## DETEKSI PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN PENUTUP LAHAN PADA CITRA MULTISPEKTRAL BERDASARKAN PENDEKATAN CODEBOOK DAN KEYBLOCK
I Gusti Agung Gede Arya Kadyanan 1
1 Informatika, Universitas Udayana, Indonesia
email: gungde@unud.ac.id 1

## Abstrak
Penelitian  ini membahas Keyblock sebagai metode baru  yang  diusulkan untuk deteksi perubahan  pada citra  multispektral. Keyblock adalah  generalisasi  dari  teknologi  temu  kembali  informasi  berbasis  teks dalam domain citra. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menemukan codebook dan indeks dengan ukuran  tertentu  dari  sekumpulan  blok  citra  pelatihan.  Dari codebook dan  indeksnya  kami  mencoba mendeteksi perubahan dari T1 dan T2 dimana Tn adalah beberapa citra temporal dari citra satelit Ikonos . Penelitian  ini  menekankan  pada  perbandingan  kedua  citra  temporal.  Makalah  ini  akan  menjawab pertanyaan  penelitian:  Bisakah  kita  menggunakan Keyblock dalam  deteksi  perubahan  multispektral? Pertama,  kami  ingin  menjelaskan  prinsip  dasar  metode keyblock dalam  pemrosesan  citra,  kemudian kami mencoba untuk melakukan eksperimen di dalamnya. Selanjutnya dirangkum implementasi keyblock framework . Dengan nilai RMS_error yang relatif kecil yaitu sebesar 9 tingkat dan histogram yang serupa sehingga  antara  citra satelit asli  dan  citra satelit rekonstruksi  terlihat  tidak  terlalu  berbeda,  maka codebook yang dibangun dapat digunakan sebagai vektor quantizer .
Kata kunci: Change Detection, Multispectral, Keyblock, Index, Generalize Lloyd Algorithm

## Abstract
This paper discusses Keyblock as new proposed methods for multispectral change detection. Keyblock is a  generalization  of  the  text-based  information  retrieval  technology  in  the  image  domain.  The  main purpose  of  this  research  is  to  find  the  codebook  and  index  of  a  given  size  from  a  set  of  training  image blocks. From codebook and it ’ s index we try to detect the change from T1 and T2 where Tn are several temporal  image  from  Ikonos  satellite  images.  This  research  emphasize  comparation  of  both  temporal image.  This  paper  will  answer  the  research  question:  Can  we  use  Keyblock  in  multispectral  change detection? Firstly, we would like to explain the basic principle of keyblock methods in image processing, then we try to make experiment on it. Next, it summarize the implementation of keyblock framework. With a relatively small RMS_error value of 9 levels and a similar histogram so that the original satellite imagery and the reconstructed satellite image is not look too different, so the codebook can be used as a vector quantizer .
Keywords : Change Detection, Multispectral, Keyblock, Index, Generalize Lloyd Algorithm
Diterima Redaksi: 29-06-2022 | Selesai Revisi: 28-07-2022 | Diterbitkan Online: 31-07-2022 DOI: https://doi.org/10.23887/janapati.v11i2.49102

## PENDAHULUAN
Sebagai  aplikasi  kritis  dan  penting  dari penginderaan jauh, sangatlah wajar jika banyak peneliti  mencoba  untuk  mempelajari  secara mendalam  tentang  deteksi  perubahan.  Ini digunakan  untuk  memonitor  dan  memetakan perubahan  tutupan  lahan  antara  dua  periode atau  lebih.  Dari  hasil  deteksi  dapat  digunakan untuk  tujuan  yang  luas,  misalnya,  untuk mengetahui  pola  penurunan  vegetasi  hutan, semakin  meluasnya  daerah  perkotaan  dan
berbagai  tujuan  lainnya.  Sekarang  akan  dicoba dibahas mengenai citra multispektral, multispektral adalah pemisahan obyek berdasarkan  spektrum  elektromagnetik  yang digunakan  untuk  pencatatan  data  dan  terkait dengan  kemampuan  tertentu  yang  terdapat ditiap  objek.  Setiap  band  yang  diwujudkan dalam  lapisan  [6].  Terdapat  beberapa  isu  yang terkait  dengan  topik  ini  seperti  misalnya: Perubahan wilayah dapat menyebabkan kondisi yang  berisiko,  perubahan  informasi  menjadi penting  terutama  dalam  hal  hubungan  dan
interaksi  antara  fenomena  manusia  dan  alam, perlunya mengantisipasi dari awal dan pengawasan berkelanjutan, ketersediaan segala sesuatu  yang  lengkap  dan  akurat  dalam  hal pengambilan  keputusan  penggunaan  lahan yang sesuai[2], pelaksanaan deteksi perubahan di suatu daerah secara konvensional membutuhkan  biaya  besar,  jangkauan  yang terbatas, yang tidak efisien dalam hal waktu dan tidak  efektif  dalam  hal  sumber  daya  dan  biaya. Pengembangan  teknologi  penginderaan  jauh (remote sensing), memungkinkan untuk mendeteksi  perubahan  di  daerah  dengan berbagai  skala,  berkelanjutan  untuk  jangka waktu, serta lebih efisien dan efektif.
Menurut pendapat Thomas Lillesand [14], akurasi hasil tergantung pada keakuratan setiap tahap pengolahan data, mulai dari mempersiapkan data untuk mendeteksi perubahan.  Jadi,  dari  hal  tersebut  dapat  kita simpulkan  bahwa  masalah  pendekatan  untuk proses segmentasi masih merupakan area riset yang terbuka, sehingga kita dapat
mengeksplorasi secara mendalam untuk menyelesaikan masalah segmentasi yang belum sempurna.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mendeteksi  perubahan  di  suatu  daerah dalam  jangka  waktu  tertentu,  mempelajari algoritma  ini  secara  mendalam  sehingga pemanfaatannya  untuk  mendeteksi  perubahan pada setiap tahapan menjadi tepat dan optimal, melakukan  percobaan  pada  data  citra  Landsat multispektral  untuk  daerah  Waena  Abepura Jayapura untuk tahun 2003 (T1) dan 2008 (T2), menerapkan pendekatan kinerja Keyblock untuk deteksi perubahan.

## STUDI LITERATUR
Ada  berbagai  macam  pendekatan  dalam deteksi  perubahan  data  citra multispektral. Dalam  makalah  ini  membahas Keyblock sebagai  metode  baru  yang  diusulkan.  Namun sebelumnya  akan  dijelaskan  terlebih  dahulu beberapa  hal  yang  perlu  ditekankan  terkait dengan  deteksi  perubahan,  beberapa  hal tersebut diantaranya:
A. Pengertian Deteksi Perubahan
Deteksi
Perubahan adalah teknik penginderaan  jauh  yang  digunakan  untuk memonitor  dan  memetakan  perubahan  tutupan lahan  antara  dua  periode  atau  lebih  dan sekarang  menjadi  perangkat  penting  dalam mengelola  perkembangan  wilayah  perkotaan [6].
