## KLASIFIKASI PENUTUP/PENGGUNAAN LAHAN DENGAN DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH HIPERSPEKTRAL (HYPERION) MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK TIRUAN
(LAND-USE/LAND-COVER CLASSIFICATION WITH HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING SATELLITE DATA USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS METHOD)
Dony Kushardono Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia e-mail : dony_kushardono@lapan.go.id
Diterima 19 Agustus 2016; Direvisi 2 Desember 2016; Disetujui 13 Desember 2016

## ABSTRACT
Hyperspectral remote sensing data has numerous spectral information for the land-use/land- cover (LULC) classification, but a large number of hyperspectral band data is becoming a problem in the  LULC  classification.  This  research  proposes  the  use  of  the  back  propagation  neural  network  for LULC classification with hyperspectral remote sensing data. Neural network used in this study is three layers, in which to test input layer has a number of neurons as many as 242 to process all band data, 163 neurons, and 50 neurons to process the data band has a high average digital number, and data bands  at  wavelengths  of  visible  to  near  infrared.  The  results  showed  the  use  of  all  the  data  band hyperspectral on classification with the neural network has the highest classification accuracy of up to 98% for 18 LULC class, but it takes a very long time. Selecting a number of bands of precise data for classification with a neural network, in addition to speeding up data processing time, can also provide sufficient accuracy classification results.
Keywords: Hyperspectral, LULC, Classification, Neural network

## ABSTRAK
Data penginderaan jauh hiperspektral memiliki informasi spektral yang sangat banyak untuk klasifikasi  penutup/penggunaan  lahan  (LULC),  akan  tetapi  banyaknya  jumlah band data  hiperspektral menjadi  masalah  dalam  klasifikasi  LULC.  Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan back  propagation neural network untuk klasifikasi LULC dengan data penginderaan jauh hiperspektral. Neural network yang dipergunakan 3 lapis, dimana untuk uji coba lapis masukan memiliki jumlah neuron sebanyak 242  untuk  mengolah  seluruh band ,  163 neuron ,  dan  50 neuron untuk  mengolah  data band yang memiliki  nilai  digital  rataan  yang  tinggi,  dan  data band pada  panjang  gelombang  cahaya  tampak hingga  infra  merah  dekat.  Hasil  penelitian  menunjukkan  penggunaan  seluruh band data hiperspektral  pada  klasifikasi  dengan neural  network memiliki  akurasi  hasil  klasifikasi  tertinggi hingga  98%  untuk  18  kelas  LULC,  akan  tetapi  waktu  yang  diperlukan  sangat  lama.  Pemilihan sejumlah band data yang tepat untuk klasifikasi dengan neural network , selain mempercepat waktu pengolahan data, juga bisa memberikan akurasi hasil klasifikasi yang mencukupi.
Kata Kunci : Hiperspektral, LULC, Klasifikasi, Neural network

## 1  PENDAHULUAN
Rendahnya keakuratan hasil klasifikasi  penutup/penggunaan  lahan dengan data penginderaan jauh (inderaja) secara  digital  adalah  karena  kurangnya informasi  yang  diperlukan  untuk  mem- bedakan  obyek  lahan.  Pada  klasifikasi penutup/penggunaan  lahan  dengan hanya mempergunakan informasi spektral  dari  data  penginderaan  jauh, dipandang  tidak  bisa  meningkatkan akurasi hasil klasifikasinya [Kushardono et.al. ,  1995a,  Whiteside  dan  Ahmad, 2005].  Untuk  itu  guna  meningkatkan akurasi  hasil  klasifikasi  tersebut,  saat ini  banyak  diusulkan  penggunaan informasi  spasial  [Kushardono et.al. , 1995a,  Sun et  al. ,  2005,  Whiteside  dan Ahmad,  2005,  Sari  dan  Kushardono, 2014],  penggunaan  informasi  spektral beda  waktu  dari  data  inderaja  multi- temporal  [Kushardono et  al. ,  1995b, Muller et al. , 2004, Deilmai et al. , 2014 ], penggunaan informasi gabungan spasial dan temporal [Kushardono et  al. , 1995b], pengunaan  informasi  multisensor  dari data inderaja optic dan radar [Kushardono, 1997a].  Dengan  kata  lain  penelitian sebelumnya  mengakatakan  semakin banyak  informasi  penginderaan  jauh yang  dipergunakan  untuk  klasifikasi obyek penutup/penggunaan lahan, akurasinya makin meningkat.
