Perpustakaan Digital ITB

Bangunan merupakan salah satu objek pada tata ruang yang dapat dimanfaatkan dalam banyak bidang seperti estimasi populasi, perencanaan lingkungan, dan dalam bidang statistik dimanfaatkan untuk pembentukan kerangka induk. Survei atau sensus merupakan salah satu langkah dalam bidang statistik untuk pengumpulan data. Survei atau sensus memerlukan kerangka induk, yang berisi jumlah bangunan dalam Satuan Lingkungan Setempat (SLS), sebagai dasar untuk merencanakan dan melaksanakan kegiatan survei dan atau sensus. Pemutakhiran jumlah bangunan dalam SLS dilakukan dalam jangka waktu yang lama karena membutuhkan sumber daya manusia dan biaya yang tidak sedikit. Citra satelit merupakan hasil dari pengindraan jauh, yang menggambarkan permukaan bumi beserta objek didalamnya dengan skala tertentu dan diambil secara berkala. Oleh sebab itu, ekstrasi objek pada citra satelit, terutama bangunan, dapat dimanfaatkan sebagai alternatif untuk pembentukan kerangka induk. Penelitian mengusulkan metode segmentasi hybrid untuk meningkatkan hasil segmentasi ekstraksi bangunan pada citra satelit. Metode segmentasi hybrid yang diusulkan memanfaatkan UNet+ResNet101 sebagai salah satu metode deep learning untuk segmentasi semantik serta Holystically Nested Edge Detection (HED) dan deteksi tepi Canny sebagai segmentasi berdasarkan tepi. Selain itu, penelitian ini membentuk himpunan data dalam bentuk gambar yang diambil dari citra satelit beberapa wilayah di Indonesia dengan mempertimbangkan keberagaman penggambaran. Metode segmentasi hybrid, yang diusulkan, dapat meningkatkan hasil segmentasi lebih dari 100% pada area dengan jarak antar bangunan yang rapat dan tumpang tindih. Namun, nilai akurasi dan Intersection of Union lebih kecil dari UNet+ResNet101 dengan selisih 1%. Penggunaan himpunan data, yang dibuat dengan mempertimbangkan keberagaman penggambaran bangunan, dapat meningkatkan kinerja dibandingkan menggunakan himpunan data publik dengan karakteristik bangunan berbeda dengan bangunan di Indonesia.