Estimation of Wetland in Indonesia with multitemporal satellite Imagery Extraction Model-Based Neural Network (NN), Genetic Algorithm (GA) and Fuzzy Logic
Ketut Wikantika, Lilik Budi Prasetyo, Agung Budi Harto, Soni Darmawan · 2014
SUMMARY Advantages of remote sensing technology in making estimates through the object image data with satellite vehicle into an alternative decision makers in order to support and obtain information as well as the best solution in determining the steps to determine a reliable decision. This study aims to estimate and predict wetland to determine yields in Indonesia with multitemporal satellite images. Estimation, prediction and image extraction process are done by using a model of Artificial Intellegence (AI), namely Artificial Neural Networks, Genetic Algorithm and Fuzzy Logic, and maximum likelihood. The comparisons showed that the algorithm model using Artificial Intelligence approach is more accurate than the statistical method. This is indicated by the results of the classification accuracy with the field of Artificial Intelligence methods is higher than statistically method (maximum likelihood). The result is expected to be a benchmark solution for the further research in determining the method or model which used in image processing of AI-based classification model is needed to accelerate the process of identification of rice fields in Indonesia. Finally with better accuracy of rice field, government will be able to take a decision or policy related to food, where it is most closely related to national food security. Keunggulan Teknologi Inderaja dalam melakukan Estimasi melalui objek data citra dengan wahana satelit menjadi salah satu alternatif para pengambil keputusan dalam rangka mendukung dan memperoleh informasi serta solusi terbaik dalam menentukan langkah yang harus diambil untuk menentukan suatu keputusan yang handal. Keandalan informasi yang dihasilkan dari data citra satelit sangat tergantung pada bagaimana pengolahan citra tersebut diproses secara baik dengan menggunakan model atau metode yang baik pula. Data Citra dapat dimanipulasi dengan serangkaian metode sehingga dapat menghasilkan sebuah informasi yang dibutuhkan terutama dalam melakukan ekstraksi sehingga dapat memprediksi dan mengestimasi objek yang terkandung didalamnya. Fokus penelitian lebih pada pengamatan dan penerapan model Artificial Intelligence yaitu Jaringan Syaraf Tiruan, Algoritma Genetika dan Logika Samar dalam melakukan ekstraksi citra serta dilakukan perbandingan dengan model statistik yaitu Maximum likelihood. Model-model tersebut diimplementasikan untuk memprediksi lahan sawah.