Dengan  telah  diluncurkannya satelit EO-1 yang dilengkapi pengindera
hiperspektral  Hyperion  242 band pada panjang gelombang 400 nm hingga 2500 nm  (Beck,  2003),  maka  penggunaan informasi  inderaja  untuk  klasifikasi penutup/penggunaan lahan secara digital  menjadi  tidak  hanya  terbatas pada  data  multispektral  tiga  hingga delapan band . Dengan demikian meningkatkan  akurasi  hasil  klasifikasi penutup/penggunaan lahan diharapkan dapat  dilakukan  dengan  masukan informasi data hiperspektral.
Muhammad  dan  Arjasakusuma (2010)  melakukan  klasifikasi  dengan data  hiperspektral  berbasis  metode spectral angle mapper dari data spektral lapangan,  tetapi  hasil  klasifikasinya masih  rendah. Craig  dan  Shan  ( 2002 ) mengusulkan metode pengolahan klasifikasi  dengan  data  hiperspektral penggunaan  metode  PCA  pada  data AVIRIS  60 band ,  tetapi  hasilnya  juga masih belum tinggi dibanding penggunaan data asli seluruh band (Du et al ., 2006). Untuk  meningkatkan  pengelompokan dalam  klasifikasi,  Kitti et  al .  (2012) mengusulkan  metode  penggabungan informasi  PCA  dan informations  gain dari  data  hiperspektral.  Sedang  Ablin dan  Sulochana  (2013)  mengusulkan penggunaan  informasi  spektral  dan spasial  untuk  meningkatkan  akurasi hasil klasifikasi dengan data hiperspektral.
Permasalahan  klasifikasi  penutup/ penggunaan  lahan  secara  digital  meng-
gunakan  data  inderaja  hiperspektral adalah  bagaimana  caranya  memperoleh informasi  dari  ratusan band data tersebut  untuk  pengklasifikasi.  Untuk mendapatkan  informasi  maksimal  dari seluruh band data  hiperspektral  dalam klasifikasi  penutup/penggunaan  lahan, penelitian  ini  mengusulkan  metode pengklasifikasi neural networks , dimana berdasarkan penelitian sebelumnya pengklasifikasi neural networks memiliki kemampuan  mengolah  data volume besar (Kushardono, 1997b).

## 2  BAHAN DAN METODE 2.1 Lokasi dan Bahan
Bahan  utama  dalam  penelitian ini  adalah  Data  Satelit  EO-1  Hyperion 242 band ,  16  bit  data,  resolusi  spasial 30m dan luas cakupan 7,5 km kali 100
km,  level  data  koreksi  terain  (Level 1Gst),  format  GeoTIFF,  serta  tanggal akuisisi  data  5  Agustus  2014.  Adapun daerah cakupan datanya pada  sebagian Kabupaten  Pemalang,  Gunung  Slamet, Kabupaten Purwokerto hingga Kabupaten Cilacap  seperti  pada  Gambar  2-1. Dimana  dipilihnya  daerah  ini  karena adanya keberagaman penutup/ penggunaan  lahan  mulai  dari  laut hingga pegunungan.
Sebagai  data  referensi  juga dipergunakan  data  satelit  resolusi spasial  tinggi  pada  29  Juli  2014 sebagaimana  contoh  pada  Gambar  2-2, untuk  mendukung  pembuatan  data referensi  yakni training  data untuk pembelajaran  dalam  klasifikasi  dan test site  data untuk  menguji  akurasi  hasil klasifikasi.
Gambar 2-1: Lokasi dan data hiperspektral yang dipergunakan

## 2.2 Metode
Pengklasifikasi  yang  dipergunakan dalam  penelitian  ini  adalah Back propagation  neural  networks atau  BPNN (Kushardono, 1997b), yakni seperti yang diperlihatkan  pada  Gambar  2-3,  jenis neural  network yang  berlapis-lapis, terdiri dari lapis masukan yang memiliki jumlah neuron untuk memasukan band data  hiperspektral,  satu  lapis  tengah dengan  sejumlah neuron dan neuron pada  lapis  keluaran  untuk  mendapatkan hasil  klasifikasi.  Dimana  BPNN  yang pada penelitian sebelumnya menggunakan lapis  masukan  dengan  jumlah neuron sedikit  sejumlah band spektral  data Landsat TM atau SPOT, pada penelitian ini untuk dapat mengolah data hiperspektral  jumlah neuron pada  lapis masukan  didisain  hingga  ratusan. Selain  itu  untuk  mengetahui  jumlah yang  optimal band hiperspektral  untuk klasifikasi  penutup/penggunaan  lahan, diujicoba  berbagai band spektral  yang dimasukan  berdasarkan  hasil  kajian statistik datanya.
