JGISE  Vol. 7 No. 1 (2024), pp. 71 - 80     |     https://doi.org/10.22146/jgise.91380

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Ekstraksi Permukiman dari Kombinasi Citra Sentinel-2 dan Sentinel-1 dengan Pendekatan Object-Based Image Analysis
( Settlement Extraction from Combination of Sentinel-2 and Sentinel-1 Images with Object-Based Image Analysis Approach )
Dias Eramudadi 1 , Catur Aries Rokhmana 2
1 Magister Teknik Geomatika, Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 2 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Penulis Korespondensi: Dias Eramudadi | Email: diaseramudadi@gmail.com Diterima ( Received ): 04/12/2023     Direvisi ( Revised ): 22/07/2024    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 01/08/2024

## ABSTRAK
Informasi  yang  akurat  dan  termutakhir  mengenai  data  spasial  permukiman  skala  menengah  dibutuhkan  berbagai  bidang  seperti  agenda pembangunan berkelanjutan, perubahan iklim dan pengurangan risiko bencana. Namun, ekstraksi informasi spasial untuk permukiman selalu menjadi tantangan karena heterogenitas spasial permukiman yang kompleks . Penelitian ini bertujuan mengekstraksi permukiman dari kombinasi citra Sentinel-2 dan Sentinel-1 menggunakan metode Object-Based Image Analysis (OBIA) dengan platform Google Earth Engine (GEE). Dataset ekstraksi  permukiman  dibentuk  dari  33  fitur  kombinasi  saluran  spektral,  indeks  spektral  dan  tekstur. Sementara itu, dataset segmentasi terdiri dari kombinasi indeks spektral UI – NDVI-MNDWI hasil perhitungan Optimum Index Factor (OIF). Segmentasi diproses menggunakan Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) dan diklasifikasi dengan algoritma Random Forest (RF). Secara visual, hasil ekstraksi permukiman menunjukkan pola distribusi yang konsisten dengan permukiman peta Rupabumi Indonesia (RBI) skala 1:25000, tetapi memiliki karakter geometri yang berbeda. Oleh karena itu, hasil ekstraksi permukiman belum dapat digunakan secara langsung sebagai data masukan pembuatan peta RBI skala menengah, tetapi dapat dimanfaatkan sebagai panduan digitasi dan mendukung kontrol kualitas. Selain itu, nilai penting fitur dalam klasifikasi RF juga dianalisis dengan hasil fitur polarisasi VV memiliki kontribusi paling tinggi. Uji akurasi menghasilkan nilai overall accuracy dan F-score sebesar 92%. Hasil ini menunjukkan bahwa model klasifikasi dan metode OBIA di GEE mampu menghasilkan data ekstraksi permukiman dengan akurasi yang tinggi di wilayah dengan landskap yang beragam.
Kata Kunci : Ekstraksi Permukiman, OBIA, Sentinel-2, Sentinel-1, GEE

## ABSTRACT
Accurate and up-to-date information on the spatial data of medium-scale settlements is needed in various sectors, such as sustainable development agendas, climate change, and disaster risk reduction. However, the extraction of spatial information for settlements has always  been  a  challenge  due  to  the  complex  spatial  heterogeneity  of  settlements.  This  research  aims  to  extract  settlements  from  a combination of Sentinel-2 and Sentinel-1 images using the Object-Based Image Analysis (OBIA) method with the Google Earth Engine (GEE) platform. The settlement extraction dataset is formed from 33 features combining spectral bands, spectral indices, and textures. Meanwhile, the segmentation dataset consists of a combination of UI-NDVI-MNDWI spectral indices resulting from the Optimum Index Factor (OIF) calculation. Segmentation was processed using Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) and classified with the Random Forest (RF) algorithm. Visually, the settlement extraction results show a distribution pattern that is consistent with the settlements on the  1:25000  scale  Indonesian  Rupabumi  (RBI)  map  but  has  different  geometric  characteristics.  Therefore,  the  results  of  settlement extraction cannot be used directly as input data for producing medium-scale RBI maps but can be utilized as a guide for digitizing and supporting  quality  control.  In  addition,  the  importance  of  features  in  RF  classification  is  also  analyzed,  with  the  result  that  the  VV polarization feature has the highest contribution. The accuracy test resulted in an overall accuracy and F-score value of 92%. These results show that the classification model and OBIA method in GEE can produce settlement extraction data with high accuracy in areas with diverse landscapes.
Keywords : Settlement Extraction, OBIA, Sentinel-2, Sentinel-1, GEE
© Author(s) 2024.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Studi  penggunaan  lahan  dan  perubahan  penggunaan lahan  membutuhkan  pemahaman  tentang  ukuran, distribusi, dan perubahan wilayah permukiman (Wang dkk., 2010). Merujuk dokumen indikator Sustainable Development Goals (SDGs) Indonesia, sebagian pengukuran untuk mencapai tujuan pilar ekonomi dan lingkungan yang telah  ditetapkan,  membutuhkan  data  spasial  yang  terkait dengan lahan terbangun dan permukiman (Rudiastuti dkk., 2021).  Bidang  lain  seperti  perencanaan  pembangunan, perubahan  iklim  dan  pengurangan  risiko  bencana  juga memerlukan  data  spasial  permukiman  yang  termutakhir, konsisten  dan  akurat  untuk  melaksanakan  kebijakan, pemantauan, dan evaluasi (Corbane dkk., 2018).
Permukiman  merupakan  jenis  penggunaan  lahan  yang memiliki karakteristik unik, kompleks, dan perkembangannya sangat dinamis. Tidak hanya mencakup rumah  saja,  permukiman  umumnya  juga  bercampur dengan  objek  ruang  terbuka,  badan  air,  dan  vegetasi diantara rumah (Rudiastuti dkk., 2021). Kondisi ini menjadi tantangan  untuk  mengelompokkan  multiobjek  tersebut menjadi  satu kelas  permukiman.  Teknologi penginderaan jauh memiliki potensi mengatasi tantangan tersebut.
