PENGARUH KOREKSI TOPOGRAFI METODE SUN CANOPY SENSOR + C CORRECTION (SCS + C) TERHADAP AKURASI HASIL BERBAGAI METODE KLASIFIKASI PADA CITRA LANDSAT 8 SURFACE REFLECTANCE
(THE EFFECT OF TOPOGRAPHIC CORRECTION METHODS SUN CANOPY SENSOR + C CORRECTION (SCS + C) ON THE ACCURACY OF THE RESULTS OF VARIOUS CLASSIFICATION METHODS IN LANDSAT 8 SURFACE REFLECTANCE IMAGE)
Ferman Setia Nugroho 1,a
1 National Institute of Aeronautics and Space of Indonesia (LAPAN)
a Kontributor utama e-mail: ferman.setia@lapan.go.id
Diterima 22 Mei 2020; Direvisi 2 Oktober 2020; Disetujui 20 Oktober 2020

## ABSTRACT
In the land cover classification process using the  optical system remote sensing satellite data, there  are  problems  in  hilly  areas  where  the  lighting  on  the  slopes  facing  or  backward  from  the  sun produces different spectral responses. In this study, we will analyze the effect of topographic correction on the Sun Canopy Sensor + C Correction (SCS + C) method on the accuracy of the classification results on  the  Landsat  8  surface  reflectance  image.  The  results  showed  an  increase  in  classification  overall accuracy after topographic correction using the Support Vector Machine (SVM) method, Classification and  Regression  Tree  (CRT),  Random  Forest  (RF),  and  Minimum  Distance  (MD),  respectively  4.45%, 3.33%,  2.23%,  and  2.22%.  The  topographic  correction  applied  to  the  Maximum  Entropy  (ME) classification methods failed to improve accuracy. It can be concluded that topographic correction can improve the accuracy of land cover classification results, especially in hilly areas.
Keywords: topographic  correction,  classification,  Landsat  8,  support  vector  machine,  classification  and regression tree, random forest, minimum distance, maximum entropy

## ABSTRAK
Dalam proses klasifikasi penutup lahan menggunakan data satelit penginderaan jauh sistem optik,  terdapat  permasalahan  pada  wilayah  yang  berbukit  dimana  pencahayaan  pada  lereng  yang menghadap ataupun yang membelakangi matahari menghasilkan respon spektral yang berbeda. Dalam penelitian  ini,  akan  dianalisis  pengaruh  koreksi  topografi  metode Sun  Canopy  Sensor +  C Correction (SCS+C)  terhadap  akurasi  hasil  klasifikasi  pada  citra  Landsat  8 surface  reflectance .  Hasil  penelitian menunjukkan kenaikan akurasi klasifikasi setelah dilakukan koreksi topografi menggunakan metode Support  Vector  Machine (SVM), Classification  and  Regression  Tree (CRT), Random  Forest (RF),  dan Minimum Distance (MD), masing-masing sebesar 4,45%, 3,33%, 2,23%, dan 2,22%. Koreksi topografi yang diterapkan pada metode klasifikasi Maximum Entropy (ME) tidak berhasil meningkatkan akurasi. Dapat  disimpulkan  bahwa  koreksi  topografi  dapat  meningkatkan  akurasi  hasil  klasifikasi  penutup lahan terutama pada wilayah yang berbukit.