Tahapan  pengolahan  klasifikasi dengan BPNN dilakukan sebagai berikut,
a. Penentuan  kelas  penutup/penggunaan lahan  dilakukan  dengan  interpretasi visual pada citra hiperspektral 3 band yang  dipilih  mewakili band merah, hijau  dan  inframerah  dekat,  dengan referensi  citra  satelit  resolusi  tinggi Gambar 2-2,
b. Berdasarkan  interpretasi  visual  pola yang nampak pada citra diidentifikasi 18  kelas  penutup/penggunaan  lahan
untuk  pemetaan  skala  1:50.000 berdasarkan SNI  7645:2010 seperti pada  Tabel  2-1  yang  dipergunakan sebagai  data  pembimbing  ( training data ) dalam klasifikasi,
c. Arsitektur  BPNN  yang  dipergunakan adalah  lapis  masukan  terdiri  dari neuron-neuron yang  jumlahnya  sama dengan  jumlah band data  yang dimasukan,  sedang  lapis  tengah jumlah neuron -nya  adalah  2  kali jumlah neuron pada  lapis  keluaran yang  merupakan  jumlah  optimum sebagimana hasil penelitian sebelumnya (Kushardono, 1995a), dan lapis keluaran  jumlah neuron -nya  18  sama dengan jumlah kelas penutup/ penggunaan lahan,
d. Klasifikasi penutup/penggunaan lahan  menggunakan  BPNN  dilakukan dengan  memasukan  seluruh band (242 band )  atau  sebagian band data hipersepktral,  dimana  hasilnya  akan dibandingkan  untuk  mendapatkan jumlah band yang  optimum  dalam klasifikasi.  Pembelajaran  BPNN  mem- pergunakan training  data dilakukan hingga  maksimum  10.000  iterasi pembelajaran  atau  hingga  RMS error- nya kurang dari 0,01,
e. Evaluasi  hasil  klasifikasi  dilakukan dengan  menggunakan  data  uji  ( test site Data )  dari  18  kelas  penutup/ penggunaan lahan sebagaimana Tabel 2-1,  dimana test  site  data diperoleh berdasarkan  interpretasi  visual  dan bantuan  citra  referensi  pada  daerah diluar daerah training data .
Gambar 2-2: Sebagian citra satelit resolusi tinggi sebagai referensi (Sumber: Google Earth)
Gambar 2-3: Model klasifikasi berbasis Neural Networks
Laut, Pemukiman, Jalan, Tambak Sawah, Pemukiman Kebun, Hutan Waduk, Kebun, Hutan

## Tabel 2-1: KELAS PENUTUP/PENGGUNAAN LAHAN YANG DIPERGUNAKAN
No Kelas Kelas SNI 7645:2010 Warna Keterangan Lokasi Luasan ( M²) Training Test Site 1  Laut dalam Laut Laut Jawa 8.089,4 88.983,8 2  Laut dangkal Laut Pesisir Laut Jawa 8.089,4 73.703,8 3  Waduk Waduk Waduk Cacaban-Tegal 8.089,4 133.026,4 4  Jalan Jaringan Jalan Jalan Pantura di Suradadi 8.988,3 40.447,2 5  Pemukiman Pemukiman Pemukiman di Suradadi 9.887,1 48.536,6 6  Tambak Tambak Ikan Tambak dan kolam ikan di Suradadi 8.089,4 62.019,0 7  Sawah air Sawah Irigasi Sawah fase air di Suradadi 9.887,1 89.882,7 8  Sawah v1 Sawah Irigasi Sawah fase vegetatif awal di Suradadi 9.887,1 86.287,4 9  Sawah v2 Sawah Irigasi Sawah fase vegetatif di Suradadi 8.089,4 75.501,4 10  Sawah b1 Sawah Irigasi Sawah fase panen di Suradadi 8.089,4 44.941,3 11  Sawah b2 Sawah Irigasi Sawah fase bera di Suradadi 8.089,4 52.131,9 12  Tegalan ladang Kebun campuran di Kedung Banteng 8.089,4 38.649,5 13  Hutan 1 Hutan Jati Hutan Jati di Kedung Banteng 8.089,4 85.388,5 14  Hutan 2 Hutan lahan kering Hutan di Lereng Gunung Slamet 8.089,4 139.318,1 15  Hutan 3 Hutan lahan kering Hutan semak di lereng Gunung Slamet 9.887,1 51.233,1 16  Kawah 1 Kaldera Lereng kawah Gunung Slamet 8.089,4 99.769,7 17  Kawah 2 Lahar Magma Gunung Slamet 8.089,4 27.863,6 18 Tidak ada info - Daerah tertutup awan 8.089,4 94.376,8 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari Training Data yang diperoleh dilakukan  analisis  statistis  diperoleh histogram nilai rataan 18 kelas penutup/penggunaan lahan seperti pada  Gambar  3-1  di  bawah,  dimana nampak keterpisahan antar kelas cukup baik  hampir  pada  seluruh  panjang gelombang  yang  tercakup  pada  sensor Hyperion antara 400nm hingga 2500nm