Penggunaan  teknologi  citra  satelit  penginderaan  jauh resolusi  menengah  seperti  citra  Sentinel  sudah  banyak digunakan  untuk  klasifikasi  penutup  lahan/  penggunaan lahan  seperti  permukiman.  Resolusi  spasial  yang  tinggi 10m,  akses  publik  dan  non  berbayar  serta  kemampuan multisensor menjadi keunggulan citra Sentinel. Permukiman dapat diekstraksi hanya dengan menggunakan  citra  optis  multispektral  Sentinel-2  seperti penelitian  Matarira  dkk.  (2022).  Namun  demikian, kombinasi  dengan  citra Synthetic  Aperture  Radar (SAR) Sentinel-1 dengan mengeksplorasi saluran spektral, indeks spektral  dan  fitur  tekstur  dari  kedua  jenis  citra  mampu menghasilkan akurasi yang tinggi mencapai lebih dari 90% (Ji dkk., 2020; Matarira dkk., 2023; Rudiastuti dkk., 2022) Metode interpretasi visual (manual) dapat memberikan hasil  terbaik  ketika  kenampakan  batas  objek  di  citra terlihat jelas dan tegas sehingga mudah dideliniasi (Juniati, 2018;  Santosa,  2016).  Namun,  metode  ini  memiliki keterbatasan  karena  sangat  dipengaruhi  keterampilan, pengetahuan,  dan  pengalaman  interpreter  dalam mengenali  objek  citra,  serta  membutuhkan  banyak operator  dan  waktu  pengerjaan  yang  lama.  Selain  secara visual, metode ekstraksi citra juga dapat dilakukan secara digital  (otomatis)  menggunakan Machine  Learning (ML), yang  umumnya  dibedakan  menjadi  dua  yaitu  berbasis piksel ( pixel-based ) dan berbasis objek ( object-based ). Metode  ML  berbasis  objek  yang  populer  dengan  nama Object Based Image Analysis (OBIA) mampu mengekstraksi objek  dengan  mempertimbangkan  nilai  spektral  serta karakteristik spasial seperti bentuk dan tekstur (Blaschke dkk.,  2014;  Devi  &  Santosa,  2022).  Metode  OBIA  dinilai memiliki ketelitian yang lebih  baik dibanding  metode  ML berbasis  piksel  (Vizzari,  2022).  Selain  itu,  ekstraksi  citra
dengan pendekatan OBIA terbukti dapat mengurangi efek salt and pepper yang menjadi kekurangan metode ekstraksi citra berbasis piksel (Kete dkk., 2019).
Kualitas segmentasi sangat mempengaruhi akurasi hasil ekstraksi  citra  dengan  OBIA.  Segmentasi  merupakan langkah  membentuk  objek  atau  membagi  citra  menjadi segmen-segmen  dengan  mengelompokkan  piksel  yang memiliki  karakteristik  spektral  homogen  (Blaschke  dkk., 2014). Simple  Non-Iterative  Clustering (SNIC),  salah  satu algoritma segmentasi superpiksel penyempurnaan Simple Linear  Iterative  Clustering (SLIC),  dianggap  memiliki keunggulan  dalam  kecepatan  dan  penggunaan  memori yang  efisien  dalam  pemprosesan  data  (Achanta  & Süsstrunk,  2017).  Penelitian  Csillik  (2017)  menyebutkan ekstraksi  citra  berbasis  superpiksel  memiliki  kinerja serupa  atau  bahkan  lebih  baik  daripada  ekstraksi  citra berbasis segmentasi multiresolusi.
Penggunaan platform cloud computing untuk pengolahan  citra  satelit  dan  data  geospasial  semakin berkembang. Google Earth Engine (GEE) adalah platform berbasis cloud yang memiliki kemampuan pemrosesan data geospasial  secara  paralel  otomatis  dan  komputasi  cepat untuk  mengatasi  tantangan big  data (Amani  dkk.,  2020). GEE  sudah  banyak  digunakan  untuk  aplikasi  yang  luas seperti  klasifikasi  penutup  lahan/  penggunaan  lahan, hidrologi,  perencanaan  perkotaan,  bencana  alam,  analisis iklim  dan  pemrosesan  citra  digital  lainnya.  Berkaitan dengan  ekstraksi  citra,  algoritma  ML  yang  lebih  banyak digunakan di GEE adalah Random Forest (RF) (Amani dkk., 2020).  Algoritma RF dikenal  bersifat non  parametrik dan memiliki  keunggulan  dalam  kemampuan  mengelola  data berdimensi  tinggi  dan overfitting serta  berkinerja  baik dibandingkan algoritma ML lainnya (Vizzari, 2022).
Penelitian ini bertujuan untuk mengekstraksi permukiman dari kombinasi citra Sentinel-2 dan Sentinel- 1 dengan pendekatan OBIA. Fitur saluran spektral, indeks spektral dan tekstur dieksplorasi dari citra Sentinel-2 dan Sentinel-1.  Citra  disegmentasi  menggunakan  SNIC  dan diklasifikasi  dengan  algoritma  RF  di  GEE.  Akurasi  diukur dengan membandingkan hasil ekstraksi permukiman OBIA dengan interpretasi manual menggunakan confusion matrix (matrik  konfusi).  Selain  itu,  hasil  ekstraksi  permukiman OBIA  juga  dibandingkan  secara  visual  dengan  peta Rupabumi  Indonesia  (RBI)  skala  1:25000  berdasarkan distribusi  dan  geometrinya.  Hasil  penelitian  diharapkan dapat memberikan alternatif metode ekstraksi permukiman secara otomatis yang cepat, efisien dan akurat pada peta skala menengah.

## 2. Data dan Metodologi
2.1. Data dan Lokasi Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:
1. Citra  Sentinel-2 MultiSpectral  Instrument (MSI)  level 2A perekaman 28 Mei 2022 wilayah Kabupaten Bantul, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY), diperoleh secara online dari katalog data GEE
2. Citra  Sentinel-1  SAR  dual  polarisasi  VV+VH  level Ground Range Detected (GRD) perekaman 5 Mei 2022 ( ascending )  dan  1  Mei  2022  ( descending )  wilayah Kabupaten  Bantul,  DIY,  diperoleh  secara online dari katalog data GEE.
3. Citra satelit resolusi tinggi basemap GEE tahun 2023.
4. Peta  RBI  skala  1:25000  pemutakhiran  tahun  2022 wilayah Kabupaten Bantul, DIY, diperoleh dari Badan Informasi Geospasial (BIG).
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kabupaten  Bantul,  DIY (Gambar  1).  Lokasi  dipilih  karena  karakteristik  fisik permukiman  di  wilayah  ini  cukup  merepresentasikan keragaman  permukiman  di  daerah  perkotaan  dan  rural. Selain  itu,  lokasi  penelitian  memiliki  landskap  yang beragam  yaitu  dataran  di  bagian  utara  dan  tengah, perbukitan di bagian timur dan barat serta wilayah pantai di bagian selatan.