Kata kunci: koreksi topografi, klasifikasi, Landsat 8, support vector machine, classification and regression tree, random forest, minimum distance, maximum entropy

## 1  PENDAHULUAN
Pemetaan  penutup  lahan  yang akurat dan cepat menggunakan penginderaan jauh mendapatkan perhatian yang tinggi saat ini (Chen et al. , 2018; Kumar & Mutanga, 2018; Nomura & Mitchard, 2018). Namun dalam proses pemetaan  tersebut  terdapat  tantangan pada  wilayah  dengan  topografi  berbukit yang menciptakan perbedaan pencahayaan pada lereng yang menghadap ataupun lereng yang membelakangi matahari sehingga menghasilkan  respons  spektral  yang berbeda  (Dong et  al .,  2020;  Fan et  al ., 2018;  Y.  Gao  &  Zhang,  2009b;  Zylshal, 2020).  Objek  yang  sama  pada  lereng dengan  arah  hadap  terhadap  matahari berbeda,  dapat  memiliki  nilai  spektral yang  berbeda.  Hal  tersebut  mengurangi akurasi  pemetaan  dan  menurunkan kinerja  pemantauan  vegetasi  (Riaño et al. ,  2003).  Beberapa  penelitian  telah menguji  dan  menerapkan  teknik-teknik ini pada berbagai metode menggunakan data  Landsat  (Y.  Gao  &  Zhang,  2009a, 2009b; Hantson & Chuvieco, 2011; Phiri et al ., 2018; Pimple et al ., 2017; Riaño et al ., 2003; Vanonckelen et al ., 2014). Data IKONOS  juga  pernah  dilakukan  koreksi topografi  untuk  meminimalisir  efek topografi  (Law  &  Nichol,  2004;  Nichol  & Hang, 2013).
Secara umum, ada dua jenis metode koreksi topografi, metode yang pertama, menggunakan band rasio,  dan  yang kedua  menggunakan Digital  Elevation Model (DEM)  (Y.  Gao  &  Zhang,  2009b). Band rasio  dapat  mengurangi  resolusi radiometrik  sehingga  tidak  digunakan dalam penelitian ini (Chavez Jr., 1996).
Metode  kedua  menggunakan  DEM untuk merekonstruksi berbagai iluminasi  di  medan  bumi  berdasarkan kemiringan,  aspek,  dan  posisi  matahari (Balthazar et al ., 2012). Metode ini dipilih sebagai  metode  koreksi  di  dalam penelitian  ini.  Ada  banyak  algoritma untuk  koreksi  topografi, Sun  Canopy Sensor + C Correction (SCS + C) menjadi salah  satu  algoritma  yang  terbaik  yang digunakan  dalam  koreksi  topografi (Soenen et al ., 2005; Vanonckelen et al ., 2014;  Vázquez-Jiménez et  al .,  2017).
Pada  penelitian  sebelumnya  dilihat bagaimana  resolusi  DEM  yang  berbeda dapat  mempengaruhi  kinerja  algoritma. Sebelum tahun 2010, data DEM resolusi tinggi mahal dan sulit diperoleh oleh para peneliti.  Oleh  karena  itu Shuttle  Radar Topography Mission (SRTM) telah banyak digunakan  dalam  koreksi  topografi  (Y. Gao & Zhang, 2009a).
DEM  merepresentasikan  informasi 3D di lapangan dan merupakan variabel terpenting  yang  diperlukan  untuk koreksi  topografi.  SRTM  telah  ada  sejak tahun 2000 dan telah banyak digunakan untuk berbagai keperluan aplikasi, salah satunya  digunakan  untuk  koreksi topografi (M. Gao et al ., 2016; Y. Gao & Zhang,  2009a,  2009b;  Hantson  & Chuvieco, 2011; Phiri et al ., 2018; Pimple et al ., 2017; Vanonckelen et al ., 2014). Dalam melakukan koreksi topografi, untuk  menghasilkan output yang  lebih baik  maka  digunakanlah  DEM  dengan resolusi  spasial  yang  sama  dengan resolusi spasial dari citra yang dianalisis (Hantson  &  Chuvieco,  2011;  Nichol  & Hang, 2013).

## Gambar 2-1: Lokasi Penelitian dan sebaran titik uji akurasi penutup lahan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengetahui  besarnya  pengaruh  koreksi topografi dengan metode koreksi SCS+C terhadap akurasi hasil klasifikasi dengan 5 metode klasifikasi pada citra Landsat 8 surface reflectance.

## 2 METODOLOGI
2.1 Lokasi dan Data
Dalam penelitian ini digunakan data Landsat  8 surface  reflectance daerah Pulau Bali, Indonesia path/row 116/066 dan  117/066  tahun  2019  sebanyak  45 scene .  Data  SRTM  30  meter  digunakan untuk  koreksi  topografi.  Pulau  Bali memiliki  bentuk  lahan  asal  proses vulkanik  dan  bentuk  lahan  asal  proses struktural yang memiliki variasi topografi yang beragam.