yang  terbagi  dalam  242 band .  Maka dilakukan  klasifikasi  BPNN  dengan masukan  242 band data  Hyperion dan diperoleh  hasil  klasifikasi  seperti  pada Gambar 3-3(a), dimana setelah dilakukan evaluasi  akurasi  hasil  klasifikasinya mempergunakan Test  Site Data  diperoleh pengukuran hasilnya seperti Pada Tabel 3-1.
Gambar 3-1: Statistik data hiperspektral pada 18 kelas penutup/penggunaan lahan
Tabel 3-1: AKURASI HASIL KLASIFIKASI BPNN UNTUK 242 BAND SEBAGAI DATA MASUKAN
1200 800 400 0 Panjang Gelombang (nm) Ra ta an N ila iD ig it al
Sebagai perbandingan
pada penelitian  ini  juga  dilakukan  klasifikasi BPNN mempergunakan data hiperspektral dan training  data yang  sama,  dengan masukan  163 band dan  50 band data. Dimana  163 band diambil  pada band - band data yang secara statistik memiliki nilai  rataan  tinggi  sebagaimana  yang diperlihatkan  pada  Gambar  3-2, sedang 50 band diambil  dari band-band data dengan  rataan  yang  tinggi  pada  daerah panjang  gelombang  cahaya  tampak hingga inframerah dekat (400nm~880nm). Selain  itu  sebagai  pembanding  juga dilakukan klasifikasi terbimbing Maximum Likelihood dengan masukan data informasi utama PCA (MLL PCA) sebagaimana yang diusulkan  Mader et  al. (2006)  dari  data Hyperion  dan training  data yang  sama. Adapun  hasilnya  adalah  seperti  pada Gambar  3-3(b),  (c),  (d)  dengan  akurasi hasil klasifikasi seperti pada Tabel 3-2.
Pada perbandingan hasil klasifikasi Gambar  3-3,  sekilas  nampak  bahwa hasil  BPNN  dengan  242 band data sebagai  masukan,    sama  dengan  163 band data  dan  50 band data  untuk klasifikasi  terhadap  18  kelas  penutup/ penggunaan  lahan.  Akan  tetapi  hasil
sangat  berbeda  dan  nampak  kurang baik pada hasil klasifikasi menggunakan MLL  PCA.  Hal  ini  disebabkan  karena pada  klasifikasi  MLL  PCA  yang  mem- pergunakan  data  5  komponen  utama PCA  sebagai  masukan  tersebut  tidak mampu  mewakili  seluruh  informasi spektral pada 242 band data hiperspektral. Dari  pengukuran  akurasi  hasil klasifikasi dan waktu pengolahan datanya  Tabel  3-2,  terlihat  bahwa walaupun  pada  MLL  PCA  waktu pengolahan  datanya  sangat  cepat  yakni tidak  sampai  satu  menit,  tetapi  akurasi hasil  klasifikasinya  tidak  lebih  baik dibanding  BPNN.  Sedang  pada klasifikasi BPNN  penggunaan  seluruh band data atau 242 band data akurasinya tertinggi dan  2%  lebih  tinggi  dari  BPNN  dengan 163 band maupun 50 band , tetapi waktu pengolahannya  menggunakan  masukan seluruh band untuk  pembelajaran neural  network satu  menit  lebih  lama dan  untuk  klasifikasi  18  menit  lebih lama  dibanding  menggunakan  masukan 163 band ,  bahkan  jauh  lebih  lama  45 menit  untuk  pembelajaran  dan  1  jam lebih  dibanding  dengan  masukan  50 band data.