## Gambar 1 Lokasi penelitian
2.2. Metodologi
Diagram alir penelitian ini ditunjukkan Gambar 2:
Gambar 2 Diagram alir penelitian
2.2.1. Komposisi Dataset Pembuatan  komposisi dataset merupakan  langkah penting  dalam  proses  klasifikasi  penutup  lahan/ penggunaan  lahan.  Komposisi dataset penelitian  ini dibentuk dari kombinasi saluran spektral, indeks spektral dan  fitur  tekstur  citra  Sentinel-2  dan  Sentinel-1.  Citra Sentinel-2 MSI level 2A diakses secara online dari katalog data  GEE  menggunakan  fungsi ee.ImageCollection dengan koleksi dataset COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED . Citra ini sudah  diortorektifikasi  dan  dikoreksi  atmosfer  sehingga sudah bernilai reflektan (ESA, 2015). Proses filtering citra Sentinel-2  meliputi  waktu  perekaman  citra,  batas  area penelitian,  serta  persentase  dan  koreksi  tutupan  awan. Citra  diseleksi  dengan  persentase  tutupan  awan  kurang dari  10%. Band QA60  yang  memiliki  informasi  awan opaque dan cirrus digunakan untuk koreksi tutupan awan. Citra  Sentinel-1  SAR  level  GRD  diperoleh  dari  koleksi dataset  COPERNICUS/S1_GRD yang  diakses  secara online seperti  citra  Sentinel-2.  Citra  ini  telah  diproses  dengan Sentinel-1  Toolbox  berupa thermal  noise  removal , radiometric  calibration ,  dan terrain  correction (Ji  dkk., 2020).  Proses filtering citra  Sentinel-1  menggunakan parameter  waktu  perekaman  citra,  batas  area  penelitian, mode  akuisisi  dan  jenis  polarisasi.  Periode  waktu perekaman  citra  Sentinel-1  dipilih  berdekatan  dengan Sentinel-2 untuk meminimalisir perbedaan tutupan lahan di kedua citra tersebut. Mode akuisisi Interferometric Wide (IW)  dengan  polarisasi  ganda  VV  dan  VH  dipilih berdasarkan ketersediaan data wilayah Indonesia di GEE.
Memodifikasi  penelitian  Vizzari  (2022),  enam  saluran spektral citra Sentinel-2 digunakan yaitu blue (B2), green (B3) dan red (B4) yang merupakan saluran tampak/ visible , B8 saluran inframerah dekat/ near infrared (NIR) serta B11 dan  B12  saluran  inframerah  gelombang  pendek/ short wave  infrared (SWIR).  Selain  saluran  spektral,  delapan indeks spektral ditambahkan ke dataset dari perhitungan kombinasi  saluran  spektral  citra  Sentinel-2.  Penambahan indeks  spektral  dapat  memperkaya  informasi  spektral sehingga membantu meningkatkan hasil klasifikasi  (Tassi dkk., 2021).
Indeks spektral Sentinel-2 terdiri dari kombinasi indeks lahan  terbangun,  indeks  vegetasi,  indeks  air  dan  indeks tanah.  Indeks  lahan  terbangun  yang  diterapkan  meliputi Normalized Difference Built-Up Index (NDBI), New Built-Up Index (NBI), dan Urban Index (UI). NDBI dan UI efektif untuk pemetaan  cepat  lahan  terbangun  atau  lahan  kosong (Firozjaei dkk., 2019).  Ji dkk. (2020)  dalam penelitiannya menyatakan  NDBI  dan  NDI  efektif  untuk  pemetaan  lahan terbangun. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) merupakan indeks vegetasi yang teruji banyak digunakan untuk  pemetaan  perubahan  penutup  lahan  dan  dapat secara  signifikan  meningkatkan  akurasi  ketika  digunakan untuk  klasifikasi  penutup  lahan/  penggunaan  lahan (Vizzari, 2022). Penelitian Wang dkk. (2010) menyebutkan NDVI  dapat  meningkatkan  kontras  antara  vegetasi  dan lahan terbangun. Normalized Difference Water Index (NDWI) yang  dipelopori  Gao  (1996)  dan Modified  Normalized
Difference Water Index (MNDWI) yang dikenalkan Xu (2006) merupakan  indeks  untuk  mendeteksi  badan  air  dan membedakan  dengan  lahan  terbangun. Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) yang dikembangkan Huete (1988) merupakan  varian  indeks  vegetasi  mampu  mengurangi kesalahan  dari  variasi  warna  tanah  sehingga  dapat membedakan  tanah  dan  vegetasi  yang  dinamis. Bare  Soil Index (BSI) merupakan indeks kombinasi NDVI dan NDBI yang  efektif  membedakan  lahan  terbuka  dengan  tutupan lahan lainnya (Vizzari, 2022). Perhitungan indeks spektral di GEE memanfaatkan fungsi normalized Difference untuk perhitungan indeks yang sederhana dan expression ketika perhitungan indeksnya lebih kompleks. Persamaan indeks spektral pada citra Sentinel-2 dapat dilihat sebagai berikut:
NDBI = B11 - B8 B11 + B8 (1)
NBI = B4 × B11
B8
(2)
UI = B12 - B8 B12 + B8 (3)
NDVI = B8 - B4 B8 + B4 (4) NDWI = B3 - B8 B3 + B8 (5)
MNDWI = B3 - B11 B3 + B11 (6)
SAVI = 1,5 × [ ( B3 - B11 )
( B3 + B11 + 0,5 ) ] (7) BSI = (( B11 + B4 ) - ( B8 + B2 )) (( B11 + B4 ) + ( B8 + B2 )) (8)
Kombinasi fitur dari citra Sentinel-1 menggunakan dua mode  polarisasi  VV  dan  VH ascending dan descending . Kombinasi ascending dan descending dapat mereduksi efek layover,  foreshortening dan shadow sehingga  dapat meningkatkan  akurasi  klasifikasi  (Cheng  dkk.,  2021). Disamping  itu,  penggabungan  informasi  dari  kedua orientasi  tersebut  dapat  memberikan  pandangan  yang lebih komprehensif terutama di wilayah dengan topografi atau  struktur  yang  kompleks.  Memodifikasi  penelitian Vizzari (2022), penggunaan rasio polarisasi ganda VH/VV dan VV/VH dapat mengkompensasi sebagian ketidakstabilan  radiometrik  sensor  dan  menunjukkan stabilitas  yang  tinggi  daripada  polarisasi  tunggal  (Vergni dkk.,  2021).  Selain  rasio,  indeks  spektral Normalized Difference  Polarization  Index (NDPI)  digunakan  sebagai tambahan  informasi  karena  dapat  meningkatkan  akurasi klasifikasi  penutup  lahan  jika  dibandingkan  dengan menggunakan  hanya  data  SAR  polarisasi  ganda (Kushardono,  2012).  Perhitungan  indeks  spektral  pada citra Sentinel-1 dapat dilihat pada persamaan berikut:
Rasio VV/VH = VV VH (9) Rasio VH/VV = VH VV (10)
NDPI = VH - VV VH + VV (11)
Informasi  tentang  tekstur  diperoleh  melalui Grey  Level Co-occurrence Matrix (GLCM) yang diusulkan Haralick dkk. (1973).  GLCM  menggambarkan  distribusi  nilai  yang muncul bersama dari sebuah citra di area tertentu sehingga membantu  dalam  pemahaman  pola  dan  karakteristik permukaan,  termasuk  identifikasi  tekstur  yang  berbeda seperti halus, kasar, atau kompleks. Merujuk (Matarira dkk., 2022;  Vizzari,  2022),  7  indikator  GLCM  yang  digunakan yaitu Angular Second Moment (ASM), Contrast (CONTRAST), Correlation (CORR), Entropy (ENT), Variance (VAR), Inverse Difference  Moment (IDM), Sum  Average (SAVG).  GLCM diterapkan  dari  fitur  polarisasi  VV  dan  VH.  Pemrosesan GLCM  di  GEE  dijalankan  dengan  fungsi glcmTexture menggunakan windows size 5x5.
