu data.  Kombinasi  datanya  dapat  dilihat pada Tabel 2-1, dari percobaan kombinasi data tersebut didapatkan nilai Overall Accuracy (OA) seperti pada Tabel 3-2.  Nilai  OA  dengan  skema  kombinasi data memiliki hasil rata-rata diatas 75%, hal ini menunjukkan dengan pemanfaatan  skema  kombinasi  dapat meningkatkan nilai akurasi 15-20% dari hasil  klasifikasi        satu  data.  Nilai  OA terendah  adalah  dari  kombinasi  DSM, nDSM, intensity yaitu 79,27%, sedangkan nilai tertinggi didapatkan dari kombinasi DTM, nDSM, intensity sebesar 85,50  %.  Hasil  klasifikasi  dengan kombinasi data didapatkan nilai akurasi dari  masing-masing  kombinasi  dengan selisih yang tidak terlalu besar. Peningkatan  nilai  akurasi  dari  hasil kombinasi  data  dapat  disebabkan  oleh adanya  kombinasi  kenampakan  objek yang berbeda-beda dari setiap data yang saling  melengkapi,  hal  ini  berpengaruh pada  hasil training  data  set yang dilakukan  pada  proses supervised classification .
Visualisasi  hasil  klasifikasi  penutup lahan dengan nilai akurasi tertinggi yaitu kombinasi  DTM,  nDSM,  intensity  dapat dilihat  pada  Gambar  3-10.  Hasil klasifikasi  tersebut menunjukkan objek- objek penutup lahan sudah terklasifikasi dengan baik, sudah terbentuk objek yang
dikelaskan  yaitu  bangunan,  vegetasi tinggi,  vegetasi  rendah,  badan  jalan, lahan  terbuka.  Kelas  bangunan,  area permukiman  atau  perumahan  sudah terbentuk dengan baik.
Tabel  3-2.  Nilai Overall  Accuracy klasifikasi kombinasi data. No. Data Overall Accuracy (OA) 1. DSM DTM nDSM 81,70 % 2. DSM DTM Intensity 85,18 % 3. DSM nDSM  Intensity  79,27 % 4. DTM nDSM  Intensity  85,50 %
Gambar 3-10. Hasil klasifikasi menggunakan kombinasi data (DTM,
nDSM, intensity )

## KESIMPULAN
Hasil  klasifikasi  penutup  lahan  dari data Lidar (DTM, DSM, nDSM, intensity) dengan  metode machine  learning SVM, menunjukkan  bahwa  dengan  skema input  satu  data  menghasilkan  nilai akurasi yang belum optimal yaitu sekitar 60%,  masih  terdapat  objek  yang  belum teridentifikasi.  Klasifikasi  dengan  skema kombinasi  data  menghasilkan  nilai akurasi  yang  lebih  baik  dibandingan dengan skema satu data, yaitu mencapai peningkatan  sekitar  15-20%.  Kelas penutup lahan yang teridentifikasi yaitu bangunan, vegetasi, jalan, lahan terbuka. Kombinasi  data  dengan  nilai Overall Accuracy tertinggi yaitu kombinasi DTM, nDSM,  intensity  dengan  nilai  sebesar 85,50%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih kepada para pembimbing atas  arahan  yang  telah  diberikan  dan kepada Badan Informasi Geospasial (BIG) yang  telah  menyediakan/  memfasilitasi data pada penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Berrios, P. H. (2004). Spatial Analysis of The Differences Between Forest Land Use and Forest Cover Using GIS and RS. A case study in Telake Watershed, Pasir district, East Kalimantan. The Netherlands: ITC. Chen, Z., & Gao, B. (2014). An Object- Based Method for Urban Land Cover Classification Using Airborne Lidar Data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 7 (10), 4243–4254.
https://doi.org/10.1109/JSTARS.201 4.2332337 Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-
Vector Networks. Machine Leaming ,
20 , 273–297.
Ekhtari, N., Glennie, C., & Fernandez-Diaz,
J. C. (2018). Classification of Airborne Multispectral Lidar Point Clouds for Land Cover Mapping. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing ,
11 (6), 2068–2078.
https://doi.org/10.1109/JSTARS.201
8.2835483
Hariyono, M. I. (2018). Kajian Perubahan Penutup Lahan Peta Rupabumi pada Skala yang Berbeda. In Seminar Nasional Geografi dan Pembangunan Berkelanjutan 2018 (pp. 292–300). Jamil, A., & Bayram, B. (2018). Tree Species Extraction and Land Use / Cover Classification From High- Resolution Digital Orthophoto Maps. Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 11 (1), 89–94.
https://doi.org/10.1109/JSTARS.201 7.2756864
Mallet, C., Bretar, F., Roux, M., Soergel,
U., & Heipke, C. (2011). Relevance assessment of full-waveform Lidar data for urban area classification. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 66 , S71–S84. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2 011.09.008 Melgani, F., & Bruzzone, L. (2004). Classification of hyperspectral remote sensing images with support vector machines. IEEE Transactions on
Geoscience and Remote Sensing , 42 (8),
1778–1790. https://doi.org/10.1109/TGRS.2004. 831865 Mountrakis, G., Im, J., & Ogole, C. (2011). Support vector machines in remote sensing : A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing ,
66 (3), 247–259. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2 010.11.001 Noi, P. T., & Kappas, M. (2017). Comparison of Random Forest, k- Nearest Neighbor, and Support Vector Machine Classifiers for Land Cover Classification Using Sentinel-2 Imagery. Sensors , 18 , 18–37. https://doi.org/10.3390/s18010018
Pan, S., Guan, H., Yu, Y., Li, J., & Peng, D.
(2019). A Comparative Land-Cover Classification Feature Study of Learning Algorithms : DBM , PCA ,and RF Using Multispectral Lidar Data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 12 (4), 1314–1326. https://doi.org/10.1109/JSTARS.201
9.2899033
Qin, R. (2015). A Mean Shift Vector-Based Shape Feature for Classification of High Spatial Resolution Remotely Sensed Imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 8 (5), 1974–1985. Yan, W. Y., Shaker, A., & El-ashmawy, N.
(2015). Urban land cover classification using airborne Lidar data : A review.
Remote Sensing of Environment , 158 ,
295–310.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.1
1.001
Zhou, W. (2013). An Object-Based Approach for Urban Land Cover Classification Integrating Lidar Height and Intensity Data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , 10 (4), 928–931. https://doi.org/10.1109/LGRS.2013. 2251453