Gambar 2-1
menunjukkan  lokasi  wilayah  penelitian pada  komposit band 5,  6,  dan  7  dan sebaran titik uji akurasi yang berjumlah 900  titik.  300  Titik  biru  menunjukkan air,  300  titik  hijau  menunjukkan vegetasi, dan 300 titik oranye menunjukkan tanah.
2.2 Metode Penelitian
Langkah  pertama  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  yaitu  melakukan koreksi topografi dengan metode koreksi Sun Canopy Sensor + C Correction (SCS +
C)  yang  dikembangkan  oleh  Patrick Burns dan Matt Macander (Macander et al. ,  2020).  Hal  ini  didasarkan  pada hubungan antara matahari, kanopi, dan sensor.  Karena  pertumbuhan  pohon
bersifat  geotropik,  topografinya  tidak dapat mempengaruhi hubungan geometris  antara  matahari  dan  pohon. Topografi mempengaruhi hubungan posisi  antara  pohon  dan  permukaan. Model SCS + C adalah model berdasarkan kanopi, yang memungkinkan perubahan
arah iluminasi  yang  lebih  konsisten  dengan praktik  selama  proses  koreksi  kanopi cahaya  dari  permukaan  miring  ke horizontal (Dong  et  al.,  2020;  M.  Gao  et al. ,  2016).  Setelah  tahapan  koreksi topografi  kemudian  dilakukan  proses mosaik  bebas  awan  dan  bayangan. Sebelum  dilakukan  klasifikasi  terlebih dahulu  dilakukan  pengambilan  data referensi untuk training sample berdasarkan  kelas  yang  ada  di  dalam citra.  Data  diambil  secara  acak.  Titik yang  diambil  merupakan  bagian  yang dianggap  mewakili  suatu  kelas  yang ingin diklasifikasi. Titik yang telah dipilih disimpan dan pada saat proses klasifikasi  berlangsung, training  sample tersebut  akan  menjadi  dasar  klasifikasi obyek  pada  citra.  Dalam  penelitian  ini training sample terbagi  dalam  3  kelas, yaitu kelas air, tanah dan vegetasi untuk digunakan  sebagai input dalam  proses klasifikasi  terbimbing  dengan  5  metode klasifikasi  yaitu: (1) Support  Vector Machine  (SVM)  Classifier .  SVM  menjadi populer  dalam  dekade  terakhir  untuk memecahkan masalah dalam klasifikasi. Masalah  dalam  klasifikasi  SVM  melalui konsep  pendekatan  dari  margin,  yang didefinisikan  sebagai  jarak  terkecil
antara  batas  keputusan  dan  salah  satu sampel.  Batas  keputusan  dipilih  untuk menjadi batas margin yang dimaksimalkan.  Margin  didefinisikan sebagai  jarak  tegak  lurus  antara  batas keputusan  dan  terdekat  dari  titik  data. Memaksimalkan  margin  mengarah  ke pilihan keputusan batas tertentu. Lokasi batas ini ditentukan oleh sebuah subset dari  titik  data,  yang  dikenal  sebagai vektor  dukungan  (Li et  al. ,  2013; Sarzynski et al ., 2020). Dalam penelitian ini  parameter  SVM  yang  digunakan menggunakan kernel tipe polygon dengan  derajat  polinomial  sebesar  2, gamma  value sebesar  0,5,  dan cost (C) parameter  sebesar  1.  (2) Classification and  Regression  Tree  (CART)  Classifier dibangun  dari  satu  set  data  pelatihan menggunakan konsep entropi informasi. Di setiap simpul pohon, satu atribut data yang  paling  efektif  membagi  set sampelnya menjadi subset yang diperkaya  dalam  satu  kelas  atau  yang lain.  Kriterianya  adalah  perolehan informasi  yang  dinormalisasi  yang dihasilkan dari  pemilihan  atribut untuk memisahkan  data.  Atribut  dengan perolehan informasi
dinormalisasi
tertinggi
dipilih untuk membuat keputusan. Algoritma