2.2.2. Segmentasi Citra
Segmentasi citra merupakan tahapan penting dalam alur kerja  OBIA.  Tujuannya  adalah  mempartisi  citra  menjadi sekumpulan region yang  berbeda  menurut  karakteristik tertentu seperti tekstur, warna, bentuk, ukuran dan tingkat keabuan (Hossain & Chen, 2019). Untuk mendapatkan hasil segmentasi  yang  optimal,  diperlukan  kombinasi  fitur dataset yang  dapat  merepresentasikan  dan  membedakan kenampakan objek dengan jelas dan tegas. Analisa dengan metode Optimum  Index  Factor (OIF)  diterapkan  untuk memperoleh  kombinasi  tiga  fitur  yang  paling  optimal digunakan  sebagai dataset segmentasi.  Metode  OIF dihitung dengan persamaan berikut ini:
OIF  =   ∑ SDi 3 i=1 / ∑|CCj| 3 j=1 (12)
SDi adalah standar deviasi untuk fitur i dan |CCj| adalah nilai  absolut  koefisien  korelasi.  Semakin  tinggi  nilai  OIF, maka informasi yang terkandung dalam citra tersebut akan semakin banyak dan semakin sedikit redudansinya.
Metode OIF dihitung dari indeks spektral citra Sentinel- 2.  Setiap  indeks  spektral  umumnya  digunakan  untuk mengidentifikasi  objek  tertentu  secara  spesifik.  Indeks spektral  dikelompokkan  menjadi  tiga  yaitu  indeks  lahan terbangun  atau  terbuka  (NDBI,  NBI,  UI,  BSI),  indeks vegetasi  (NDVI,  SAVI),  dan  indeks  air  (NDWI,  MNDWI. Selanjutnya,  indeks  spektral  dieksplorasi  menggunakan metode  OIF  dengan  ketentuan  tiga  fitur  yang dikombinasikan  terdiri  dari  indeks  lahan  terbangun/ terbuka,  vegetasi  dan  air.  Nilai  standar  deviasi  masing- masing  indeks  spektral  dihitung  menggunakan  fungsi ee.Reducer.stdDev ,  sedangkan  korelasi  antar  indeks
spektral dihitung dengan
fungsi ee.Reducer.pearsonsCorrelation .  Berdasarkan  perhitungan OIF (Persamaan 12), kombinasi indeks spektral UI-NDVI- MNDWI memperoleh nilai tertinggi dan digunakan sebagai dataset segmentasi.
Setelah  kombinasi  indeks  spektral  yang  optimal diperoleh, segmentasi citra diproses dengan menggunakan algoritma Simple  Non-Iterative  Clustering (SNIC).  SNIC mengkategorikan  objek  ( cluster )  atau  mensegmentasi objek citra berdasarkan parameter yang ditetapkan. Di GEE, parameter masukan meliputi size , compactness , connectivity , neigbourhood  size dan seeds .  SNIC  diproses menggunakan  fungsi ee.Algorithms.Image.Segmentation. SNIC .  Nilai  parameter  ditetapkan compactness :  1, connectivity :  8, neigbourhoodSize :  128,  dan seedGrid :  15. Selain  mengacu  penelitian  Matarira  dkk.  (2023),  yang memiliki kemiripan karakteristik lanskap dengan wilayah penelitian  ini,  nilai  parameter  dipilih  setelah  uji  coba berulang sekaligus analisis visual terhadap hasil SNIC.
2.2.3. Klasifikasi Random Forest
Ekstraksi
permukiman
menerapkan klasifikasi supervised dengan  pendekatan  OBIA  menggunakan algoritma  RF.  Algoritma  RF  menggunakan bootstrap aggregation ( bagging ) untuk membangun beberapa pohon keputusan/ decision  trees (DT)  dan  menggabungkan hasilnya  menggunakan  metode  pemilihan  terbanyak ( majority  voting )  untuk  membuat  prediksi  yang  lebih akurat (Tassi dkk., 2021). Sejumlah aplikasi pemetaan yang menggunakan GEE menunjukkan keunggulan algoritma RF diterapkan  untuk  klasifikasi  penutup  lahan/  penggunaan lahan  berbasis  OBIA.  Algoritma  RF  juga  dapat  mengukur kuantitatif  dari  kontribusi  setiap  fitur  terhadap  hasil klasifikasi,  dimana  itu  berguna  untuk  mengevaluasi pentingnya setiap fitur (Teluguntla dkk., 2018).
Ada  tiga  kelas  objek  yang  diklasifikasikan  yaitu permukiman, non permukiman dan badan air. Dataset yang terdiri dari 33 fitur kombinasi citra Sentinel-2 dan Sentinel- 1 disiapkan sebagai data masukan dalam model klasifikasi. Selanjutnya, fungsi reduceConnectedComponents dijalankan untuk  menghitung  nilai  rata-rata  dari  semua  fitur  yang tersedia berdasarkan segmen/ cluster SNIC. Seluruh proses klasifikasi mulai dari perancangan dan pengaturan model klasifikasi  menggunakan  fungsi ee.Classifier.smileRandom Forest .  Model  RF  diproses  dengan  200  pohon  ( tree )  yang ditetapkan  berdasarkan  analisis Out-Of-Bag (OOB) error setelah  percobaan  berulang  dengan  jumlah tree yang berbeda-beda.
2.2.4. Analisis Hasil Analisis  hasil  ekstraksi  permukiman  dilakukan  dengan membandingkan secara visual dengan citra RGB true color dan peta RBI skala 1:25000 berdasarkan aspek  distribusi dan  geometri.  Selain  itu,  dilakukan  juga  pengukuran kontribusi  setiap  variabel  atau  fitur dataset dari  hasil ekstraksi  permukiman.  Analisis  ini  dapat  menjelaskan tingkat pengaruh fitur atau nilai penting sebuah fitur dalam
proses klasifikasi menggunakan algoritma RF. Nilai penting atau  kontribusi  masing-masing  fitur  diperoleh  dengan menggunakan fungsi explain yang informasinya tersimpan dalam  fungsi ee.Dictionary .  Grafik  dibuat  dengan  fungsi ui.Chart.feature.byProperty untuk menggambarkan kontribusi  masing-masing  fitur  terhadap  hasil  klasifikasi RF.