B. Citra Multispektral
GeoEye  pertama  membuat  sejarah  dengan peluncuran  satelit  IKONOS  hampir  sepuluh tahun  yang  lalu.  IKONOS,  berasal  dari  kata Yunani  yang  berarti  gambar,  adalah  satelit komersial  pertama  di  dunia  yang  mampu mengumpulkan gambar hitam-putih ( pankromatik )  dengan  resolusi  82  sentimeter dan citra multispektral dengan resolusi 4 meter. Citra  dari  kedua  sensor  dapat  digabungkan untuk  membuat  citra  warna  1-meter  ( pan- sharpened ).
Multispektral  merupakan  pemisahan  objek berdasarkan  spektrum  elektromagnetik  yang digunakan  untuk  merekam  data  dan  terkait dengan kemampuan objek tertentu. Setiap band diwujudkan  dalam  lapisan  [6].  Spesifikasi  citra satelit Ikonos dapat  digambarkan  sebagaimana Gambar 1. di bawah ini:
Gambar 1. Spesifikasi citra satelit Ikonos Application[http://www.geoeye.com]

## C. Fitur Tekstur
Tekstur  adalah  properti  bawaan  hampir pada  semua  citra,  seperti  citra  objek  hutan, vegetasi,  tekstil  dan  lainnya.  Tekstur  berisi informasi  penting  tentang  susunan  struktur  dari suatu  permukaan  dan  hubungannya  terhadap lingkungan  sekitarnya.  Walau  mudah  bagi manusia untuk membedakannya, namun sangat sulit bagi komputer digital untuk mendefinisikannya[20].
Fitur  tekstur  memegang  peranan  penting pada  sistem  perolehan  (temu  kembali),  karena tekstur  merupakan  komponen  penentu  dari persepsi visual manusia dan setiap orang dapat mengenali  tekstur  walau  lebih  sulit  untuk mendefinisikannya dibandingkan fitur lain. Tidak seperti fitur warna, tekstur lebih menggambarkan wilayah dibandingkan titik atau piksel, dan fitur tekstur ini biasanya didefinisikan hanya berdasarkan tingkat keabuan ( gray level ). Fitur  tekstur  dapat  menggambarkan  informasi arah,  kekasaran,  kontras  dan  lainnya.  Hal tersebut  yang  membuat  fitur  tekstur  menarik
untuk  diteliti  baik  itu  terkait  dengan  cara ekstraksi fiturnya maupun proses pemilihannya.
D. Sistem Perolehan Informasi Konsep  sistem  perolehan  teks  dan perolehan  citra  sama-sama  merupakan  suatu sistem  perolehan  informasi  atau information retrieval ,  karena  itu  teori  dan  teknik  pada perolehan  teks  yang  lebih  dulu  berkembang berpotensi  juga  untuk  digunakan  pada  deteksi perubahan citra multispektral. Namun generalisasi  perolehan  informasi  dari  domain teks ke domain citra tidaklah mudah. Salah satu hambatan besar adalah perbedaan karakteristik intrinsik antara teks dan citra dalam merepresentasikan dan mengekspresikan suatu informasi.
Dalam penyajian informasi secara sintaks, dokumen  teks  bersifat  1-dimensi,  sedangkan citra  merupakan  bentuk  2-dimensi.  Dalam ekspresi  informasi  secara  semantik,  satuan informasi dalam bentuk kata dari dokumen teks, terutama  kata  kunci,  memiliki  semantik  yang terkait  dengan  dokumen  teks.  Sebaliknya, satuan  informasi  dalam  bentuk  piksel  maupun segmen  dari  citra,  tidak  mengandung  semantik yang  secara  langsung  dengan  citra  tersebut. Maka  pertanyaan  besarnya  adalah  bagaimana membangun segmen-segmen ciri dari citra yang serupa  dengan  kata  kunci  pada  dokumen. Pengembangan program komputer untuk eksperimen  dilakukan  dengan  menggunakan software MATLAB R2009a . Adapun  teknik  penyimpanan  citra  digital dalam  komputer  sebagai  array  2-dimensi.  Jika L x =  {1,  2,  ...,  N x }  dan  L y =  {1,  2, ..., N y }  adalah data spatial, maka L x × L y adalah himpunan sel- sel resolusi spasial. Citra digital I adalah sebuah fungsi  yang  memetakan  nilai  keabuan  (gray tone)  G ϵ {1, 2, ...  N g }  ke setiap sel  resolusi;  I  : L x ×  L y  G.  Konsep  keabuan  berdasar  pada variasi  kegelapan  (shades)  warna  keabuan  sel- sel  resolusi  pada  sebuah  citra,  sedangkan tekstur  menekankan  pada  distribusi  spasial (statistik)  dari  nilai  keabuan.  Nilai  tekstur  dan keabuan memiliki keterikatan yang kuat, dimana keduanya pasti ada pada sebuah citra walaupun salah  satunya  dapat  mendominasi  yang  lain. Ketika  sebuah  area  kecil  dari  sebuah  citra memiliki  sedikit  variasi  nilai  keabuan,  maka properti yang dominan adalah keabuan. Namun, ketika  variasi  nilai  diskrit  keabuannya  meluas, maka  properti  dominan  pada  area  tersebut adalah  tekstur.  Hal  krusial  yang  membedakan adalah besaran area, rentang nilai keabuan dan jumlah  nilai  diskrit  keabuan  yang  dapat dipisahkan.  Semakin  sedikit  jumlah  nilai  yang dapat dipisahkan, maka keabuan akan
dominan.  Kenyataannya,  ketika  area  hanya berukuran satu sel resolusi, hanya ada satu nilai diskrit  dan  properti  yang  ada  hanya  keabuan. Ketika  jumlah  nilai  keabuan  yang  dapat dipisahkan  meningkat  dalam  satu  area  kecil, maka properti tekstur menjadi dominan [4].

## E. Pengertian Keyblock
Terinspirasi  dengan  sistem  temu  kembali informasi  berbasis  teks,  pengusul  konsep keyblock [9]  mencoba  untuk  menggunakan teori-teori  yang  dipakai  pada  temu kembali  teks ke  dalam  domain  citra  dengan  menempatkan codebook sebagai dictionary dan keyblock sebagai keyword-nya.