kemudian berulang  pada  bagian  yang  lebih  kecil. Salah satu kelemahan dari klasifikasi ini adalah  sensitivitas  yang  cukup  besar terhadap  dataset  pelatihan  sehingga perubahan  kecil  pada  data  pelatihan dapat  menghasilkan  kumpulan  subset yang  sangat  berbeda  (Brinkhoff et  al. , 2018;  Zhang  &  Zhang,  2020).    Dalam penelitian ini parameter dalam menentukan jumlah simpul daun maksimum di setiap pohon adalah tidak terbatas.  (3) Minimum  Distance  (MD) Classifier merupakan klasifikasi terbimbing  yang  menggunakan  strategi paling  sederhana,  yaitu  dengan  cara menentukan  nilai  rata-rata  setiap  kelas yang disebut vektor rata-rata (Chen et al ., 2018).  Dalam  penelitian  ini  parameter jarak euclidean dari rata-rata kelas tidak dinormalisasi.  (4) Random  Forest  (RF) Classifier adalah  suatu  algoritma  yang digunakan  pada  klasifikasi  data  dalam jumlah  yang  besar.  Klasifikasi Random Forest dilakukan  melalui  penggabungan pohon (tree) dengan  melakukan training
pada  sampel  data  yang  dimiliki. Penggunaan  pohon (tree) yang  semakin banyak  akan  mempengaruhi  akurasi yang akan didapatkan menjadi lebih baik (Nomura  &  Mitchard,  2018;  Tsai et  al ., 2018;  Xiong et  al .,  2017).  Dalam Penelitian  ini  parameter  jumlah  pohon keputusan  yang  akan  dibuat  sebesar 500. (5) Maximum Entropy (ME) Classifier adalah  generalisasi  regresi  linier  yang tugas  utamanya  adalah  meminimalkan fungsi  kesalahan  dengan  mengambil logaritma  negatif  dari  kemungkinan, yang  berarti  lintas-entropi.  Perbedaan utama maximum entropy dari model dan algoritma lainnya adalah skor hasil yang dapat dianggap sebagai nilai probabilitas (Phillips et al ., 2006; Zhou et al ., 2003)
Gambar 2-2 : Diagram alir penelitian
Input yang  digunakan  dalam  proses klasifikasi  penutup  lahan  adalah  citra mosaik  bebas  awan  dan  bayangan  baik yang  belum  dilakukan  koreksi  topografi maupun  yang  sudah  melalui  tahapan koreksi  topografi.  Setelah  itu  dilakukan uji akurasi untuk melihat seberapa besar pengaruh  koreksi  topografi  terhadap akurasi  hasil  klasifikasi. Adapun  data referensi yang digunakan untuk menguji akurasi  hasil  klasifikasi  dibuat  dari interpretasi  visual.  Data  yang  menjadi acuan  untuk  uji  akurasi  bukan merupakan  data  yang  dipilih  sebagai training  sample klasifikasi.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada diagram alir dalam Gambar 2-2.

## Gambar 3-1: Citra mosaik bebas awan dan bayangan dengan koreksi topografi data Landsat 8 tahun 2019 komposit 567 wilayah Indonesia

## 3  HASIL PEMBAHASAN
Seluruh  proses  dalam  penelitian  ini dapat  diterapkan  untuk  seluruh  data Landsat  8  yang  tersedia,  namun  untuk menyingkat waktu pemrosesan penelitian  ini  hanya  dibatasi  wilayah pulau  Bali  saja.  Sebagai  gambaran, untuk  memproses  dan  menampilkan hasil  koreksi  topografi  dan  mosaik  data se-Indonesia  untuk  tahun  data  2019 yang  berjumlah  4257 scene data membutuhkan  waktu  36  menit,  belum termasuk  proses  klasifikasi  maupun  uji akurasi. Gambar 3-1 menunjukkan hasil pemrosesan koreksi topografi dan mosaik data se-Indonesia dengan komposit band 5,  6,  dan  7.Dalam  penelitian  ini  hanya digunakan  3  kelas  untuk  klasifikasi, yaitu  kelas  air,  tanah  dan  vegetasi. Karena  dari  3  kelas  tersebut  idealnya sangat mudah untuk dikelaskan dengan baik, sehingga apabila dari hanya 3 kelas tersebut  apabila  hasilnya ternyata  tidak terkelaskan  dengan  benar  maka  bisa dipastikan ketika jumlah kelas klasifikasi  ditambah,  akurasi  hasil
klasifikasi bisa menurun sesuai penelitian yang sudah pernah dilakukan sebelumnya (Nugroho, 2015). Gambar 3- 2  menunjukkan  contoh  perbandingan citra  sebelum  dan  setelah  koreksi topografi.
