ABSTRACT:Information extraction from remote sensing data especially land cover can be obtained by digital classification. In practical some people are more comfortable using visual interpretation to retrieve land cover information. However, it is highly influenced by subjectivity and knowledge of interpreter, also takes time in the process. Digital classification can be done in several ways, depend on the defined mapping approach and assumptions on data distribution. The study compared several classifiers method for some data type at the same location. The data used Landsat 8 satellite imagery, SPOT 6 and Orthophotos. In practical, the data used to produce land cover map in 1:50,000 map scale for Landsat, 1:25,000 map scale for SPOT and 1:5,000 map scale for Orthophotos, but using visual interpretation to retrieve information. Maximum likelihood Classifiers (MLC) which use pixel-based and parameters approach applied to such data, and also Artificial Neural Network classifiers which use pixel-based and non-parameters approach applied too. Moreover, this study applied object-based classifiers to the data. The classification system implemented is land cover classification on Indonesia topographic map. The classification applied to data source, which is expected to recognize the pattern and to assess consistency of the land cover map produced by each data. Furthermore, the study analyse benefits and limitations the use of methods.

Sejak dikemukakan pendekatan produksi orthophoto secara digital pada tahun 1988, tahun 1991 USGS (United States Geological Survey) memproduksi orthophoto digital sebagai program nasional. Terminologi orthoimage atau orthophoto merupakan proses untuk mengeliminir perspektif image dan koreksi pergeseran relief yang disebabkan oleh kondisi terrain, untuk menghasilkan image atau foto pada proyeksi orthogonal atau membuat kondisi foto menjadi tegak. Dengan demikian orthophoto tersebut memiliki skala yang konsisten dan dapat digunakan untuk menghasilkan peta planimetris. Namun, di area urban dengan keberagaman ketinggian bangunan, produksi dengan metode orthophoto akan menyebabkan efek bangunan rebah dan menutupi detil objek lain seperti jalan dan fasilitas umum. Hal tersebut dapat diatasi dengan pembentukan true-orthophoto. Terminologi true-orthophoto akan mengikutsertakan elemen surface di model ketinggian pada proses proyeksi orthogonal. Manuskrip ini membandingkan pembentukan true-orthophoto dengan beragam input model ketinggian, berupa DSM dari LiDAR, Digital Building Model (DBM) dan DSM hasil image matching, untuk melihat hasil true-orthophoto yang paling optimum. Pengerjaannya diawali dengan menyamakan sistem referensi, orthorektifikasi dan deteksi occluded yang akan menghasilkan orthophoto utama dan slave-orthophoto, koreksi radiometrik, kemudian proses refilling, pembentukan serta penghalusan mosaik. Secara geometri penggunaan ragam input ketinggian memberikan kualitas yang memenuhi standar peta dasar, namun untuk kualitas visual terbaik diperoleh dengan menggunakan input DBM yang dikombinasikan dengan DSM LiDAR. Penggunaan DSM LiDAR saja dapat juga menghasilkan true-orthophoto dengan kualitas visual baik dengan mengubah format model ketinggian menjadi TIN. Dibahas juga kelebihan dan kekurangan dari penggunaan ragam input model ketinggian.