Gambar 3-2: Statistik  data  hiperspektral  yang  dipergunakan  dan  jumlah band data  sebagai input dalam klasifikasi 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 356 417 478 539 600 661 722 783 844 875 905 936 966 997 1027 1058 1114 1175 1235 1296 1356 1417 1477 1538 1599 1659 1720 1780 1841 1901 1962 2022 2083 2143 2204 2264 2325 2385 2446 2506 2567 50 band 163 band 242 band Panjang Gelombang (nm) Ra ta a n N il a iD ig it a l
Diperolehnya
akurasi hasil klasifikasi  BPNN  dengan  masukan  50 band pada  panjang  gelombang  cahaya tampak  hingga  inframerah  dekat  yang sudah  cukup  tinggi,  disebabkan  karena untuk  18  kelas  LULC  yang  dijadikan target  klasifikasi  sebagaimana  terlihat pada statistik Gambar 3-1, pada panjang gelombang  tersebut  keterpisahan  antar kelasnya sudah nyata.
Demikian  pula  jumlah  iterasi dalam pembelajaran BPNN untuk mencapai  RMS error klasifikasi  yang ditetapkan kurang dari 0.01, sebagaimana terlihat  pada  Gambar  3-4,  makin banyak  jumlah band data  hiperspektral sebagai  masukan,  semakin  banyak jumlah  iterasi  untuk  mencapai  RMS error yang  diinginkan,  yakni  pada masukan  242 band dibutuhkan  9233 iterasi,  163 band 8717  iterasi,  dan  50 band
7356 iterasi. Hal tersebut disebabkan  semakin  banyak band data masukan  semakin  banyak  interaksi antar neuron lapis  tengah  dan  lapis masukan  pada neural  network ,  yang berarti semakin banyak update parameter gain  offset antar neuron (Kushardono, 1997)  tiap  kali  iterasi  untuk  upaya menurunkan RMS error , dimana nampak pula pada Gambar 3-4 gain offset antar neuron tersebut yang awalnya ditentukan acak, semakin banyak neuron , penurunan RMS error -nya  semakin  sulit  terutama pada  awal-awal  iterasi.  Dengan  demikian jumlah  penggunaan band data  pilihan sesuai  obyek  lahan  yang  diklasifikasi sebagai masukan dalam BPNN, semakin sedikit semakin cepat waktu pembelajaran dan klasifikasinya.
Tingginya  akurasi  hasil  klasifikasi pada  penggunaan  model  242  kanal, selain  jumlah neuron lapis  masukan yang  berhubungan  dengan neuron lapis tengah menjadi semakin banyak, dimana  pada  penelitian  Kushardono et al. (1995a)  jumlah neuron pada  lapisan ini semakin banyak semakin memudahkan  pengklasifikasi neural network dalam  membedakan  kelas, terutama pada klasifikasi dengan jumlah  kelas  penutup  lahannya  yang banyak.  Selain  itu  dengan  model  163 kanal  yang  tidak  mempergunakan informasi  pada  panjang  1235nm  hingga 1356nm  dan  1721nm  hingga  1900nm, sebagaimana nampak pada Gambar 3-1 pada daerah panjang gelombang tersebut masih terdapat sebagian informasi kelas lahan  utamanya  kawah  dan  magma, yang kemungkinan informasi ini dijadikan pembeda  utama  dalam  klasifikasi  non parametrik ini pada neuron yang terkait, sehingga menyebabkan turunnya akurasi  hasil  kelas  lahan  ini  menjadi 88%  dan  44%  dibanding  dengan  model 242  kanal  yang  akurasinya  dapat mencapai  100%  dan  46%.  Sedang  pada model  penggunaan  163  kanal  dan  50 kanal  sebagai  masukan  dalam  klasifikasi dengan  BPNN  memiliki  akurasi  hasil hampir  tidak  berbeda,  itu  disebabkan untuk klasifikasi kelas lahan pemukiman, sawah,  tegalan,  hutan  dan  perairan dengan  data  pada  panjang  gelombang 406nm hingga 902 nm yang dipergunakan model  50  kanal  sebagaimana  nampak pada  Gambar  3-1  untuk  kelas-kelas lahan  tersebut  sudah  dapat  mudah dapat  dibedakan  dalam  klasifikasinya.