2.2.4. Uji Akurasi Ada 1400 titik sampel terdistribusi secara acak merata digunakan sebagai data pelatihan dan validasi seperti yang ditunjukkan Gambar 3. Titik sampel tersebut diidentifikasi secara  manual  menggunakan  citra  satelit resolusi  tinggi basemap dari  GEE  dan  disinkronkan  dengan  data permukiman  dari  unsur  penutup  lahan  peta  RBI  skala 1:25000.  Secara  random  di  GEE,  70%  titik  sampel digunakan  sebagai  data  pelatihan  dan  30%  sebagai  data validasi.  Rasio  ini  sudah  umum  dan  banyak diimplementasikan pada aplikasi ekstraksi citra RF (Tassi dkk., 2021).
Gambar 3 Sebaran sampel data pelatihan dan validasi Kualitas ekstraksi permukiman diuji akurasinya dengan metode  matrik  konfusi,  sebuah  pendekatan  yang berdasarkan  perbandingan  hasil  klasifikasi  dengan  data ground truth (Congalton, 1991; Foody, 2002). Nilai akurasi yang  diturunkan  dari  matrik  konfusi  berupa Overall Accuracy (OA)  (Persamaan  13), Producer  Accuracy (PA) (Persamaan 14), User Accuracy (UA) (Persamaan 15) dan F- score (Persamaan 16) sesuai dengan rumus sebagai berikut:
OA = ∑ n kk q k=1 n ×100% (13) PA = n kk n +k (14) UA = n kk n k+ (15)
F-score = 2 × PA × UA PA + UA (16)
Berdasarkan  persamaan  diatas,  q  adalah  jumlah  total kolom di matrik konfusi atau jumlah total kelas, n kk adalah jumlah klasifikasi yang benar dari sampel pada baris ke-k
dan kolom ke-k, n k+ dan n +k adalah jumlah total sampel pada baris ke-k dan kolom ke-k, dan n adalah jumlah total sampel yang  digunakan  untuk  verifikasi. F-score yang  dihitung sebagai  rata-rata  harmonik  PA  dan  UA  menunjukkan seberapa  efektif  hasil  klasifikasi  (Matarira  dkk.,  2023; Zurqani dkk., 2019).

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Segmentasi SNIC
Ada 16 kombinasi fitur yang diperoleh dari perhitungan OIF seperti terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Grafik OIF kombinasi fitur dataset segmentasi Gambar  4  menunjukkan  urutan  kombinasi  fitur  dari perhitungan OIF indeks spektral dengan nilai yang tertinggi hingga  yang  terendah.  Dapat  dilihat,  kombinasi  fitur  UI- NDVI_MNDWI memiliki nilai OIF tertinggi mencapai 0,438. Sebaliknya, kombinasi fitur NBI_SAVI_NDWI memiliki nilai OIF terendah yaitu 0,147. Nilai OIF yang tinggi menandakan jika  informasi  yang  terdapat  dalam  citra  lebih  banyak dengan redudansi informasi yang minimal. Oleh karena itu, kombinasi  fitur  yang digunakan untuk proses segmentasi adalah  UI_NDVI_MNDWI.  Kenampakan  kombinasi  fitur UI_NDVI_MNDWI  dalam  format  RGB false  color dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Fitur UI_NDVI_MNDWI (RGB false color )
Hasil  segmentasi  menggunakan  SNIC  dipengaruhi  nilai parameter input .  Selain  mempertimbangkan  nilai parameter  dari  penelitian  sebelumnya  yang  memiliki karakteristik  lokasi  sama,  dilakukan  percobaan  untuk menerapkan ukuran atau size seedGrid yang berbeda untuk mendapatkan  hasil  segmentasi  yang  optimal.  Hasil percobaan  perbedaan  penerapan  ukuran seedGrid ditunjukkan Gambar 6.
(a)
(b) (c) (d)
Gambar 6 Citra RGB true color (a) dan hasil segmentasi dengan ukuran seedGrid 5 (b), 10 (c), dan 15 (d)
Berdasarkan  kenampakan  Gambar  6,  ukuran seedGrid yang optimal adalah 15. Objek permukiman terlihat dapat tersegmentasi  dengan  baik  dibandingkan  dengan penggunaan  ukuran seedGrid 5  dan  10.  Saat  ukuran seedGrid diterapkan  dengan  ukuran  5  dan  10,  objek disegmentasi  terlalu  detil  sehingga  terjadi over segmentation .
3.2. Hasil Ekstraksi Permukiman
Ekstraksi  permukiman  diproses  di  GEE  menggunakan algoritma  RF. Cluster hasil  segmentasi  SNIC  dan  33  fitur dataset kombinasi  citra  Sentinel-2  dan  Sentinel-1 digunakan  sebagai input model  klasifikasi.  Jumlah  pohon ( tree )  optimal  dianalisis  menggunakan Out-of-Bag (OOB) error .  Hasil  percobaan  OOB error dengan  menggunakan jumlah tree 1-250 dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Analisis OOB error
Gambar 7 memperlihatkan nilai OOB error stabil setelah jumlah tree mencapai 200. Ambang batas ini dipilih sebagai kompromi  optimal  berkaitan  dengan  nilai  akurasi  hasil
klasifikasi  dan  biaya  komputasi.  Model  RF  dilatih menggunakan 990 sampel atau 70% dari total sampel.
(a) (b) (c) Gambar 8 Citra RGB true color (a), hasil ekstraksi permukiman OBIA (b), permukiman peta RBI skala 1:25000 (c)
Gambar  8  menunjukkan  pola  distribusi  permukiman hasil klasifikasi sinkron dengan kenampakan permukiman di citra RGB true color dan peta RBI skala 1:25000. Namun, jika  dilihat  dari  aspek  geometri  atau  bentuknya, permukiman  hasil  ekstraksi  menggunakan  RF  memiliki karakteristik yang berbeda dengan geometri permukiman peta RBI (Gambar 9).
(a) (b)
Gambar 9 Geometri permukiman ekstraksi machine
learning RF (a) dan peta RBI (b)
Pembentukan permukiman dengan metode pendekatan OBIA  menggunakan  ML  RF  hanya  berdasarkan  informasi spektral  dari  piksel  citra  saja  sedangkan  permukiman  di peta RBI sudah dipengaruhi aspek generalisasi. Oleh karena itu, hasil ekstraksi permukiman penelitian ini belum dapat secara  langsung  digunakan  sebagai  data  masukan  dalam produksi  peta  RBI  skala  menengah.  Sejalan  dengan  hasil penelitian  Widyaningrum  dkk.  (2021),  hasil  ekstraksi permukiman  dengan  metode  OBIA  dapat  digunakan sebagai  panduan  digitasi  ( guided  digitization )  untuk mengekstraksi unsur permukiman peta RBI. Selain itu, hasil ekstraksi  permukiman  juga  dapat  mendukung  proses kontrol  kualitas  data  hasil  produksi  atau  pemutakhiran peta RBI skala menengah.