Efek  koreksi  topografi  terlihat  pada Gambar  3-2,  yaitu  pada  lereng  yang menghadap matahari pada awalnya lebih cerah dibandingkan dengan lereng yang membelakangi matahari yang lebih gelap (Gambar  3-2(kiri)),  menjadi  seimbang, tidak terlihat lebih terang maupun lebih gelap  untuk  jenis  tutupan  lahan  yang sama (Gambar 3-2(kanan)). Hasil koreksi topografi tersebut berpengaruh juga pada hasil  klasifikasi.  Wilayah  bukit  yang membelakangi matahari cenderung gelap karena  bayangan  bukit  itu  sendiri, sehingga dalam klasifikasi multispektral, objek gelap tersebut sering teridentifikasi sebagai  tubuh . air.  Setelah  dilakukan koreksi  topografi,  objek  gelap  akibat pengaruh bayangan bukit akan berkurang, sehingga mengurangi
Gambar 3-2: Contoh hasil koreksi topografi (kiri) citra asal; (kanan) citra hasil koreksi
kesalahan  hasil  klasifikasi  yang  dapat meningkatkan nilai akurasi hasil klasifikasi.  Titik  berwarna  hijau  pada Gambar 3-2 menunjukkan lokasi titik uji akurasi  objek  vegetasi  pada  daerah berbukit.  Gambar  3-3  menunjukkan perbandingan hasil klasifikasi pada citra
sebelum  dan  sesudah  koreksi  topografi menggunakan  metode  SVM,  CART,  MD, RF,  dan  ME.  Hasil  klasifikasi  dengan warna biru adalah objek air, hijau adalah objek  vegetasi,  dan  merah  adalah  objek tanah.
Metode Sebelum koreksi topografi Setelah koreksi topografi
SVM CART MD RF ME
Gambar 3-3: Perbandingan hasil klasifikasi pada citra sebelum dan sesudah koreksi topografi

## Tabel 3-1: NILAI AKURASI HASIL KLASIFIKASI
No Metode Sebelum Koreksi Topografi Setelah Koreksi Topografi Selisih 1 SVM 82,22% 86,67% 4,45% 2 CART 87,78% 91,11% 3,33% 3 MD 91,11% 93,33% 2,22% 4 RF 93,33% 95,56% 2,23% 5 ME 94,44% 94,44% 0 % Hasil klasifikasi metode SVM
menunjukkan  peningkatan  yang  yang lebih  banyak  dibanding  metode  yang lain,  dimana  pada  mosaik-mosaik  yang belum  terkoreksi  topografinya  banyak bayangan  dari  perbukitan  diidentifikasi sebagai air, sedangkan pada mosaik yang telah dikoreksi topografi hasil klasifikasinya benar.
Setelah  proses  klasifikasi  dengan  5 metode klasifikasi pada citra yang belum maupun telah terkoreksi topografi selesai dilakukan  maka  tahapan  berikutnya adalah  melakukan  uji  akurasi  pada  10 hasil  klasifikasi  tersebut.  Hasil  uji akurasi  dimasukkan  ke  dalam  tabel perbandingan.  Tabel  3-1  menunjukkan akurasi  hasil  klasifikasi  pada  5  metode klasifikasi  baik  sebelum  dan  setelah dilakukan  koreksi  topografi.  Dari  Tabel 3-1  bisa  disimpulkan  bahwa  terdapat peningkatan  akurasi  hasil  klasifikasi penutup lahan setelah dilakukan koreksi topografi.
Terjadi peningkatan akurasi keseluruhan  dari  4  metode  setelah dilakukan  koreksi  topografi  yaitu  pada klasifikasi  metode  SVM,  CART,  RF,  dan MD  masing-masing  sebesar  4,45%, 3,33%,  2,23%,  dan  2,22%.  Metode Maximum  Entropy tidak  meningkatkan akurasi,  namun  akurasinya  sudah menunjukkan nilai yang tinggi.
