English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Teknik klasifikasi berbasis objek dengan algoritma machine learning SVM untuk citra resolusi tinggi di Indonesia sampai saat ini masih terbatas khususnya untuk pemetaan terumbu karang, oleh karena itu diperlukan kajian lebih lanjut mengenai perbandingan metode maupun penerapan algoritma sebagai alternatif dari proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan memetakan habitat bentik berdasarkan klasifikasi menggunakan metode OBIA dengan algoritma support vector machine dan decision tree di Pulau Harapan dan Kelapa. Segmentasi dilakukan menggunakan algoritma multiresolution segmentation dengan faktor skala 15. Metode OBIA diterapkan pada citra terkoreksi atmosfer dengan skema klasifikasi habitat bentik yang telah ditentukan sebelumnya. Akurasi keseluruhan dari penerapan algoritma SVM dan DT masing-masing sebesar 75,11% dan 60,34%. Analisis nilai Z statistik yang diperoleh dari penerapan dua algoritma yang digunakan yakni sebesar 2,23, dimana nilai ini menunjukkan bahwa klasifikasi dengan algoritma SVM berbeda nyata dengan hasil dari penggunaan algoritma DT.

jurnal ilmu dan teknologi kelautan tropis

KLASIFIKASI HABITAT BENTIK BERBASIS OBJEK DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINES DAN DECISION TREE MENGGUNAKAN CITRA MULTISPEKTRAL SPOT-7 DI PULAU HARAPAN DAN PULAU KELAPA