## Tabel 3-2: PERBANDINGAN AKURASI HASIL KLASIFIKASI DAN WAKTU PENGOLAHANNYA
Metode Overall Akurasi (%) Kappa Waktu Pengolahan *) Pembelajaran Klasifikasi BPNN 242 band 98.44 0.98 49menit 24detik 69menit 32detik BPNN 163 band 96.75 0.97 48menit 50detik 41menit 57detik BPNN 50 band 96.22 0.96 4menit 2menit 19detik MLL PCA 81.24 0.80 52 detik
*) pada Komputer Core I3, 2.7GHz processor , RAM 4GB
Gambar 3-3: Perbandingan hasil klasifikasi, (a) 242 band , (b) 163 band , (c) 50 band , (d) MLL PCA
Gambar 3-4: Perbandingan  proses  pembelajaran  klasifikasi  BPNN  dengan  masukan  242 band ,  163 band dan 50 band 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1 194 387 580 773 966 1159 1352 1545 1738 1931 2124 2317 2510 2703 2896 3089 3282 3475 3668 3861 4054 4247 4440 4633 4826 5019 5212 5405 5598 5791 5984 6177 6370 6563 6756 6949 7142 7335 7528 7721 7914 8107 8300 8493 8686 8879 9072 242 band 163 band 50 band RMS Error Iterasi

## 4 KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menguji penggunaan back  propagation  neural network untuk  klasifikasi  penutup/ penggunaan lahan dengan data penginderaan jauh hiperspektral. Hasil  penelitian  menunjukkan penggunaan seluruh
band data hiperspektral  pada  klasifikasi  dengan neural  network memiliki  akurasi  hasil klasifikasi  sangat  tinggi,  akan  tetapi waktu yang diperlukan sangat lama.
Dari  penelitian  ini  juga  telah dibuktikan  bahwa  pemilihan  sejumlah band data yang tepat sesuai karakteristik spektral obyek lahannya untuk klasifikasi, selain  mempercepat  waktu  pengolahan data  dalam  klasifikasi  menggunakan neural  network juga  bisa  memberikan akurasi hasil klasifikasi yang mencukupi.
Pada  penelitian  ini, band data Hyperion yang optium untuk klasifikasi 18  kelas  penutup/penggunaan  lahan adalah  50 band data  pada  panjang gelombang  cahaya  tampak  hingga inframerah  dekat  yang  dipilih  secara statistik  memiliki  nilai  digital  tinggi, dengan akurasi hasil klasifikasi mencapai 96% atau hanya 2% lebih rendah tetapi waktu  pengolahannya  20  kali  lebih cepat  dibanding  menggunakan  seluruh band hiperspektral.

## UCAPAN TERIMA KASIH

## Diucapkan  terima  kasih  kepada
NASA's  Land  Processes  Distributed Active  Archive  Center (LP  DAAC)  untuk Data EO-1 Hyperion yang dipergunakan pada  penelitian  ini.  Ucapan  terima kasih  juga  disampaikan  kepada  Ir. Mahdi  Kartasasmita  MS.  PhD.  yang telah  memberikan  masukan  untuk penyempurnaan penulisan makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Ablin  R.  And  C.H.  Sulochana,  2013. A  Survey of Hyperspectral Image Classification in
Remote Sensing ,  Inter. J. of Advanced
Research in Computer and Communication  Engineering, Vol.  2, Issue 8, pp.2986-3000.
Beck  R.  (ed),  2003. EO-1  users  Guide  v.2.3 , Cincinnati  Univ.,  Ohio,  Amerika,  http:// eo1.usgs.gov/ (diunduh Januari 2016).
Craig  R.,  and  J.  Shan,  2002. Principal Component  Analysis  for  Hyperspectral Image  Classification ,  Surveying  and Land Information Systems, Vol. 62, No. 2, pp.115-123 .
