Monitoring Perubahan Tutupan Lahan di Kota Blitar Berbasis Algoritma Random Forest

A. Ali
{"title":"Monitoring Perubahan Tutupan Lahan di Kota Blitar Berbasis Algoritma Random Forest","authors":"A. Ali","doi":"10.25077/jfu.12.3.409-415.2023","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Histori Artikel: Diajukan: 15 April 2023 Direvisi: 26 Mei 2023 Diterima: 26 Mei 2023 Perubahan penggunaan lahan harus dimonitor dan dievaluasi untuk menghindari dampak lingkungan jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan monitoring penggunaan/penutupan lahan di Kota Blitar menggunakan metode klasifikasi supervised learning Random Forest (RF). Basis data yang digunakan adalah citra satelit LANDSAT dengan multitemporal tahun 2001, 2011, dan 2021 yang diolah menggunakan platform geospasial berbasis cloud Google Earth Engine (GEE). Uji akurasi hasil klasifikasi RF menunjukkan nilai koefisien kappa lebih dari 0,7 sehingga hasil klasifikasi dapat dilanjutkan untuk dianalisis perubahannya. Analisis jarak dari jalan digunakan sebagai faktor pendorong perubahan penggunaan lahan. Pada tiga kecamatan di Kota Blitar, tren luasan jenis tutupan vegetasi selalu menurun dari tahun 2001-2021, terkecuali kecamatan Sukorejo yang mengalami kenaikan 30,84 ha pada tahun 2021. Pada jenis tutupan sawah/perkebunan, hanya Kecamatan Kepanjen Kidul yang mengalami kenaikan pada tahun 2011 sebesar 18,74 ha, namun luasannya berkurang kembali pada tahun 2021 sebesar 5,04 ha. Jenis tutupan lahan terbangun selalu meningkat pada seluruh kecamatan, dengan rata-rata peningkatan sebesar 104,43 ha dalam kurun waktu 2001-2021. Perubahan menjadi lahan terbangun cenderung terjadi pada jaringan jalan utama Kota Blitar dengan radius 500m. Kata kunci: Google Earth Engine Monitoring LANDSAT Random Forest Tutupan lahan","PeriodicalId":221594,"journal":{"name":"Jurnal Fisika Unand","volume":"49 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-07-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Fisika Unand","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25077/jfu.12.3.409-415.2023","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Histori Artikel: Diajukan: 15 April 2023 Direvisi: 26 Mei 2023 Diterima: 26 Mei 2023 Perubahan penggunaan lahan harus dimonitor dan dievaluasi untuk menghindari dampak lingkungan jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan monitoring penggunaan/penutupan lahan di Kota Blitar menggunakan metode klasifikasi supervised learning Random Forest (RF). Basis data yang digunakan adalah citra satelit LANDSAT dengan multitemporal tahun 2001, 2011, dan 2021 yang diolah menggunakan platform geospasial berbasis cloud Google Earth Engine (GEE). Uji akurasi hasil klasifikasi RF menunjukkan nilai koefisien kappa lebih dari 0,7 sehingga hasil klasifikasi dapat dilanjutkan untuk dianalisis perubahannya. Analisis jarak dari jalan digunakan sebagai faktor pendorong perubahan penggunaan lahan. Pada tiga kecamatan di Kota Blitar, tren luasan jenis tutupan vegetasi selalu menurun dari tahun 2001-2021, terkecuali kecamatan Sukorejo yang mengalami kenaikan 30,84 ha pada tahun 2021. Pada jenis tutupan sawah/perkebunan, hanya Kecamatan Kepanjen Kidul yang mengalami kenaikan pada tahun 2011 sebesar 18,74 ha, namun luasannya berkurang kembali pada tahun 2021 sebesar 5,04 ha. Jenis tutupan lahan terbangun selalu meningkat pada seluruh kecamatan, dengan rata-rata peningkatan sebesar 104,43 ha dalam kurun waktu 2001-2021. Perubahan menjadi lahan terbangun cenderung terjadi pada jaringan jalan utama Kota Blitar dengan radius 500m. Kata kunci: Google Earth Engine Monitoring LANDSAT Random Forest Tutupan lahan
布利塔市的布利塔算法变化情况正在监测
历史文章:提交:2023年4月15日修订:2023年5月26日接受:2023年5月26日土地使用的改变必须加以监测和评估,以避免长期环境的影响。这项研究的目的是通过一种超解学习森林(射频)分类方法来监督布利塔市的土地使用/关闭。使用的数据库是2001年、2011年和2021年multitemporal卫星图像,该卫星使用谷歌地球引擎(GEE)基于地球地图平台。射频分类的准确性测试显示,kappa的系数超过0.7,因此可以继续对更改进行分析。对道路距离的分析被用作改变土地使用的一个因素。在布利塔市的三个街道上,关闭植被的流行趋势从2008年到2021年一直在下降,除了苏伦乔地区,2021年有3084公顷的增长。2011年,只有恐慌症街道增加了18.74公顷(1英亩),但到2021年,它的数量减少了5.04公顷。在整个街道上,覆盖地面的类型总是增加,在2100 -2021年期间平均增加104.43公顷。变成觉醒的土地往往发生在布利塔镇500米半径的主要街道网络上。关键词:谷歌地球引擎监测兰多森林覆盖的土地
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信