Metode  SVM  menunjukkan  hasil akurasi yang lebih rendah dibandingkan dengan  metode  lain,  hal  tersebut kemungkinan  disebabkan  pemilihan parameter dalam proses klasifikasi yang kurang tepat  sehingga hal tersebut bisa dijadikan  sebagai  landasan  dalam menentukan parameter yang paling tepat dalam  klasifikasi  menggunakan  metode SVM untuk penelitian selanjutnya.
Dari Tabel 3-1 juga bisa dilihat bahwa peningkatan  akurasi  setelah  dilakukan koreksi  topografi  pada  semua  metode masih  kurang  dari  5%.  Hal  tersebut
kemungkinan  disebabkan  oleh  objek kajian yang terlalu luas atau tidak fokus pada  wilayah  yang  berbukit  saja, sehingga  penelitian  selanjutnya  sangat disarankan  untuk  membatasi  pada wilayah yang berbukit saja untuk kajian dengan tema seperti artikel ini. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  koreksi topografi  dapat  meningkatkan  akurasi hasil klasifikasi penutup lahan terutama pada  wilayah  yang  berbukit.  Wilayah berbukit pada daerah kajian ini berada di bagian  tengah  pulau  Bali.  Hal  tersebut juga  sesuai  dengan  penelitian  yang dilakukan sebelumnya (Vázquez-Jiménez et al. , 2017).

## 4 KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa terjadi peningkatan akurasi hasil klasifikasi tutupan lahan setelah dilakukan  koreksi  topografi.  Terjadi peningkatan akurasi keseluruhan pada 4 metode klasifikasi setelah koreksi topografi, yaitu SVM, CART, RF, dan MD, masing-masing  sebesar  4,45%,  3,33%, 2,23%,  dan  2,22%.  Metode Maximum Entropy tidak  meningkatkan  akurasi, tetapi  akurasinya  menunjukkan  nilai yang tinggi. Sehingga dapat disimpulkan bahwa koreksi topografi dapat meningkatkan  akurasi  hasil  klasifikasi tutupan lahan, khususnya pada daerah perbukitan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada  rekan-rekan  di  Stasiun  Bumi Penginderaan  Jauh  Parepare  yang  telah memberikan saran dan masukan dalam penulisan karya tulis ilmiah ini. Penulis juga  mengucapkan  terimakasih  kepada Tim  Redaksi  Jurnal  Penginderaan  Jauh dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital  dan Mitra  Bestari  atas  masukan  dan koreksinya.

## DAFTAR RUJUKAN
Balthazar, V., Vanacker, V., & Lambin, E.
F. (2012). Evaluation and parameterization of ATCOR3 topographic  correction  method  for forest  cover  mapping  in  mountain areas.  In International  Journal  of Applied Earth Observation and Geoinformation (Vol.  18,  Issue  1). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.0 3.010 Brinkhoff, J., Hornbuckle, J., & Barton, J.
L. (2018). Assessment of aquatic weed in irrigation channels using UAV and satellite imagery. Water (Switzerland) ,
10 (11),
1 – 20. https://doi.org/10.3390/w10111497
Chavez  Jr.,  P.  S.  (1996).  Image-Based Atmospheric  Corrections  -  Revisited and Improved. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing , 62 (10), 1025 – 1036.