3.3. Analisis Kontribusi Fitur Klasifikasi RF Analisis kontribusi  fitur dilakukan untuk mengevaluasi nilai  penting  fitur  dalam  klasifikasi  menggunakan algoritma  RF.  Nilai  setiap  fitur dataset diubah  menjadi angka acak, kemudian dampaknya terhadap akurasi model klasifikasi  dihitung.  Pengklasifikasi  RF  akan  memberikan skor untuk setiap fitur input berdasarkan kontribusi atau seberapa  pentingnya  fitur  tersebut  dalam  memprediksi nilai yang benar.
Gambar 10 Nilai penting fitur model klasifikasi RF Gambar  10  menggambarkan  nilai  penting  dari  33  fitur input  dalam  model  klasifikasi  RF  untuk  ekstraksi
permukiman.  Semua  fitur  memberikan  kontribusi  nilai yang  berbeda-beda  terhadap  hasil  klasifikasi.  Secara keseluruhan, polarisasi VV merupakan fitur yang memiliki nilai penting paling tinggi diantara fitur lainnya. Citra SAR dikenal  memiliki  kelebihan  dapat  memberikan  informasi mengenai  struktur  dan  sifat  dielektrik  dari  material permukaan. Selain itu, efek double bounce scattering pada polarisasi  VV  cocok  untuk  digunakan  mendeteksi  objek yang memiliki struktur vertikal seperti bangunan yang ada di wilayah permukiman.
Berdasarkan  pengelompokan  jenis  fitur  yaitu  saluran spektral,  indeks  spektral  dan  tekstur,  dapat  dilihat  fitur nilainya  dominan.  NIR  (B8)  dan  SWIR  (B12)  merupakan dua  fitur  dari  kelompok  saluran  spektral  citra  Sentinel-2 dengan nilai tertinggi. NIR memberikan informasi spektral yang  kuat  untuk  deteksi  objek  vegetasi,  sedangkan  SWIR berguna  untuk  mengidentifikasi  lahan  terbangun.  NDWI dan  MNDWI  merupakan  indeks  spektral  yang  memiliki kontribusi  kuat  untuk  mengidentifikasi  objek  badan  air. Selain polarisasi VV, indeks spektral NDPI dan rasio VV/VH juga  memiliki  nilai  penting  yang  tinggi  dalam  model klasifikasi RF. Terkait informasi tekstur, GLCM varian dari polarisasi  VV  menjadi  fitur  yang  paling  tinggi  nilainya dibandingkan  fitur  tekstur  lainnya.  Hasil  analisis  nilai penting fitur dapat digunakan sebagai pertimbangan untuk menentukan  fitur  apa  saja  yang  efektif  dan  efisien  dalam pembentukan model klasifikasi.
3.4. Uji Akurasi Hasil Klasifikasi
Uji  akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil ekstraksi permukiman dengan data validasi ( ground truth ) hasil  digitasi on  screen berdasarkan  data  citra  satelit resolusi tinggi basemap GEE dan peta RBI  skala  1:25000. Ada 410 sampel data validasi yang terdiri dari 206 sampel permukiman (P), 173 sampel non permukiman (NP) dan 31 sampel  badan  air  (BA).  Seluruh  sampel  data  validasi tersebut tersebar secara acak dan merata mewakili seluruh landskap yang ada di lokasi penelitian.

## Tabel 1 Matrik konfusi hasil ekstraksi permukiman
Kelas Objek Data Referensi Total UA P NP BA Data Klasifikasi P 187 19 0 206 91% NP 8 165 0 173 95% BA 3 2 26 31 84% Total 198 186 26 410 PA 94% 89% 100% OA  92%
Tabel  1  menunjukkan  akurasi  hasil  ekstraksi permukiman yang diturunkan dari matrik konfusi. OA dari penelitian  ini  sebesar  92%,  melebihi  85%,  yang  menurut Kpienbaareh  dkk.  (2021)  merupakan  ambang  batas  nilai OA untuk menilai hasil klasifikasi yang baik. Penilaian UA dan PA untuk setiap kelas objek juga memiliki skor di atas 85%, kecuali UA objek badan air yang hanya sebesar 84%.
Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan model klasifikasi yang digunakan secara umum mampu mengklasifikasikan setiap kelas objek dengan baik.
Secara rinci, nilai UA paling rendah adalah objek badan air.  Hasil  ini  mengindikasikan  ada  ketidaksesuaian  objek badan  air  dari  hasil  klasifikasi,  namun  kenyataan  di  data referensi  merupakan  objek  permukiman  atau  non permukiman. Meskipun nilai UA badan air terendah, akan tetapi badan air memiliki nilai PA tertinggi mencapai 100%. Hal ini menggambarkan jika keseluruhan objek badan air dari data referensi terklasifikasi dengan benar.
Objek  non  permukiman  memiliki  nilai  UA  tertinggi dibandingkan kelas objek lainnya yaitu sebesar 95%. Masih ada  kesalahan  klasifikasi  objek  non  permukiman  yang seharusnya  di  data  referensi  adalah  objek  permukiman. Nilai PA objek non permukiman sebesar 89% menunjukkan jika  masih  terdapat  objek  non  permukiman  dari  data referensi  yang  terklasifikasi  sebagai  objek  permukiman dan badan air.
Permukiman menjadi objek yang memiliki nilai UA dan PA paling konsisten di atas 90%, lebih tepatnya 91% dan 94%. Meskipun masih ada ketidaksesuaian hasil klasifikasi, tetapi nilai akurasi tersebut sudah cukup menggambarkan jika  permukiman  terklasifikasi  dengan  akurat.  Selain  OA, UA dan PA, dilakukan juga evaluasi kualitas hasil ekstraksi permukiman menggunakan F-score .