Pendekatan keyblock pertama kali diajukan untuk sistem temu kembali citra oleh L. Zhu  dkk.  pada  tahun  2002  [11]. Keyblock mendekomposisi ulang setiap citra menjadi blok yang  sama  besar  lalu  menggunakan vector quantization (VQ) untuk mencari blok-blok kunci untuk  membentuk codebook yang  mewakili setiap  blok  di  seluruh  citra  pada  basis  data. Gambar  1,  menunjukkan  diagram  alir  kerja keyblock .
Gambar 1. Diagram alir untuk ekstraksi fitur berdasarkan keyblock (dimodifikasi dari [10]).
Langkah  pertama,  berdasarkan  ukuran blok yang ditentukan, setiap citra di dekomposisi ulang  menjadi  sejumlah  blok  kecil  yang  berisi fitur  dari  sub  area  bersangkutan.  Berdasarkan blok-blok tersebut dari contoh citra di basis data, sebuah codebook yang berisi keyblock dibangun  dengan  algoritma  pengklusteran  VQ ( Vektor  Quantizer )  seperti  GLA  ( Generalized Lloyd  Algorithm )  atau  PNNA  ( Pairwise  Nearest Neighbor Algorithm) [12].
Langkah  kedua,  setiap  citra  di  basis  data diencoding  dengan  menggunakan  codebook yang berhasil dibentuk. Dimulai dengan mendekomposisi  ulang  citra  menjadi  blok-blok dengan  besaran  yang  sama  dengan  saat pembentukan codebook diatas.  Untuk  setiap blok,  dicari  entri  terdekat  pada codebook untuk disimpan  indeksnya.  Dengan  cara  tersebut, setiap  citra  dapat  di  representasikan  sebagai
sebuah  vektor  nilai  fitur  yang  setiap  nilainya terhubung  dengan  indeks keyblock pada codebook .  Berikut  pada  gambar  2  adalah skema untuk proses encoding dan decoding .
Gambar 2.  Prosedur untuk proses encoding dan decoding (dimodifikasi dari [7]).
Langkah  terakhir,  semua  citra  di  basis data  disimpan  dalam  bentuk  vektor  nilai  fitur tersebut.  Rekonstruksi  citra  dilakukan  dengan mengacu  kembali  ke codebook dan  hasil rekonstruksi  merupakan  pendekatan  dari  citra aslinya.  Dengan  menggunakan  indeks  dari keyblock ,  maka  citra  menjadi  sama  dengan dokumen  teks  yang  memiliki  struktur  1-dimensi linier. Oleh karenanya, generalisasi sistem temu kembali  teks  berdasarkan keyword dapat digunakan di domain citra berdasarkan keyblock [12].
F. Generalized Lloyd Algorithm (GLA) GLA  adalah  algoritma  pengklusteran berulang  yang    memperkirakan  kondisi  optimal selama perulangan berlangsung saat mendesain  vektor  kuantisasi.  Pada  setiap perulangan,  langkah pertama,  himpunan  vektor pelatihan  dibagi  menjadi  beberapa  kluster berdasarkan  kondisi  tetangga  terdekat  menurut codebook yang  telah  dibentuk  saat  perulangan sebelumnya, adapun codebook awalnya ditentukan  secara  acak.  Langkah  kedua, centroid setiap  sel  di  hitung  dan  menggantikan vektor codebook sehingga codebook berisi seluruh centroid pada  tahap  tersebut.  Langkah ketiga,  keseluruhan  distorsi  dihitung  dan perubahan distorsi diuji. Jika perubahan distorsi melebihi  suatu  nilai  t hreshold ,  maka  proses- proses  diatas  perlu  diulang,  jika  sebaliknya maka  perulangan  dihentikan  [9].  Adapun langkah-langkah  didalam  algoritma  GLA  dapat dijelaskan sebagai berikut [8]: 1.  Langkah 1 (inisialisasi):
- Pilih  training  set  T  =  {t 1 ,  ...,  t l }  secara random;
- Tentukan suatu nilai threshold δ;
- Tentukan codebook awal, C l = {c 1 , ..., c i , ..., c N } secara random;
- Rata-rata  distorsi  awal,  D 0 =  ∞  (suatu nilai yang besar); dan
- Tentukan jumlah iterasi, m = 1.
2.  Langkah 2 (iterasi pengklusteran)
Untuk i=1,2, …, l, untuk j=1, 2, …, N, hitung   j i c t d , dan  kemudian  berdasarkan  ciri tetangga terdekat, hitung )}, , ( min arg | { 1 j i N j i k c t d k T t P      (1)
untuk  mencari  klaster  baru  dari  T  dengan distorsi minimal
} , , , , { 1 N i p p p p    3.  Langkah 3 (perhitungan distorsi)
Hitung  rata-rata  distorsi  pada  himpunan pelatihan terhadap codebook saat ini m C .        N i Pi t m cj t d l D 1 , 1 (2) jika     m m m D D D 1 ,  maka  iterasi  selesai dan m C sebagai codebook akhir,  bila  tidak
terpenuhi maka iterasi dilanjutkan.
4.  Langkah 4 (perbarui codebook)
Buatlah  c odebook C m+1 yang  baru  dengan menghitung centroid dari setiap partisi P;
   i P t i i t P c 1
(3)
dan  ganti codebook C m yang  lama  dengan
codebook 1  m C ,  yang  baru,  perbarui 1   m m dan lanjutkan ke langkah 2. G. Root Mean Square error ( RMS_error ) Untuk  melihat  kualitas codebook yang dihasilkan,  maka  dilakukan  proses  decoding, yaitu  merekonstruksi  seluruh  citra  pelatihan hasil  proses encoding .  Selanjutnya,  dihitung RMS_error intensitas  keabuan  antara  citra  asli dan  citra  hasil  rekonstruksi  dengan  rumus berikut ini.
        1 0 1 0 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 ]) , [ ˆ ] , [ ( 1 N n N n n n x n n x N N MSE (4) Dimana, 1 N : ukuran baris 2 N : ukuran kolom 1 n : koordinat baris 2 n : koordinat kolom x :  nilai  keabuan  piksel  citra  temporal teregistrasi x ˆ :  nilai  keabuan  piksel  citra  temporal teregistrasi
H. Nilai Distorsi
Dalam  penelitian  ini,  hasil  pengukuran distorsi juga merupakan suatu faktor pertimbangan penting dalam optimasi pembentukan codebook . Dalam proses ini akan dihitung  jarak Euclidean dari  tiap vektor pada citra satelit yang  asli  dengan keyblock yang terkait[2].  Rumus  penghitungan distorsi dapat dilihat  pada  Persamaan  (2) yaitu  pada pembahasan Generalized Lloyd Algorithm
(GLA).  Hasil  perhitungan distorsi untuk  semua ukuran  blok  dan  jumlah codebook dapat  dilihat pada Tabel 2.