Deilmai B.R., K.D. Kanniah, A.W. Rasib and A.
Ariffin,  2014. Comparison  of  Pixel  - Based  and  Artificial  Neural  Networks Classification  Methods  for  Detecting Forest Cover Changes in Malaysia , IOP Conf.  Ser.:  Earth  Environ,  Sci. 18 012069 .
Du  Q.,  I.  Kopriva,  and  H.  Szu,  2006.
Independent-Component  Analysis  for Hyperspectral  Remote  Sensing  Imagery Classiﬁcation , Optical  Engineering ,
Vol. 45, No. 1, 1-13.
Kitti  K.,  C.  Jaruskulchai,  and  A.  Eiumnoh,
2012. Band  Selection  for  Dimension Reduction  in  Hyper  Spectral  Image Using  Integrated  Information  Gain  and Principal Components Analysis Technique, Inter.  J.  of  Machine  Learning  and Computing, Vol. 2, No. 3, 248-251. Kushardono  D.,  1997a. Model  Klasifikasi Penutup Lahan Data Multisensor Radar Optik , Majalah LAPAN, No.83, 31-41. Kushardono  D.,  1997b. Metode  Fuzzy    Neural Network  untuk  Klasifikasi  Penutup Lahan  dari  Data  Penginderaan  Jauh serta  Perbandingannya  dengan  Back
Propagation Neural Network dan Maximum  Likelihood ,  Majalah  LAPAN, No.80, 31-45.
Kushardono  D.,  K.  Fukue,  H.  Shimoda and  T.
Sakata,  1995a. Optimized  Neural Network for Spatial Landcover
Classification  with  the  Aid  of  Co- occurence  Matrix ,  J.of  the  Japan  Soc.
Of Photogrammetry and Remote Sensing, vol.34, no.4, 22-35.
Kushardono  D.,  K.  Fukue,  H.  Shimoda and  T.
Sakata, 1995b. Comparison of Multitemporal Image Classification
Methods , IEEE  Proc.  of IGARSS,  vol.II, 1282-1284.
Mader  S,  M.  Vohland,  T.  Jarmer,    and  M. Casper,  2006. Crop  Classification  with
Hyperspectral  Data  of  the  Hymap Sensor using Different Feature Extraction  Techniques ,  Proc.  of  the  2 nd
Workshop of the EARSeL SIG on Land Use  and  Land  Cover,  Center  for Remote  Sensing  of  Land  Surfaces, Bonn, 28-30 September 2006, 96-101. Muhammad  K.,  dan  S.  Arjasakusuma,  2010.
Ekstraksi  Informasi  Penutup  Lahan Menggunakan  Spektrometer  Lapangan Sebagai  Masukan  Endmember  pada Data Hiperspektral Resolusi Sedang , J. Ilmiah Geomatika, Vol. 16, No. 2, 10-22.
Muller    S.,  G.L.A.  Mota,  and  C.E.  Liedtke, 2004. Multitemporal  Interpretation  of
Remote  Sensing  Data , P roc.  of  XXth ISPRS Congress Technical Commission IV , July 12-23, 2004, Istanbul, Turkey, 1244-1248.
Sari,  N.N.  dan  D.  Kushardono,  2014.
Klasifikasi  Penutup  Lahan  Berbasis
Obyek  pada  Data  Foto  Udara  untuk Mendukung Penyediaan Informasi
Penginderaan  Jauh  Skala  Rinci ,  J.
Penginderaan  Jauh,  Vol.  11,  No.2, 114-127.
Sun  X.,  J.  Zhang,  and  Z.  Liu,  2005. A Comparison  of  Object-Oriented  and Pixel-Based  Classification  Approachs using Quickbird , Proc. of Int. Symposium on  Spatio-temporal  Modeling,  Spatial Reasoning,  Analysis,  Data  Mining  and Data  Fusion,  27-29  Aug,  Beijing,
China.
Whiteside  T.  and  W.  Ahmad,  2005. A Comparison  of  Object-Oriented  and Pixel-Based  Classification  Methods  for Mapping Land Cover  in Northern ,  Proc. of  Spatial  Intelligence,  Innovation  and Praxis:  The  national  biennial  Conf.  of the Spatial Sciences Institute,
September  2005.  Melbourne,  Australia.