PRESENTING AND COMPARING THE OBJECT BASED IMAGE ANALYSIS AND STANDARD IMAGE ANALYSIS FOR CHANGE DETECTION OF FOREST AREAS, USING LOW-RESOLUTION SATELLITE IMAGERY

2011 ◽  
Author(s):  
Dusan Jovanovic
Keyword(s):  
Image Analysis ◽  
Change Detection ◽  
Satellite Imagery ◽  
Low Resolution ◽  
Object Based Image Analysis ◽  
Object Based

scholarly journals The Mapping of Land Use Using Object-Based Image Analysis (OBIA) in Klaten Regency

2020 ◽  
Vol 202 ◽  
pp. 06036
Author(s):  
Nurhadi Bashit ◽  
Novia Sari Ristianti ◽  
Yudi Eko Windarto ◽  
Desyta Ulfiana
Keyword(s):  
Remote Sensing ◽  
Land Use ◽  
Image Analysis ◽  
Satellite Imagery ◽  
Agricultural Land ◽  
Scale Parameter ◽  
Land Use Classification ◽  
Object Based Image Analysis ◽  
Object Based ◽  
Sentinel 2

Klaten Regency is one of the regencies in Central Java Province that has an increasing population every year. This can cause an increase in built-up land for human activities. The built-up land needs to be monitored so that the construction is in accordance with the regional development plan so that it does not cause problems such as the occurrence of critical land. Therefore, it is necessary to monitor land use regularly. One method for monitoring land use is the remote sensing method. The remote sensing method is much more efficient in mapping land use because without having to survey the field. The remote sensing method utilizes satellite imagery data that can be processed for land use classification. This study uses the sentinel 2 satellite image data with the Object-Based Image Analysis (OBIA) algorithm to obtain land use classification. Sentinel 2 satellite imagery is a medium resolution image category with a spatial resolution of 10 meters. The land use classification can be used to see the distribution of built-up land in Klaten Regency without having to conduct a field survey. The results of the study obtained a segmentation scale parameter value of 60 and a merge scale parameter value of 85. The classification results obtained by 5 types of land use with OBIA. Agricultural land use dominates with an area of 50% of the total area.

scholarly journals Detecção de mudanças baseada em objetos para o bairro do Camorim/Jacarepaguá

2016 ◽  
Vol 4 (3) ◽  
pp. 178
Author(s):  
Gabriel Lousada ◽  
Tainá Laeta ◽  
Maria Affonso Penna ◽  
Manoel Couto Fernandes
Keyword(s):  
Image Analysis ◽  
Change Detection ◽  
Rio De Janeiro ◽  
Object Based Image Analysis ◽  
Object Based ◽  
Geographic Object

A detecção de mudanças baseada em objeto (Object-based Change Detection, OBCD) configura-se como uma área em grande crescimento dentro das pesquisas em Sensoriamento Remoto, isto porque, utilizando-se das possibilidades oferecidas pela análise de imagens baseada em objetos (Geographic Object-based Image Analysis, GEOBIA) é possível realizar a produção de mapeamentos de detecção de mudanças em uma única etapa, sem a necessidade da elaboração de mais de um mapa de cobertura da terra para posterior comparação entre as áreas que sofreram alterações. Partindo deste pressuposto, o presente trabalho buscou realizar um mapeamento de detecção de mudanças baseada em objetos para o bairro do Camorim em Jacarepaguá, zona oeste do município do Rio de Janeiro, entre os anos de 2011 e 2015. Os resultados obtidos indicam que 19,12% da área total do bairro sofreram modificações durante o intervalo de tempo em questão, tal resultado confirma que o bairro vem passando por grandes modificações para construção de infraestrutura dos Jogos Olímpicos de 2016. O processo de validação do mapeamento resultou em uma exatidão global de 0,80 e um índice Kappa de 0,60, considerado de boa qualidade para este tipo de mapeamento, especialmente se levado em conta sua replicabilidade para outras áreas.

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