Chen, B., Xiao, X., Wu, Z., Yun, T., Kou, W., Ye, H., Lin, Q., Doughty, R., Dong, J., Ma,  J.,  Luo,  W.,  Xie,  G.,  &  Cao,  J. (2018). Identifying establishment year and  pre-conversion  land  cover  of rubber plantations on Hainan Island, China  using  Landsat  data  during 1987-2015. Remote  Sensing , 10 (8). https://doi.org/10.3390/rs10081240 Dong, C., Zhao, G., Meng, Y., Li, B., & Peng,
B.  (2020).  The  effect  of  topographic correction  on  forest  tree  species classification
accuracy. Remote Sensing ,
12 (5). https://doi.org/10.3390/rs12050787 Fan, W., Li, J., Liu, Q., Zhang, Q., Yin, G., Li, A., Zeng, Y., Xu, B., Xu, X., Zhou, G.,  &  Du,  H.  (2018).  Topographic correction  of  forest  image  data  based on  the  canopy  reflectance  model  for sloping  terrains  in  multiple  forward mode. Remote Sensing , 10 (5). https://doi.org/10.3390/rs10050717 Gao,  M.,  Gong,  H.,  Zhao,  W.,  Chen,  B., Chen,  Z.,  &  Shi,  M.  (2016).  An improved topographic correction model  based  on  Minnaert. GIScience and  Remote  Sensing , 53 (2),  247 – 264. https://doi.org/10.1080/15481603.2 015.1118976
Gao,  Y.,  &  Zhang,  W.  (2009a).  LULC classification and topographic correction of Landsat-7 ETM+ Imagery in  the  Yangjia  river  Watershed:  The influence of DEM resolution. Sensors ,
9 (3),
1980 – 1995. https://doi.org/10.3390/s90301980
Gao,  Y.,  &  Zhang,  W.  (2009b).  A  simple empirical topographic correction method for ETM+ imagery. International Journal of Remote Sensing , 30 (9), 2259 – 2275. https://doi.org/10.1080/014311608 02549336
Hantson,  S.,  &  Chuvieco,  E.  (2011).
Evaluation  of  different  topographic correction methods for landsat imagery. International  Journal  of Applied Earth Observation and Geoinformation , 13 (5), 691 – 700. https://doi.org/10.1016/j.jag.2011.0 5.001
Kumar,  L.,  &  Mutanga,  O.  (2018). Geospatial  Data  Analysis  on  Google Earth Engine. In Journal of The Remote
Sensing  Society  of  Japan (Vol.  38, Issue 2). https://doi.org/10.11440/rssj.38.12 5 Law, K. H., & Nichol, J. (2004). Topographic correction for differential illumination effects  on  ikonos  satellite  imagery. XXth ISPRS Congress , XXXV Part , 641 – 646.
Li, M., Im, J., & Beier, C. (2013). Machine learning approaches for forest classification  and  change  analysis using  multi-temporal  Landsat  TM images  over  Huntington  Wildlife Forest. GIScience and Remote Sensing , 50 (4), 361 – 384.
https://doi.org/10.1080/15481603.2 013.819161
Macander, M. J., Palm, E. C., Frost, G. V, Herriges, J. D., Nelson, P. R., Roland, C.,  Russell,  K.  L.  M.,  Suitor,  M.  J., Bentzen, T. W., Joly, K., Goetz, S. J., &  Hebblewhite,  M.  (2020).  Lichen cover  mapping  for  caribou  ranges  in interior
Alaska and Yukon.
Environmental Research Letters , 15 (5),
055001. https://doi.org/10.1088/1748- 9326/ab6d38
Nichol,  J.,  &  Hang,  L.  K.  (2013).  The Influence  of  DEM  Accuracy  on Topographic  Correction  of  Ikonos Satellite Images. Photogrammetric
Engineering  &  Remote  Sensing , 74 (1),
47 – 53. https://doi.org/10.14358/pers.74.1. 47
Nomura,  K.,  &  Mitchard,  E.  T.  A.  (2018). More  than  meets  the  eye:  Using Sentinel-2 to map small plantations in complex  forest  landscapes. Remote
Sensing , 10 (11). https://doi.org/10.3390/rs10111693
Nugroho, F. S. (2015). Effect of Number of Spectral  Bands  ,  Correlation  among Spectral Bands and Number of Object Class  to  Land  Cover  Classification Accuracy. Jurnal  Ilmiah  Geomatika , 21 (1), 9 – 16. https://doi.org/10.24895/JIG.2015.
21-1.461
Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R.  E.  (2006).  Maximum  entropy modeling of species geographic distributions. Ecological  Modelling ,
190 (3 – 4), 231 – 259. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.