## METODE
Semua deteksi perubahan digital dipengaruhi  oleh  batasan  spasial,  spektral, temporal,  dan  tematik.  Jenis  metode  yang diterapkan dapat sangat mempengaruhi estimasi  kualitatif  dan  kuantitatif  gangguan[19]. Bahkan  di  lingkungan  yang  sama,  pendekatan yang berbeda dapat menghasilkan peta perubahan  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu, pemilihan  metode  yang  tepat  menjadi  sangat penting.  Sebagian  besar  metode  deteksi perubahan digital didasarkan pada pengklasifikasi  setiap  piksel  dan  informasi perubahan  yang  terkandung  dalam  domain spektral-radiometrik citra.
Preparation of Data: Multitemporal Image Data Area
Preprocessing: Adjustment of Spatial and Spectral Resolution Image Quality Improvement: filtering and sharpening contrast Election combination of 3 best band 7band image
Band 3 Band 2 Band 1 Image Registration Cutting Image Multitemporal in Same Spot Detection of Image Differencing with codebook and keyblock Approach Band 3 Band 2 Band 1 Overlay
Gambar 3. Metode Penelitian Pada Deteksi Perubahan Pada Citra Multispektral
Mereka  menggabungkan  prosedur  untuk ekstraksi perubahan (algoritma deteksi perubahan) dan prosedur untuk pemisahan/pelabelan perubahan[19]. Metodologi yang digunakan dalam pengembangan sistem deteksi perubahan penutup lahan pada citra multispektral berdasarkan pendekatan codebook dan
keyblock ini adalah studi literatur dan eksperimen.  Studi  literatur  diambil  dari  jurnal penelitian  dan  makalah  yang  berkaitan  dengan pendekatan keyblock dan  sistem  deteksi perubahan pada penutup lahan dan penggunaan lahan.
A. Preprocessing
Preprocessing citra satelit sebelum klasifikasi  citra  dan  deteksi  perubahan  sangat penting. Preprocessing umumnya  terdiri  dari serangkaian operasi  sekuensial,  termasuk koreksi  atau  normalisasi  atmosfer,  registrasi gambar,  koreksi  geometrik,  dan  masking (misalnya,  untuk  awan,  air,  fitur  yang  tidak relevan) [1].
Normalisasi  citra  satelit  memperhitungkan gabungan, reflektansi terukur atmosfer,
hamburan  dan  penyerapan  aerosol,  dan permukaan  bumi  [19].  Ini  adalah  volatilitas atmosfer  yang  dapat  memperkenalkan  variasi antara  nilai  reflektansi  atau  angka  digital  (DN) dari citra satelit yang diperoleh pada waktu yang berbeda  Meskipun  efek  atmosfer  pada  data penginderaan  jauh  tidak  dianggap  sebagai kesalahan,  karena  merupakan  bagian  dari sinyal yang diterima oleh perangkat penginderaan  [13],  pertimbangan  efek  ini penting.  Tujuannya  adalah  bahwa  setelah preprocessing, semua gambar akan ditampilkan seolah-olah  mereka  diperoleh  dari  sensor  yang sama [19]. Rektifikasi geometrik citra mengambil  sampel  ulang  atau  mengubah  kisi piksel  agar  sesuai  dengan  proyeksi  peta  atau gambar referensi lainnya.
B.    Proses Registrasi
Metode  registrasi  citra  merupakan  upaya untuk menyelaraskan  dua  gambar  yang  diambil dari  lokasi  yang  sama[14].  Sebagai  contoh, menyelaraskan dua atau lebih foto yang diambil pada  waktu  yang  sama,  tetapi  menggunakan instrumen yang berbeda, seperti MRI ( Magnetic Resonance  Imaging ) scan dan  PET  ( Positron Emission  Tomography ) scan .  Atau,  mungkin gambar  diambil  pada  waktu  yang  berbeda dengan  menggunakan  instrumen  yang  sama, seperti  gambar  satelit  dari  lokasi  tertentu  yang diambil beberapa hari, bulan, atau bahkan pada tahun yang berbeda. Dalam hal ini, menggabungkan gambar atau melakukan analisis kuantitatif dan perbandingan
membutuhkan
kompensasi untuk penyimpangan geometrik yang disebabkan oleh perbedaan  dalam  sudut  kamera,  jarak,  dan orientasi;  resolusi  sensor;  pergeseran  posisi subjek,  dan  faktor  lain.  Dalam  percobaan  ini menggunakan  ER  Mapper  sebagai  perangkat lunak untuk proses Registrasi.
Untuk  menunjukkan  ketepatan  gambar  yang dihasilkan  dari  proses  registrasi,  kita  dapat melakukan  evaluasi  dengan  membandingkan nilai  intensitas  keabuan  atau RMS_error yang ada  antara  kedua  citra  temporal  sebelum  dan setelah proses registrasi dengan rumus RMS_error pada persamaan 4.
C. Koreksi Radiometrik
Koreksi  radiometrik  merupakan  tahap awal pengolahan data sebelum analisis dilakukan  untuk  suatu  tujuan,  misalnya  untuk identifikasi  liputan  lahan  pertanian.  Proses koreksi  radiometrik mencakup koreksi  efek-efek yang  berhubungan  dengan  sensor  untuk meningkatkan  kontras  ( enhancement )  setiap piksel  ( picture  element )  dari  citra,  sehingga objek  yang  terekam  mudah  diinterpretasikan
atau  dianalisis  untuk  menghasilkan  data  atau informasi  yang  relevan  sesuai  dengan  keadaan sebenarnya dilapangan[17].
