Perpustakaan Digital ITB

Delineasi tajuk pohon merupakan salah satu kegiatan yang penting dalam mencapai manajemen hutan berkelanjutan. Perkembangan teknologi memungkinkan delineasi tajuk untuk dilakukan dilakukan secara otomatis menggunakan berbagai metode modern salah satunya deep learning. Walaupun banyak model telah dikembangkan, namun kondisi hutan tropis sekunder dengan kepadatan hutan yang tinggi, spesies beragam, dan adanya ketampakan alam non-pohon membuat ekstraksi tajuk menjadi tantangan yang besar. Dimensi tambahan berupa kardinalitas pada backbone ResNeXt dan render berbasis poin pada PointRend berpotensi meningkatkan performa delineasi tajuk pada lingkungan kompleks. Penelitian ini mencoba mengeksplorasi potensi ResNeXt dan PointRend dalam meningkatkan performa delineasi pada hutan tropis sekunder. Mask R-CNN digunakan sebagai arsitektur deep learning untuk delineasi tajuk dalam penelitian ini. Selain itu, untuk membedakan pohon dan ketampakan non-pohon, diusulkan CHM zonal cleaning yaitu sebuah metode crown cleaning berbasis zonal statistics. Dilakukan studi ablasi, pengujian terhadap empat plot hutan berbeda, dan evaluasi error oversegmentation dan undersegmentation untuk mengamati performa dari modifikasi model deep learning. Hasil menunjukkan bahwa modifikasi backbone dengan ResNeXt dapat meningkatkan sensitivitas deteksi tajuk dari model dengan recall 63,50% dan F1 score 59,91%. Model dengan ResNeXt memberikan hasil delineasi dengan akurasi sebesar 77,74%. Di lain sisi, penambahan PoinRend pada model meningkatkan presisi deteksi dari model dengan precision rata-rata 80% pada tiga plot uji. PointRend juga dapat membantu model untuk meminimalisir error oversegmentation dan undersegmentation dari delineasi. Lebih lanjut dilakukan evaluasi pada plot berbeda untuk menguji usulan CHM zonal cleaning. Hasil menunjukkan bahwa integrasi CHM zonal cleaning dengan model dapat mengurangi lebih dari 50% kesalahan prediksi tajuk pohon. Sebagai tambahan, pada penelitian ini dikembangkan plugin Folysis, sebuah plugin terintegrasi QGIS untuk estimasi dan mengolah parameter kehutanan menjadi wawasan.