ANALISIS PERHITUNGAN INDIVIDU PADA POHON PINUS MENGGUNAKAN METODE LOCAL MAXIMA DARI CITRA UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE)

Authors

  • Sinta Lestari Universitas Ibn Khaldun Bogor
  • Erwin Hermawan
  • Sahid Agustian Hudjimartsu

DOI:

https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.7101

Keywords:

UAV, Local Maxima, RatioGreen, Pinus, Overall Accuracy

Abstract

Salah satu sentra utama populasi hutan pinus Jawa Barat berada di Sukabumi yang terletak di beberapa kecamatan,
diantaranya: Kec. Sagaranten, Kec. Bojong lopang, Kec. Jampang dan Kec. Pelabuhan Ratu yang pengelolaannya
dilakukan di sejumlah kawasan hutan produksi. Teknologi yang efektif untuk melakukan monitoring pada sektor
pekebunan adalah teknologi penginderaan jauh (remote sensing), seperti pesawat tanpa awak/drone atau UAV.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi hasil perhitungan pohon pinus dari citra UAV menggunakan
metode local maxima dan ratiogreen, serta menganalisa akurasi dari hasil perhitungan pohon pinus. Hasil
penelitian pada kelas minimum 4 meter identifikasi jumlah pohon dengan metode local maxima terdapat 4.166
pohon. Sedangkan dengan mengkombinasi antara local maxima dan ratiogreen menghasilkan identifikasi
sebanyak 4.011 pohon. Pada kelas minimum 3 meter, identifikasi jumlah pohon dengan metode local maxima
terdapat 4.731 pohon, sedangkan dengan mengkombinasi antara local maxima dan teknik ratiogreen menghasilkan
identifikasi sebanyak 4.540 pohon.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Arrofiqoh, Erlyna Nour, and Harintaka Harintaka. 2018.

“Implementasi Metode Convolutional Neural

Network Untuk Klasifikasi Tanaman Pada Citra

Resolusi Tinggi.” Geomatika 24(2): 61.

Fujimoto, Ayana et al. 2019. “An End to End Process

Development for UAV

-SfM Based Forest

Monitoring: Individual Tree Detection, Species

Classification and Carbon Dynamics Simulation.”

Forests 10(8): 1

–27.

Hao, Yuanshuo, Zhen Zhen, Fengri Li, and Yinghui

Zhao. 2019. “A Graph

-Based Progressive

Morphological Filtering (GPMF) Method for

Generating Canopy Height Models Using ALS

Data.” International Journal of Applied Earth

Observation and Geoinformation 79(January): 84

https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.03.008.

Harahap, Mawaddah. 2020. “Deteksi Objek Manusia

Pada Image Dengan Metode Thinning Nerdasarkan

Local Maxima.” JATISI (Jurnal Teknik

Informatika dan Sistem Informasi) 7(3): 617

–27.

Islami, Muflihatul Maghfiroh et al. 2021. “Height,

Diameter and Tree Canopy Cover Estimation

Based on Unmanned Aerial Vehicle (Uav) Imagery

With Various Acquisition Height.” Media

Konservasi 26(1): 17

–27.

Mohan, Midhun et al. 2017. “Individual Tree Detection

from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Derived

Canopy Height Model in an Open Canopy Mixed

Conifer Forest.” Forests 8(9): 1

–17.

Nasiri, Vahid et al. 2021. “Unmanned Aerial Vehicles

(Uav)

-Based Canopy Height Modeling under Leafon and Leaf-off Conditions for Determining Tree

Height and Crown Diameter (Case Study:

Hyrcanian Mixed Forest).” Canadian Journal of

Forest Research 51(7): 962

–71.

Downloads

Published

24-10-2023

How to Cite

Lestari, S., Erwin Hermawan, & Sahid Agustian Hudjimartsu. (2023). ANALISIS PERHITUNGAN INDIVIDU PADA POHON PINUS MENGGUNAKAN METODE LOCAL MAXIMA DARI CITRA UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE). INFOTECH Journal, 9(2), 586–595. https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.7101

Issue

Section

Articles