Citra  satelit  pada  umumnya  mengandung  nilai Digital  Number  (DN)  asli  yang  belum  diproses berdasarkan nilai spektral radian sesungguhnya yang  berdampak  pada  hasil  informasi  yang kurang  akurat.  Hal  ini  disebabkan  oleh perbedaan  nilai  sudut  perekaman,  lokasi matahari,  kondisi  cuaca  dan  faktorpengaruh lainnya. Oleh  karena itu perlu dilakukan koreksi radiometrik  untuk  memperbaiki  nilai  piksel dengan  cara  mengkonversi  nilai  DN  menjadi nilai  unit spektral reflektan  (reflectance). Proses koreksi  radiometrik  dikelompokkan  menjadi  3 kelompok utama, yaitu:
1.  Koreksi radiometrik akibat pengaruh kesalahan  faktor  internal  sensor  (koreksi radiometrik sistematik)
2.  Koreksi radiometrik akibat pengaruh kesalahan faktor eksternal ( reflectance ) 3.  Koreksi atmosfer
Koreksi  radiometrik  akibat  pengaruh  kesalahan faktor  internal  sensor  sering  disebut  sebagai koreksi  radiometrik  sistematik.  Pada  umumnya produk  standar  data  citra  optik  resolusi menengah  sudah  dilakukan  koreksi  radiometrik sistematik.  Namun  informasi  dari  hasil  koreksi sistematik  belum  sesuai  dengan  kondisi  objek sesungguhnya  dikarenakan  pada  saat  radiasi elektromagnetik  direkam  oleh  sensor  satelit, radiasi  elektromagnetik  telah  melewati  atas atmosfer  dan  atmofer  bumi  sebanyak  dua  kali, yaitu  pada  saat  sinar  matahari  mengenai  objek dan  pada  saat  objek  merefleksikannya  ke sensor.  Pada  proses  ini  telah  terjadi  absorpsi dan penghamburan  radiasi  yang arahnya dapat berubah.  Oleh  karena  dampak  dari  proses  ini adalah adanya effect haziness yang mengurangi  kontras  citra  dan effect  adjacency yang  mana  nilai  radian  direkam  berdasarkan dari  penggabungan  dari  nilai  hamburan  piksel yang terdekat. Untuk mengurangi efek tersebut, maka  perlu  untuk  dilakukan  koreksi  akibat kesalahan faktor eksternal dan koreksi atmosfer.  Koreksi  rediometrik  akibat  pengaruh kesalahan  faktor  eksternal  adalah  koreksi radiometrik  yang  disebabkan  oleh  perbedaan posisi matahari, sudut perekaman, dan topografi wilayah.  Sedangkan  proses  koreksi  radiometrik karena  faktor  eksternal  atmosfer  meliputi koreksi  atmosfer  atas  ( Top  of  Atmosphere ), BRDF  ( Bidirectional  Reflectance  Difference Function ),  dan Slope  Correction .  Hasil  dari koreksi  radiometrik  karena  faktor  eksternal biasanya  berupa  nilai  r eflectance objek  yang merupakan rasio dari radian terhadap i rradian .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagaimana rancangan penelitian, langkah pertama dilakukan pembentukan codebook yaitu  mencari  ciri  yang  unik  dari setiap sub  area pada  kedua  citra  temporal berdasarkan  tingkat  keabuan  dan  kemudian dilakukan  proses encoding dimana  proses encoding merupakan upaya untuk merepresentasikan setiap sub area pada kedua citra  temporal  dengan  suatu  nilai  indeks  yang
sesuai dengan codebook . Untuk dapat dilakukan  deteksi  perubahan,  maka  nilai  indeks yang  terbentuk  dari  dua  citra  temporal  tersebut dibandingkan.  Selanjutnya  nilai  dan  lokasi indeks  yang  berbeda  disimpan  dan  ditampilkan dengan blok berwarna putih pada citra temporal ke-2 sebagai daerah yang mengalami perubahan.  Hasil  deteksi  perubahan  pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  4. hingga Gambar 7 sebagai berikut:
Dari  hasil  deteksi  perubahan  dua  citra  temporal yang  berlokasi  di  daerah  Waena  Abepura Jayapura  telah  berhasil  dilakukan  deteksi terhadap  perubahan  yang  terjadi  selama  kurun waktu  5  tahun  (2003-2008).  Dari  Gambar  7
diatas dapat diamati daerah atau kawasan  yang mengalami  perubahan,  ini  dapat  diamati  dari daerah  atau  subarea  yang  terdapat  kotak berwarna  putih  dan  ditandai  dengan  lingkaran berwarna  biru,  merah,  dan  kuning.  Beberapa informasi  dapat  dijelaskan  terkait  dengan
59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 62 87 52 52 52 52 59 59 59 68 17 17 23 16 16 17 23 96 86 42 88 4 19 58 86 86 41 89 19 50 33 50 42 33 52 87 33 12 62 8 62 21 30 68 16 17 16 17 17 16 70 19 64 19 19 19 33 64 62 19 19 84 19 37 94 69 40 40 84 19 19 62 8 8 8 8 89 68 17 16 17 96 16 23 64 86 89 5 29 30 31 30 45 64 19 19 89 88 30 99 30 50 52 21 84 33 8 8 2 94 19 68 70 17 40 64 70 23 19 88 69 89 38 19 58 58 12 42 58 19 19 42 42 70 50 86 48 2 33 19 62 2 84 48 64 68 12 42 58 16 17 17 70 62 88 16 42 19 4 19 64 19 19 45 86 70 30 21 38 19 21 40 21 52 62 2 33 94 64 68 50 1 1 88 17 23 31 48 87 58 33 5 33 84 64 19 42 29 99 23 50 50 89 58 12 70 89 33 2 19 58 48 8 68 10 94 5 42 88 86 86 33 29 40 88 41 50 19 58 30 42 23 88 88 96 70 40 88 58 70 89 19 12 64 58 48 8 37 37 50 50 86 19 19 38 58 19 19 89 30 84 19 89 19 70 58 86 70 88 84 62 12 19 40 84 62 19 19 19 62 87 37 37 23 5 42 86 88 40 19 89 40 64 41 50 19 42 86 70 70 23 40 12 84 50 19 19 62 52 52 12 19 64 19 37 37 37 37 69 69 88 86 64 42 19 5 64 42 62 12 86 17 17 16 17 23 89 58 88 19 58 52 2 84 12 58 19 89 17 37 37 37 37 37 23 16 70 70 19 70 40 58 86 88 17 17 16 96 17 96 17 23 96 16 70 70 2 43 33 42 86 42 96 37 37 37 37 37 37 96 16 50 50 17 29 16 69 17 96 23 16 17 17 16 33 4 88 17 23 4 33 12 19 70 86 23 16 37 37 37 37 37 37 37 40 42 40 30 88 16 16 23 23 88 30 30 19 37 40 84 37 16 17 16 31 5 86 58 70 16 16 37 37 37 37 37 37 37 40 12 38 70 88 70 16 96 40 5 89 86 40 21 19 16 38 16 88 96 16 70 70 16 23 88 16 37 37 37 37 37 37 37 23 43 17 