Path: TopS2-ThesesInstrumentation and Control-FTI1999

KOREKSI GEOMETRI DATA CITRA RASTER
MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

Master Theses from JBPTITBPP / 2017-09-27 14:49:17
Oleh : Arifin
Dibuat : 1998-04-00, dengan 3 file

Keyword : artificial neural network (ANN); raster image; multi-layer; feed forward
network; back-propagation ;Artificial neural network, back-propagation, geometric
correction.

Pada penelitian ini telah dirancang suatu struktur jaringan syaraf tiruan (JST) untuk koreksi geometri data citra raster yang diperoleh dari foto udara. Arsitektur JST memiliki pola belajar terawasi yaitu
perseptron lapis banyak dengan jaringan umpan maju dan menggunakan kaidah belajar propagasi balik. Jaringan terdiri dari 3 lapis yaitu lapis masukan, lapis tersembunyi dan lapis keluaran.
Koreksi geometri dengan JST diujikan terhadap 40 data titik kontrol pada citra dan peta. Dengan menggunakan 20 titik kontrol sebagai data pembelajaran, maka proses JST menghasilkan galat rata-rata
1,064 pixel, sedangkan jika menggunakan 30 titik kontrol maka galat rata-rata adalah 0,2045 pixel. Sebagai pembanding adalah
digunakan metode transformasi affrne dart metode pohnomial orde 5 dengan 30 data titik kontrol. Transformasi affine menghasilkan galat rata-rata $8881 pixel, sedangkan dengan metode polinomial orde 5 menghasilkan galat rata-rata 3,81 pixel. Dari hasil transfotmasi koordinat dengan menggunakan metode a.fCne dan polinomial orde 5 belum memenuhi syarat toleransi galat rata-rata yaitu maksimal 2 pixel.
Proses koreksi geometri menggunakan JST sangat baik bila dibandingkan dengan cara konvensional. JST dalam mengoptimalkan
model transformasi koordinat menyesuaikan dengan jumlah titik kontrol yang digunakan. Sedangkan dengan transformasi affine dan polinomial, model transformasi ditentukan lebih awal dengan penetapan orde yang digunakan tanpa menyesuaikan jumlah titik kontrol yang tersedia.
Sehingga dengan menggunakan titik kontrol lebih dari jumlah minimum, maka proses tidak mengoptimalkan model transformasi tetapi hanya meminimumkan kesalahan dari model yang digunakan.

Deskripsi Alternatif :

Pada penelitian ini telah dirancang suatu struktur jaringan syaraf tiruan (JST) untuk koreksi geometri data citra raster yang diperoleh dari foto udara. Arsitektur JST memiliki pola belajar terawasi yaitu
perseptron lapis banyak dengan jaringan umpan maju dan menggunakan kaidah belajar propagasi balik. Jaringan terdiri dari 3 lapis yaitu lapis masukan, lapis tersembunyi dan lapis keluaran.
Koreksi geometri dengan JST diujikan terhadap 40 data titik kontrol pada citra dan peta. Dengan menggunakan 20 titik kontrol sebagai data pembelajaran, maka proses JST menghasilkan galat rata-rata
1,064 pixel, sedangkan jika menggunakan 30 titik kontrol maka galat rata-rata adalah 0,2045 pixel. Sebagai pembanding adalah
digunakan metode transformasi affrne dart metode pohnomial orde 5 dengan 30 data titik kontrol. Transformasi affine menghasilkan galat rata-rata $8881 pixel, sedangkan dengan metode polinomial orde 5 menghasilkan galat rata-rata 3,81 pixel. Dari hasil transfotmasi koordinat dengan menggunakan metode a.fCne dan polinomial orde 5 belum memenuhi syarat toleransi galat rata-rata yaitu maksimal 2 pixel.
Proses koreksi geometri menggunakan JST sangat baik bila dibandingkan dengan cara konvensional. JST dalam mengoptimalkan
model transformasi koordinat menyesuaikan dengan jumlah titik kontrol yang digunakan. Sedangkan dengan transformasi affine dan polinomial, model transformasi ditentukan lebih awal dengan penetapan orde yang digunakan tanpa menyesuaikan jumlah titik kontrol yang tersedia.
Sehingga dengan menggunakan titik kontrol lebih dari jumlah minimum, maka proses tidak mengoptimalkan model transformasi tetapi hanya meminimumkan kesalahan dari model yang digunakan.

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

PropertiNilai Properti
ID PublisherJBPTITBPP
Organisasi
Nama KontakUPT Perpustakaan ITB
AlamatJl. Ganesha 10
KotaBandung
DaerahJawa Barat
NegaraIndonesia
Telepon62-22-2509118, 2500089
Fax62-22-2500089
E-mail Administratordigilib@lib.itb.ac.id
E-mail CKOinfo@lib.itb.ac.id

Print ...

Kontributor...

  • DR.IR.BAMBANG S.P.A.; DR.IR.LUKMAN AZIZ, M.Sc, Editor:

Download...