Tabel 2 Perhitungan F-score
Kelas Objek P A U A F-Score Permukiman 94% 91% 93% Non Permukiman 89% 95% 92% Badan Air 100% 84% 91% Rata-Rata 94% 90% 92%
Tabel 2 menunjukkan perhitungan nilai F-score dari hasil ekstraksi permukiman. Nilai F-score untuk masing-masing kelas  objek  berkisar  91-93%,  dimana  objek  permukiman memiliki  nilai F-score tertinggi  yaitu  93%.  Akurasi klasifikasi  objek  permukiman  yang  tinggi  tersebut menunjukkan  kemampuan  metode  OBIA  di  GEE  dapat menghasilkan data ekstraksi permukiman dengan kualitas yang baik di wilayah dengan variasi landskap yang beragam. Di  samping  itu,  nilai  rata-rata F-score sebesar  92% memperlihatkan bahwa model memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan objek secara keseluruhan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  dapat  diperoleh kesimpulan  bahwa  penentuan  komposisi  fitur dataset memegang  peranan  penting  dalam  proses  ekstraksi permukiman dan segmentasi. Komposisi dataset ekstraksi permukiman  terdiri  dari  33  fitur  kombinasi  saluran spektral, indeks spektral dan tekstur dari citra Sentinel-2 dan  Sentinel-1.  Sedangkan  komposisi  fitur dataset segmentasi terdiri dari kombinasi indeks spektral UI-NDVI-
MNDWI,  yang  merupakan  kombinasi  fitur  optimal  hasil perhitungan metode OIF.
Hasil  ekstraksi  permukiman  dari  kombinasi  citra Sentinel-2 dan Sentinel-1 menggunakan pendekatan OBIA menghasilkan  tiga  kelas  yaitu  permukiman,  non permukiman  dan  badan  air.  Pola  distribusi  permukiman yang diklasifikasi, secara visual konsisten dengan distribusi permukiman pada peta RBI skala 1:25000. Namun, dari segi geometri atau bentuknya, karakteristik permukiman hasil klasifikasi  berbeda  dengan  permukiman  peta  RBI.  Hasil ekstraksi  permukiman  dalam  penelitian  ini  hanya  dapat digunakan  sebagai  panduan  digitasi  dan  mendukung kontrol kualitas dalam proses produksi atau pemutakhiran peta  RBI  skala  menengah.  Dari  analisis  kontribusi  nilai penting  fitur  menggunakan  algoritma  RF,  menunjukkan polarisasi  VV  memiliki  kontribusi  tertinggi,  yang menandakan kemampuannya dalam memberikan informasi yang efektif tentang struktur dan sifat dielektrik permukaan khususnya objek permukiman.
Secara  keseluruhan,  hasil  uji  akurasi  ekstraksi permukiman mencapai tingkat akurasi yang tinggi, dengan nilai OA dan F-score sebesar 92%. Tingkat akurasi tertinggi ada  pada  objek  permukiman  dengan  nilai F-score 93%, sementara akurasi terendah pada objek badan air sebesar 91%.  Hasil  ini  menunjukkan  metode  OBIA  dan  model klasifikasi RF di GEE memiliki kinerja yang baik dan mampu menghasilkan data ekstraksi permukiman dengan akurasi yang tinggi di wilayah dengan landskap yang beragam.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  competing interest ).

## 6. Referensi
Achanta,  R.,  &  Süsstrunk,  S.  (2017).  Superpixels  and Polygons  using  Simple  Non-Iterative  Clustering. Proceedings  -  30th  IEEE  Conference  on  Computer Vision  and  Pattern  Recognition,  CVPR  2017 , 2017 -
Janua (Ic), 4895 – 4904. https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.520
Amani,  M.,  Ghorbanian,  A.,  Ahmadi,  S.  A.,  Kakooei,  M., Moghimi, A., Mirmazloumi, S. M., Moghaddam, S. H. A., Mahdavi, S., Ghahremanloo, M., Parsian, S., Wu, Q., & Brisco,  B.  (2020).  Google  Earth  Engine  Cloud Computing  Platform  for  Remote  Sensing  Big  Data Applications: A Comprehensive Review. IEEE Journal of  Selected  Topics  in  Applied  Earth  Observations  and Remote Sensing , 13 , 5326 – 5350. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.3021052
Blaschke,  T.,  Hay,  G.  J.,  Kelly,  M.,  Lang,  S.,  Hofmann,  P., Addink, E., Queiroz Feitosa, R., van der Meer, F., van der  Werff,  H.,  van  Coillie,  F.,  &  Tiede,  D.  (2014). Geographic Object-Based Image Analysis - Towards A New Paradigm. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 87 , 180 – 191.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.09.014 Cheng, J., Sun, G., Zhang, A., Fu, H., Jiao, Z., & Yao, Y. (2021). Synergetic  Use  of  Descending  and  Ascending  SAR With  Optical  Data  for  Impervious  Surface  Mapping. International  Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium (IGARSS) , 2021 - July , 4272 – 4275. https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.95531 44
Congalton, R. G. (1991). A Review of Assessing the Accuracy of  Classifications  of  Remotely  Sensed  Data. Remote Sensing of Environment , 37 (1), 35 – 46. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90048-B Corbane, C., Lemoine, G., Pesaresi, M., Kemper, T., Syrris, V., & Ferri, S. (2018). Enhanced Automatic Detection of Human Settlements using Sentinel-1 Interferometric Coherence. International  Journal  of  Remote  Sensing , 39 (3), 842 – 853. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1392642
Csillik,  O.  (2017).  Fast  Segmentation  and  Classification  of
Very High Resolution Remote Sensing Data using SLIC Superpixels. Remote Sensing , 9 (3). https://doi.org/10.3390/rs9030243
Devi, N.  S.  &  Santosa,  P.  B.  (2022).  Analisis  Geospasial Perubahan  Ruang  Terbuka  Hijau  Wilayah  Kota Purwokerto dari Tahun 2013 sampai 2020. Journal of Geospatial Information Science and Engineering , Vol. 5 No. 2 (2022).  https://doi.org/10.22146/jgise.74620 ESA.  (2015).  Sentinel-2  User  Handbook.  In ESA  Standard Document . Firozjaei, M. K., Sedighi, A., Kiavarz, M., Qureshi, S., Haase, D., &  Alavipanah,  S.  K.  (2019).  Automated  Built-up Extraction  Index:  A  New  Technique  for  Mapping Surface Built-up Areas Using LANDSAT 8 OLI Imagery.
Remote Sensing , 11 (17). https://doi.org/10.3390/rs11171966 Foody,  G.  M.  (2002).  Status  of  Land  Cover  Classification Accuracy Assessment. Remote Sensing of Environment , 80 , 185 – 201. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0034-
4257(01)00295-4
Gao, B.-C. (1996). NDWI - A Normalized Difference Water Index forRemote Sensing of Vegetation Liquid Water From  Space. Remote  Sensing  of  Environment , 58 (3), 257 – 266. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0034- 4257(96)00067-3
Haralick,  R.  M.,  Dinstein,  I.,  &  Shanmugam,  K.  (1973).