17 86 29 88 38 10 70 58 62 8 8 52 88 38 23 31 17 17 23 23 16 17 96 16 37 37 37 37 37 37 37 23 5 38 40 12 69 58 62 12 70 86 58 33 52 52 12 16 16 70 70 96 17 17 23 17 17 17 37 37 37 37 37 37 37 38 87 38 89 17 17 23 33 52 43 23 86 19 19 19 86 88 86 88 70 17 17 17 17 17 17 96 37 37 37 37 37 37 37 23 33 40 12 30 30 30 62 52 52 37 23 58 19 19 86 86 86 86 88 23 16 17 96 70 16 16 37 37 37 37 37 37 37 37 37 86 70 23 19 19 84 19 84 37 88 70 86 19 64 19 19 70 86 88 16 17 96 96 70 88 37 37 37 37 37 37 38 17 23 89 29 84 84 62 8 12 84 42 23 70 58 86 19 88 86 38 19 64 88 17 17 23 23 96 37 37 37 37 37 37 37 23 40 62 12 33 43 8 8 52 2 45 62 88 16 16 70 19 19 19 19 86 70 17 23 17 17 17 37 37 37 37 37 37 37 58 58 2 52 40 62 8 52 48 87 40 8 12 17 96 70 86 19 19 19 16 70 16 16 17 96 17 37 37 37 37 37 37 70 29 58 84 43 62 52 52 87 2 12 19 48 16 16 99 70 40 19 42 70 16 70 17 16 17 16 17 37 37 37 37 37 70 16 23 23 50 5 50 2 84 12 19 19 58 86 16 16 16 16 58 86 89 70 70 70 16 96 17 17 17 68 37 37 16 86 70 17 29 12 17 42 23 16 70 86 58 86 30 69 16 17 16 70 86 19 88 86 70 96 16 17 96 17 16 37 23 37 70 69 17 17 17 19 64 4 70 70 16 17 88 86 16 70 16 16 16 17 23 58 86 86 70 16 96 96 17 16 17 68 88 37 40 70 40 42 4 41 86 16 88 16 70 23 64 64 40 88 96 96 17 17 17 17 23 16 70 16 16 17 17 96 17 68 30 16 33 64 5 29 12 50 16 23 23 29 40 43 19 86 62 12 70 17 17 17 17 17 17 17 17 96 69 16 17 17 17 7 20 39 20 39 20 7 7 39 7 7 7 7 20 39 39 7 20 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 62 87 59 2 52 52 59 59 59 68 17 17 23 16 16 17 23 96 86 42 88 4 19 58 86 86 41 89 19 50 33 50 42 33 52 87 12 43 52 8 62 62 30 68 16 17 16 17 17 16 70 19 64 19 19 19 33 64 62 19 19 84 19 37 94 69 40 40 84 19 19 48 52 8 8 21 89 68 17 16 17 96 16 23 64 86 89 5 29 30 31 30 45 64 19 19 89 88 30 99 30 50 52 21 84 84 52 52 52 68 58 68 86 64 40 64 70 23 19 88 69 89 38 19 58 58 12 42 58 19 19 42 42 70 50 86 48 2 33 84 43 2 12 31 70 68 30 30 58 16 17 17 70 62 88 16 42 19 4 19 64 19 19 45 86 70 30 21 38 19 21 40 21 52 62 2 33 64 70 68 50 62 12 88 17 23 31 48 87 58 33 5 33 84 64 19 42 29 99 23 50 50 89 58 12 70 89 33 2 19 58 19 30 68 10 84 45 42 88 86 86 33 29 40 88 41 50 19 58 30 42 23 88 88 96 70 40 88 58 70 89 19 12 64 86 33 52 37 37 50 50 86 19 19 38 58 19 19 89 30 84 19 89 19 70 58 86 70 88 84 62 12 19 40 84 62 19 19 86 70 89 37 37 23 5 42 86 88 40 19 89 40 64 41 50 19 42 86 70 16 23 40 12 84 50 19 19 62 52 52 12 19 64 89 17 37 37 37 69 69 88 86 64 42 19 5 64 42 62 12 86 17 17 16 17 23 89 58 88 19 58 52 2 84 19 58 86 38 16 37 37 37 37 37 23 16 70 70 19 70 40 58 86 88 17 17 16 96 17 96 17 23 96 16 70 70 2 43 33 42 86 42 96 37 37 37 37 37 37 96 16 50 50 17 29 16 69 17 96 23 16 17 17 16 33 4 88 17 23 4 33 12 19 70 86 23 16 37 37 37 37 37 37 37 40 42 40 42 70 42 23 23 23 88 30 30 19 37 40 84 37 16 17 16 31 5 86 58 70 16 16 37 37 37 37 37 37 37 40 12 30 40 5 88 17 96 40 5 89 86 40 21 19 16 38 16 88 96 16 70 70 16 23 88 16 37 37 37 37 37 37 37 23 62 52 87 42 29 40 30 10 70 58 62 8 8 52 88 38 23 31 17 17 23 23 16 17 96 16 37 37 37 37 37 37 37 23 5 2 52 84 52 52 12 12 70 86 58 33 52 52 12 16 16 70 70 96 17 17 23 17 17 17 37 37 37 37 37 37 37 38 87 52 52 52 1 52 52 52 43 23 86 19 19 19 86 88 86 88 70 17 17 17 17 17 17 96 37 37 37 37 37 37 37 23 33 19 5 58 5 5 84 52 52 37 23 58 19 19 86 86 86 86 88 23 16 17 96 70 16 16 37 37 37 37 37 37 37 17 17 86 89 70 40 19 84 19 84 37 88 70 86 19 64 19 19 70 86 88 16 17 96 96 70 88 37 37 37 37 37 37 38 17 23 89 29 84 84 62 8 12 84 42 23 70 58 86 19 88 86 38 19 64 88 17 17 23 23 96 37 37 37 37 37 37 37 23 40 62 12 33 43 8 8 52 2 45 62 88 16 16 70 19 19 19 19 86 70 17 23 17 17 17 37 37 37 37 37 37 37 58 58 2 52 40 62 8 52 48 87 40 8 12 17 96 70 86 19 19 19 16 70 16 16 17 96 17 37 37 37 37 37 37 70 29 58 84 43 62 52 52 87 2 12 19 48 16 16 99 70 40 19 42 70 16 70 17 16 17 16 17 37 37 37 37 37 37 16 23 23 50 5 50 2 84 12 19 19 58 86 16 16 16 16 58 86 89 70 70 70 16 96 17 17 17 68 37 37 16 86 37 17 29 12 17 42 23 16 70 86 58 86 30 69 16 17 16 70 86 19 88 86 70 96 16 17 16 17 16 37 23 37 70 69 37 17 17 19 64 4 70 70 16 17 88 86 16 70 16 16 16 17 23 58 86 86 70 16 96 96 17 16 17 68 88 37 40 70 40 42 4 41 86 16 88 16 70 23 64 64 40 88 96 96 17 17 17 17 23 16 70 16 16 17 17 96 17 68 30 16 33 64 5 29 12 50 16 23 23 29 40 43 19 86 62 12 70 17 17 17 17 17 17 17 17 96 69 16 17 17 17 7 20 39 20 39 20 7 7 39 7 7 7 7 20 39 39 7 20 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
perubahan  pada  masing-masing  area  dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Deteksi Perubahan
Colouring Area Before Change
Detection(T 1 ) After Change Detection(T 2 )
Blue Vegetation Soil
Red Soil Water Yellow Vegetation Soil Blue Vegetation Soil Red Soil Water Yellow Vegetation Soil
Untuk  sub  area  yang  ditandai  lingkaran  biru pada  tahun  2003  (T 1 )  merupakan  daerah  yang tertutup  tumbuhan  dengan  sedikit  wilayah  yang gundul,  namun  pada  tahun  2008  (T 2 )  terdeteksi perubahan  dimana  areal  yang  gundul  semakin meluas. Berikutnya pada sub area yang ditandai lingkaran  merah  pada  (T 1 )  pada  awalnya merupakan  kawasan  yang  tertutup  tumbuhan liar  dengan  tanah  yang  berkapur,  namun  pada tahun  2008  (T 2 )  terdeteksi  terjadi  perubahan yang  sangat  signifikan  yaitu  dibangun  sebuah kawasan  kolam.  Sedangkan  pada  sub  area yang  ditandai  lingkaran  kuning  terdeteksi  telah terjadi  perubahan  yang  disebabkan  karena erosi.