2005.03.026
Phiri,  D.,  Morgenroth,  J.,  Xu,  C.,  & Hermosilla,  T.  (2018).  Effects  of  pre- processing methods on Landsat OLI-8 land  cover  classification  using  OBIA and random forests classifier. International  Journal  of  Applied  Earth Observation and Geoinformation , 73 (April), 170 – 178. https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.0
6.014
Pimple,  U.,  Sitthi,  A.,  Simonetti,  D., Pungkul,  S.,  Leadprathom,  K.,  & Chidthaisong,  A.  (2017).  Topographic correction  of  Landsat  TM-5  and Landsat OLI-8 imagery to improve the performance of forest classification in the mountainous terrain of Northeast Thailand. Sustainability (Switzerland) ,
9 (2),
1 – 26.
https://doi.org/10.3390/su9020258 Riaño,  D.,  Chuvieco,  E.,  Salas,  J.,  &
Aguado,  I.  (2003).  Assessment  of different  topographic  corrections  in landsat-TM data for mapping
vegetation types (2003). IEEE
Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing , 41 (5 PART 1), 1056 – 1061. https://doi.org/10.1109/TGRS.2003. 811693
Sarzynski,  T.,  Giam,  X.,  Carrasco,  L.,  &
Huay  Lee,  J.  S.  (2020).  Combining radar  and  optical  imagery  to  map  oil palm plantations in Sumatra,
Indonesia,  using  the  Google  Earth
Engine. Remote Sensing , 12 (7). https://doi.org/10.3390/rs12071220 Soenen, S. A., Peddle, D. R., & Coburn, C. A.  (2005).  SCS+C:  A  modified  sun- canopy-sensor  topographic  correction in forested terrain. IEEE Transactions on  Geoscience  and  Remote  Sensing ,
43 (9), 2148 – 2159. https://doi.org/10.1109/TGRS.2005.
852480
Tsai, Y. H., Stow, D., Chen, H. L., Lewison,
R.,  An,  L.,  &  Shi,  L.  (2018).  Mapping vegetation  and  land  use  types  in Fanjingshan  National  Nature  Reserve using  google  earth  engine. Remote
Sensing , 10 (6). https://doi.org/10.3390/rs10060927
Vanonckelen,  S.,  Lhermitte,  S.,  Balthazar, V.,  &  Van  Rompaey,  A.  (2014). Performance  of  atmospheric  and topographic  correction  methods  on Landsat  imagery  in  mountain  areas. International Journal of Remote Sensing , 35 (13), 4952 – 4972. https://doi.org/10.1080/01431161.2 014.933280
Vázquez-Jiménez,  R.,  Romero-Calcerrada, R.,  Ramos-Bernal,  R.,  Arrogante- Funes,  P.,  &  Novillo,  C.  (2017). Topographic  Correction  to  Landsat Imagery  through  Slope  Classification by  Applying  the  SCS  +  C  Method  in Mountainous  Forest  Areas. ISPRS
International Journal of Geo- Information , 6 (9), 287. https://doi.org/10.3390/ijgi6090287
Xiong,  J.,  Thenkabail,  P.,  Tilton,  J., Gumma, M., Teluguntla, P., Oliphant, A.,  Congalton,  R.,  Yadav,  K.,  & Gorelick,  N.  (2017).  Nominal  30-m Cropland  Extent  Map  of  Continental Africa  by  Integrating  Pixel-Based  and
Object-Based Algorithms Using Sentinel-2  and  Landsat-8  Data  on
Google Earth Engine. Remote Sensing ,
9 (10),
1065.
https://doi.org/10.3390/rs9101065
Zhang,  D.-D.,  &  Zhang,  L.  (2020).  Land Cover Change in the Central Region of the  Lower  Yangtze  River  Based  on Landsat Imagery and the Google Earth Engine:  A  Case  Study  in  Nanjing, China. Sensors , 20 (7), 2091. https://doi.org/10.3390/s20072091
Zhou, Y., Wu, L., Weng, F., & Schmidt, H. (2003).  A  fast  algorithm  for  feature selection  in  conditional  maximum entropy  modeling. Proceedings  of  the 2003 Conference on Empirical Methods in  Natural  Language  Processing  - , 10 , 153 – 159. https://doi.org/10.3115/1119355.11 19375
Zylshal, Z. (2020). Topographic Correction of LAPAN-A3/LAPAN-IPB Multispectral Image: A Comparison of Five Different Algorithms. Quaestiones
Geographicae , 39 (3), 33 – 45.
https://doi.org/10.2478/quageo- 2020-0021