Hasil Estimasi Biomassa Kelapa Sawit

121 Bunga Rampai Forum Peneliti Muda Indonesia 2016 Gambar 1. Diagram alir metode penelitian. a Penggabungan kanal Layer Stacking digunakan untuk melihat perubahan topografi Gunung Sinabung pada citra dari waktu ke waktu mutitemporal . Rentang waktu perubahan yang dilihat adalah pada tahun 2007 hingga tahun 2011. b Pemotongan citra dilakukan agar wilayah cakupan lebih spesifik agar dapat dilihat dan dianalisis kecenderungannya. Setiap citra hasil pemotongan citra memiliki koordinat titik ujung kiri atas dan titik ujung kanan bawah yaitu 3 o 11’16,8’’LU 98 o 21’57,6’’ BT dan koordinat titik ujung kanan bawah adalah 3 o 08’16,08’’ LU 98 o 24’58,032’’ BT. c Citra yang telah dipotong siap untuk dijadikan data masukan untuk diproses dengan menggunakan LifedSAR dan LifedSARv.02 yang telah ditambahkan dua sub-proses yaitu peningkatan kontras dan pembedaan objek kelurusan. Secara umum LifedSAR maupun LifedSARv.02 dapat dibagi menjadi beberapa sub-proses tersendiri, yaitu:  Deteksi Tepi Edge Detection : digunakan untuk mencari dan memperjelas batas-batas objek kelurusan pada piksel citra dengan menggunakan metode filter Laplacian of Gaussian LoG pada citra tersebut. Tepi dapat dikenali dengan perubahan nilai piksel yang besar antara satu piksel dengan piksel 122 Siti Herdiati Muharromah, Asep Saepuloh, Ketut Wikantika disekitarnya. Oleh karena itu, proses filter yang pertama kali dilakukan adalah Gaussian filter yang digunakan untuk menghilangkan derau karena pada umumnya piksel yang berisi derau memiliki nilai tingkat kecerahan yang tinggi, sehingga objek yang salah dapat dianggap tepi karena disekitarnya terdapat derau yang menghasilkan perubahan nilai piksel yang besar. Filter Gaussian ditunjukkan oleh persamaan 1 Nurhasanah, 2012.              2 2 2 2 exp ,  y x y x g c 1 Setelah derau dihilangkan, maka Filter Laplacian dapat digunakan. Filter Laplacian menggunakan operator turunan kedua seperti yang ditunjukkan oleh persamaan 2.          x y y x y x e e y x y x 2 2 2 2 2 2 2 6 2 2 2 2 2 2 2 ,      2 dengan, x dan y adalah koordinat serta σ adalah nilai konstanta standar deviasi Gaussian yang bernilai 0,5 Saepuloh dkk, 2013.  Peningkatan Kontras: dilakukan dengan menggunakan metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization CLAHE yang dikembangkan oleh Karel Zuiderveld pada tahun 1994 merupakan metode yang digunakan untuk perbaikan citra image enhacement melalui pengembangan dari metode Adaptive Histogram Equalization AHE. Histogram Equalization HE digunakan untuk meningkatkan kontras suatu citra grayscale dengan meratakan distribusi nilai derajat keabuan gray level dan melakukan stretching . HE bersifat global, yaitu memakai informasi seluruh nilai derajat keabuan pada satu citra, sehingga untuk detail informasi yang sifatnya lokal tidak dapat digunakan karena hasil yang didapatkan tidak kontras. Untuk itu diperlukannya AHE untuk menerapkan HE dalam sifat lokal yaitu pada suatu ukuran jendela piksel tertentu. Akan tetapi, citra yang dihasilkan AHE berakibat terlalu kontras terhadap nilai antar piksel . CLAHE diterapkan untuk mengatasi masalah yang dimiliki oleh AHE. CLAHE memiliki dua parameter penting yaitu ukuran jendela piksel N dan clip limit CL Majumdar dkk., 2014.  Pembedaan Objek Kelurusan: Pada prinsipnya Skrip Pembeda Objek Kelurusan ini akan bekerja pada citra pankromatik dan mengubah nilai pada piksel yang merupakan objek kelurusan. Pada awalnya, piksel yang dianggap kelurusan merupakan piksel yang berisi nilai satu. Namun, tidak semua piksel bernilai satu merupakan objek kelurusan karena hanya piksel bernilai satu yang bersebelahan dengan piksel bernilai nol yang pada akhirnya dianggap sebagai objek kelurusan.