Adapun  perubahan  ini  dideteksi  berdasarkan jumlah  dan  nomor  indeks  yang  berubah  pada suatu  subarea  (yang  ditandai  dengan  kotak berwarna  putih).  Selain  itu  untuk  akurasi  hasil analisa juga telah dilakukan proses pembesaran agar  objek  dapat  terlihat  dengan  jelas.  Dan yang  terakhir,  hasil  pengamatan  perubahan  ini juga  telah  dicocokkan  dengan  hasil  deteksi perubahan  yang telah lebih dulu  dilakukan  oleh lembaga  Lapan.  Pada  Gambar  8  dan  9  berikut dapat  dilihat  nilai  indeks  dari  kedua  citra temporal.
Gambar 8. Representasi Nilai Indeks pada T1 Gambar 9. Representasi Nilai Indeks pada T2
Pada  gambar  10  sampai  dengan  gambar  12 ditampilkan  representasi  dari codebook dengan jumlah 100 dengan ukuran blok 2, 4 dan 8 yang berhasil dibentuk.
Gambar 10. Representasi codebook dengan blok 2 x 2 dan jumlah codebook 100.
Gambar 11. Representasi codebook dengan blok 4 x 4 dan jumlah codebook 100.
Gambar 12. Representasi codebook dengan blok 8 x 8 dan jumlah codebook 100.
Histogram sebuah citra satelit merupakan representasi  grafis  dari frekuensi intensitas piksel  yang  ada  pada  citra  tersebut.  Pada sebuah  citra  keabuan  8  bit,  nilai  keabuan mencapai 256, sedangkan pada citra dengan 16 bit,  nilai  keabuan  mencapai  65.536.  Sebuah puncak ( peak ) pada histogram citra menunjukan kumpulan nilai keabuan yang banyak pada citra, sedangkan lembah ( valley ) menunjukan kumpulan nilai keabuan  yang sedikit pada citra. Gambar  13  dan  14  berikut  menunjukan  tipikal histogram untuk  citra  asli  dan  citra  rekonstruksi dari citra T1.
Gambar 13. Histogram citra satelit asli T1.
Gambar 14. Histogram rekonstruksi citra T1.
Kedua histogram memiliki  10 peak dan setiap peak dipisahkan  antara  5 – 15  tingkat intensitas  keabuan.  Dengan  jarak  antar peak yang  mencapai  15  tingkat  intensitas  keabuan, ternyata  nilai RMS_error yang  hanya  mencapai 9 tingkat tidak akan mengakibatkan perpindahan peak pada  tiap  piksel  yang
mengakibatkan perubahan citra yang signifikan. Dengan  nilai RMS_error yang  kecil  dan histogram yang  serupa  sehingga  antara  citra satelit asli  dan  citra satelit rekonstruksi  terlihat tidak  terlalu  berbeda,  maka codebook yang dibangun  dapat  digunakan  sebagai vektor quantizer untuk  perolehan  citra satelit berbasis konten.
Seiring  dengan  bertambahnya  ukuran codebook menjadi  500  maka  nilai  rata-rata RMS_error turun menjadi 6.37 pada ukuran blok 2x2, yang artinya hasil rekonstruksi masih mirip aslinya.  Akan  tetapi  untuk  peningkatan  ukuran blok  menjadi  4x4  nilai  rata-rata RMS_error meningkat menjadi 15.73 untuk jumlah codebook 100.  Peningkatan  ukuran  blok ternyata  sangat  berpengaruh  pada  kehilangan informasi  secara  signifikan  pada  citra.  Begitu pula dengan nilai distorsi , semakin besar ukuran blok  semakin besar  nilai distorsi yang diperoleh seperti yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 2. Rata-rata distorsi pada setiap ukuran codebook dan blok Ukura n blok Ukuran codebook
100 200 300 400 500 2 x 2 28.22 20.24 19.04 21.32 23.02 4 x 4 124.06 100.42 92.85 100.77 77.33 8 x 8 227.34 277.57 250.78 262.73 259.72 Tabel 3. Rata-rata RMS_error pada setiap ukuran codebook dan blok Ukura n blok
Ukuran codebook 100 200 300 400 500 2 x 2 9.20 7.22 6.35 6.62 6.37 4 x 4 15.73 14.74 14.10 14.38 12.23 8 x 8 24.28 20.60 20.34 20.21 19.67

## KESIMPULAN
Hasil  studi  ini  memberikan  kesimpulan bahwa  ciri  tekstur  citra  satelit  dapat  diekstraksi dengan  pendekatan codebook dan keyblok . Berdasarkan  keberhasilan  didalam  sistem  temu kembali  berbasis  text,  dengan  ini  sistem  temu kembali  informasi  berdasarkan  konten  pada domain  citra satelit  Ikonos dapat  dilakukan dengan  merepresentasikan  citra satelit diubah menjadi vektor ciri 1-dimensi dengan melakukan encoding berdasarkan codebook yang  telah dibentuk. Akurasi terbaik diperoleh pada ukuran
blok  2x2  dan codebook 300,  dengan  melihat tampilan  citra satelit hasil  rekonstruksi  secara visual dan  diperkuat  dengan  menghitung  nilai rata-rata RMS_error dapat  disimpulkan  bahwa kerusakan  citra satelit ketika  rekonstruksi  tidak terlalu  signifikan  karena  nilai  rata-rata distorsi 19.04  tingkat  keabuan  dan  nilai  rata-rata RMS_error yaitu  6.35  tingkat  keabuan  masih dianggap dalam batas toleransi.