Textural  Features  for  Image  Classification. IEEE Transactions  on  Systems,  Man  and  Cybernetics , SMC - 3 (6), 610 – 621. https://doi.org/10.1109/TSMC.1973.4309314
Hossain, M. D., & Chen, D. (2019). Segmentation for Object- Based Image Analysis (OBIA): A Review of Algorithms and  Challenges  from  Remote  Sensing  Perspective. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 150 (November 2018), 115 – 134. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.009
Huete, A. R. (1988). Comparative Studies on IFAT, ELISA & DAT  for  Serodiagnosis  of  Visceral  Leishmaniasis  in Bangladesh. Remote  Sensing  of  Environment , 25 (1), 295 – 309. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0034- 4257(88)90106-X
Ji, H., Li, X., Wei, X., Liu, W., Zhang, L., & Wang, L. (2020). Mapping  10-m  Resolution  Rural  Settlements  using Multi-Source  Remote  Sensing  Datasets  with  The Google Earth Engine Platform. Remote Sensing , 12 (17),
1 – 23. https://doi.org/10.3390/rs12172832
Juniati, E. (2018). 2D Semantic Labeling Penutup Lahan di Area Urban dengan Analisis Berbasis Objek Dari Foto Udara dan LiDAR . Universitas Gadjah Mada.
Kete, S. C. R., Suprihatin, Tarigan, S. D., & Effendi, H. (2019). Land  Use  Classification  Based  on  Object  and  Pixel using  Landsat  8  OLI  in  Kendari  City,  Southeast Sulawesi Province, Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 284 (1). https://doi.org/10.1088/1755- 1315/284/1/012019
Kpienbaareh, D., Sun, X., Wang, J., Luginaah, I., Kerr, R. B., Lupafya,  E.,  &  Dakishoni,  L.  (2021).  Crop  Type  and Land Cover Mapping in Northern Malawi Using The Inegration of Sentinel-1, Sentinel-2, and PlanetScope Satellite  Data. Remote  Sensing , 13 (4),  1 – 21. https://doi.org/10.3390/rs13040700 Kushardono, D. (2012). Klasifikasi Spasial Penutup Lahan Dengan  Data  Sar  Dual-  Polarisasi  Menggunakan Normalized  Difference  Polarization  Index  Dan  Fitur Keruangan  Dari  Matrik  Kookurensi  (Spatial  Land Cover Classification Using Dual-Polarization Sar Data Based on Normalized Diff. Jurnal Penginderaan Jauh , 9 (1), 12 – 24.
Matarira, D., Mutanga, O., & Naidu, M. (2022). Google Earth Engine for Informal Settlement Mapping : A Random Forest  Classification  Using  Spectral  and  Textural Information. Remote
Sensing , 14 (20). https://doi.org/10.3390/rs14205130
Matarira, D., Mutanga,  O., Naidu, M., & Vizzari, M. (2023). Object-Based Informal Settlement Mapping in Google Earth  Engine  Using  the  Integration  of  Sentinel-1, Sentinel-2,  and  PlanetScope  Satellite  Data. Land , 12 , 1 – 17. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/land12010 099
Rudiastuti,  A.  W.,  Farda,  N.  M.,  &  Ramdani,  D.  (2021). Mapping Built- Up Land & Settlements : A Comparison of Machine Learning Algorithms. Proceedings Volume 12082,  Seventh  Geoinformation  Science  Symposium 2021 . https://doi.org/10.1117/12.2619493
Rudiastuti, A. W., Lumban-Gaol, Y., Silalahi, F. E. S., Prihanto, Y., &  Pranowo, W. S. (2022). Implementing Random Forest  Algorithm  in  GEE:  Separation  and Transferability  on  Built-Up  Area  in  Central  Java, Indonesia. International  Journal  of  Informatics Visualization , 6 , 74 – 82.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.30630/joiv.6.1. 873 Santosa,  P.  B.  (2016).  Evaluation  of  satellite  image correction  methods  caused  by  differential  terrain illumination. Jurnal  Forum  Geografi .  Vol.  30,  No.  1 (2016). https://doi.org/10.23917/forgeo.v30i1.1768
Tassi, A., Gigante, D., Modica, G., & Martino, L. Di. (2021).
Pixel- vs . Object-Based Landsat 8 Data Classification in  Google  Earth  Engine  Using  Random  Forest :  The Case Study of Maiella National Park. Remote Sensing , 13 . https://doi.org/10.3390/rs13122299 Teluguntla, P., Thenkabail, P., Oliphant, A., Xiong, J., Gumma, M. K., Congalton, R. G., Yadav, K., & Huete, A. (2018). A 30-m  Landsat-Derived  Cropland  Extent  Product  of Australia  and  China  using  Random  Forest  Machine Learning  Algorithm  on  Google  Earth  Engine  Cloud Computing
Platform. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 144 (February), 325 – 340. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.07.017
Vergni, L., Vinci, A., Todisco, F., Santaga, F. S., & Vizzari, M.
(2021).  Comparing  Sentinel-1,  Sentinel-2,  and Landsat-8 Data in the Early Recognition of Irrigated Areas  in  Central  Italy. Journal  of  Agricultural Engineering , 52 (4), 43 – 53.
https://doi.org/10.4081/JAE.2021.1265
Vizzari, M. (2022). PlanetScope, Sentinel-2, and Sentinel-1 Data  Integration  for  Object-Based  Land  Cover Classification in Google Earth Engine. Remote Sensing , 14 , 1 – 19. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/rs1411262
8
Wang,  L.,  Gong,  P.,  Ying,  Q.,  Yang,  Z.,  Cheng,  X.,  &  Ran,  Q. (2010).  Settlement  Extraction  in  The  North  China Plain using Landsat and Beijing-1 Multispectral Data with  An  Improved  Watershed  Segmentation Algorithm. International  Journal  of  Remote  Sensing , 31 (6), 1411 – 1426. https://doi.org/10.1080/01431160903475332
Widyaningrum, E., Perdana, A. P., Andari, R., Mayasari, R., & Damayanti,  A.  P.  (2021).  Penggunaan  Citra  Satelit Sentinel-2  Dan  Spot  6-7  Dengan  Kompilasi  Data Keruangan Untuk Pemutakhiran Peta Dasar. Elipsoida , 04 (02), 100 – 108. https://doi.org/https://doi.org/10.14710/elipsoida. 2021.13874
Xu, H. (2006). Modification of Normalised Difference Water Index  (NDWI)  to  Enhance  Open  Water  Features  in Remotely  Sensed  Imagery.
International  Journal  of Remote Sensing , 27 (14), 3025 – 3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179
Zurqani,  H.  A.,  Post,  C.  J.,  Mikhailova,  E.  A.,  &  Allen,  J.  S.
(2019). Mapping Urbanization  Trends  in a Forested Landscape  Using  Google  Earth  Engine. Remote Sensing  in  Earth  Systems  Sciences , 2 (4),  173 – 182. https://doi.org/10.1007/s41976-019-00020-y