EKSTRAKSI BANGUNAN OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE MASK REGION CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS PADA CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI

Item Type:	Thesis
Title:	EKSTRAKSI BANGUNAN OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE MASK REGION CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS PADA CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI
Abstract:	Dengan cepatnya perkembangan teknologi pembelajaran berbasis mesin yang dikenal dengan istilah kecerdasan buatan. Berbagai penggunaan teknologi ini telah banyak diaplikasikan salah satunya untuk automatisasi pengenalan objek pada sebuah gambar. Teknologi ini dapat diterapkan untuk otomatisasi pada pembuatan unsur informasi geospasial. Yang merupakan salah satu solusi untuk percepatan pembuatan peta dasar, dengan menggunakan data citra satelit resolusi tinggi sebagai data dasar untuk proses ekstraksi otomatis. Namun solusi ekstraksi otomatis ini perlu dilakukan uji kualitas terhadap data yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat objek bangunan secara otomatis dari citra satelit Pleiades dengan resolusi spasial 50cm. Teknologi yang dipakai untuk otomatisasi ini adalah penerapan dari kecerdasan buatan dan data spasial yang disebut Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI), terdapat banyak metode ekstraksi otomatis yang bisa digunakan, dalam penelitian ini menggunakan metode ekstraksi Mask R-CNN dengan menggunakan Resnet50 sebagai backbone. Uji akurasi yang dihasilkan dari otomatisasi ini menghasilkan skor 87.6% (precision), 74.8% (recall) dan 80.7% (F1). Post processing seperti regularize digunakan untuk membuat hasil bangunan lebih menyerupai sesuai kondisi dilapangan. secara keseluruhan hasil bangunan yang dihasilkan cukup memuaskan dan dihasilkan dalam waktu yang relatif singkat namun masih terdapat kesalahan bangunan yang tidak terbentuk atau salah deteksi seperti pepohonan, perairan, dan lapangan terbuka terdeteksi sebagai bangunan. Kata Kunci : Geospatial Artificial Intelligence, Ekstraksi Bangunan Otomatis
Creators:	ARYANTO, TONI
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > GA Mathematical geography. Cartography
Depositing User:	Mrs. Ineu Nuraeni, S.Sos
Date Deposited:	21 May 2025 07:52
Last Modified:	21 May 2025 07:52
URI:	https://repo.unwim.ac.id/id/eprint/622

Dengan cepatnya perkembangan teknologi pembelajaran berbasis mesin yang dikenal dengan istilah kecerdasan buatan. Berbagai penggunaan teknologi ini telah banyak
diaplikasikan salah satunya untuk automatisasi pengenalan objek pada sebuah gambar.
Teknologi ini dapat diterapkan untuk otomatisasi pada pembuatan unsur informasi geospasial.
Yang merupakan salah satu solusi untuk percepatan pembuatan peta dasar, dengan menggunakan data citra satelit resolusi tinggi sebagai data dasar untuk proses ekstraksi otomatis. Namun solusi ekstraksi otomatis ini perlu dilakukan uji kualitas terhadap data yang dihasilkan.
Penelitian ini bertujuan untuk membuat objek bangunan secara otomatis dari citra satelit Pleiades dengan resolusi spasial 50cm. Teknologi yang dipakai untuk otomatisasi ini
adalah penerapan dari kecerdasan buatan dan data spasial yang disebut Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI), terdapat banyak metode ekstraksi otomatis yang bisa digunakan, dalam penelitian ini menggunakan metode ekstraksi Mask R-CNN dengan menggunakan Resnet50
sebagai backbone. Uji akurasi yang dihasilkan dari otomatisasi ini menghasilkan skor 87.6% (precision), 74.8% (recall) dan 80.7% (F1). Post processing seperti regularize digunakan untuk membuat hasil bangunan lebih menyerupai sesuai kondisi dilapangan. secara keseluruhan hasil bangunan yang dihasilkan cukup memuaskan dan dihasilkan dalam waktu yang relatif singkat namun masih terdapat kesalahan bangunan yang tidak terbentuk atau salah deteksi seperti pepohonan, perairan, dan lapangan terbuka terdeteksi sebagai bangunan.
Kata Kunci : Geospatial Artificial Intelligence, Ekstraksi Bangunan Otomatis