Sehingga pada bagian ini dapat disimpulkan  bahwa  metode  keyblock  cocok untuk mendeteksi perubahan pada citra multispektral.  Banyak  hal  yang  mempengaruhi hasil  seperti  intensitas  cahaya,  pergerakan objek, preprocessing data dan registrasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  dan  pengembangan  keyblock untuk deteksi perubahan multispektral didukung oleh  lab Image  Processing and Pattern Recognition di fakultas ilmu komputer Universitas  Indonesia.  Penulis  mengucapkan terima kasih kepada Prof. Aniati Murni Arimurthy atas partisipasinya dalam pengembangan keyblock untuk deteksi perubahan citra multispektral.

## REFERENSI
[1]  Coppin  ,  R.  Pol.,  and  Marvin,  E.  Bauer, “ Processing  of  Multitemporal  Landsat  TM Imagery  to  Optimize  Extraction  of  Forest Cover Change Features ” , IEEE
Transactions  on  Geoscience  and  Remote Sensing, 32(4):918-927, 1994
[2]  Duda  O.,  Peter,  Hart  E.,  Peter,  Stork  G., David,  Pattern  Classification,  2nd  Edition, John Wiley & Sons, 2001
[3]  Gonzalez,  Rafael  C.,  Richards  E.,  Woods, Digital  Image  Processing,  Addison-Wesley Publishing Company, 1993
[4]  Hardiyanti,  Sri  F.  P.,  Interpretasi  Citra Digital,  Jakarta  :  Gramedia  Widiasarana Indonesia, 2001
[5]  Hussein  N., “ A  Fast  Greedy  K-Means Algorithm ” ,  Master ’ s  Thesis,  University  of Amsterdam, Netherlands, 2002 [6]  J.  Eakins  dan  M.  Graham, “ Content-based Image  Retrieval, ” Technology  Applications Programme  Report  39,  University  of Northumbria at Newcastle, October 1999.
[7]  Jensen  J.  R.,  Introduction  Digital  Image Processing, A Remote
Sensing Perspective, 2nd Edition, Prentice-Hall Inc., USA, 1996
[8]  Johnson  D.  R.  and  Kasischke,  S.E.,
“ Change  Vector  Analysis:  Technique  or The Multispectral Monitoring of Land Cover
and  Condition ” ,  International  Journal  of Remote Sensing, 19(3):411-426, 1998 [9]  L. Zhu dan  A. Zhang, “ Theory of  Keyblock- based  Image  Retrieval, ” ACM  Journal,  pp. 1-32,  March 2002.
[10] L.  Zhu,  A.  Rao,  dan  A.  Zhang, “ Advanced Feature Extraction for Keyblok-based Image Retrieval, ”
Proceedings of International  Workshop  on  Multimedia Information  Retrieval  (MIR  2000),  Los Angeles,  California,  USA,  November  4, 2000.
[11] L.  Zhu,  A.  Rao,  dan  A.  Zhang,  2000, “ Keyblok:  An  approach  for  content-based geographic image retrieval, ” Proceedings of
First International Conference on Geographic Information Science (GIScience2000), Savannah, Georgia, USA, 286 – 287, 2000.
[12]  L. Zhu, C. Tang, dan A. Zhang, “ Using Key blok  Statistics  to  Model  Image  Retrieval, ”
Advances in Multimedia Information Processing – PCM  2001,  Second  IEEE Pacific  Rim  Conference  on  Multimedia, Beijing,  China,  October  24-26,  2001, Proceedings 2001.
[13]  Likas,  Aristidis,  Vlassis  Nikos,  Verbeek  J., Jacob, “ The  Global  K-Means  Clustering Algorithm ” ,  In  Pattern  Recognition,  36(2), 2003
[14]  Lillesand,  Thomas  M.,  Kiefer  Ralph  W., Remote  Sensing  and  Image  Interpretation, John Wiley & Sons Inc., 2000
[15]  Metternicht,  Graciela, “ Change  Detection Assessment Using Fuzzy Sets and Remotely  Sensed  Data  :  An  Application  of Topographic  Map  Revision ” ,  Journal  of Photogrammetry & Remote Sensing, 54:221-233, 1999
[16]  Munibah,  Khursatul, “ Mangrove  Change Detection  Using  The  Landsat  Thematic Mapper  and  Effects  on  Mangrove  Soils Characteristics A Case Study of  The North Coast  of  Subang,  West  Java,  Indonesia ” , Master ’ s Thesis, Asian Institute of Technology, Bangkok -Thailand, 1998
[17]  Murni,  Aniati  dan  Setiawan,  Suryana, Pengantar  Pengolahan  Citra,  Jakarta:  Elex Media Komputindo, 1992
[18]  Nelson,  R.  F., “ Detecting  Forest  Canopy Change  due  to  Insect  Activity  using Landsat MSS ” , Photogrametric Engineering & Remote Sensing, 49:1303-1314, 1983
[19]  Nikolaidis,    N.,  and  Pitas  I.,  3-D  Image Processing  Algorithms,  John-Wiley  &  Sons Inc., 2001
[20]  P.  Brodatz, “ Textures ” ,  New  York,  Dover, 1966.
[21]  Parker, J.R., Algorithms for Image
Processing  and  Computer  Vision,  Wiley Computer  Publishing,  John-Wiley  &  Sons Inc., 1997
[22]  Pratt, K., William, Digital Image Processing,
2nd Edition, John-Wiley & Sons Inc., 1991
[23]  R.  M.  Haralick,  K.  Shanmugam,  dan  I. Dinstein, “ Textural  Feature  for  Image Classification, ” IEEE Transactions on
Sistem,  Man  dan  Cybernetics,  Vol  SMC-3
No. 6, November 1973.
[24]  Ronald A.Rensink. Departments of
Psychology and Computer Science, University of British Columbia,   Vancouver, British  Columbia,  V6T1Z4  Canada;  e-mail: ensink@psych.ubc.ca . [25]  Sirait, Pahala, “ Deteksi Perubahan Wilayah dengan  Pendekatan  Segmentasi  Tiga Dimensi  Split-Merge  dan  Nilai  Ambang Otomatis ” , 2004 [26]  Wellner, D.,  Pierre, “ Adaptive Thresholding for  the  Digital  Desk ” ,  EuroPARC  Technical Report BPC:93-110, 1993 [27]  Yamamoto,
Takahiro, Hamaizumi, Hiroshi, ” A  Change  Detection  Method  for Remotely Sensed Multispectral and Multitemporal Images
Using 3-D Segmentation ” , IEEE
Trans. On Geoscience  and  Remote  Sensing,  39(5), 2001
[28]  Yates,  R.B,  dan  B.R.  Neto.  Modern Information  Retrieval.  Addison  Wesley, 1999.