Identification of Chlorophyll-A Distribution Using Landsat 8 in Madura

Nahari, Rosida Vivin; Alfita, Riza

doi:10.1166/asl.2017.10633

Cited by 3 publications

(2 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Beberapa pendekatan ditemukan menjadi tidak akurat, terutama karena citra input mengandung noise. Selain itu, pemahaman berbeda tentang pembobotan untuk fitur yang diekstraksi juga mempengaruhi pengenalan karena perbedaan definisi fitur atau dataset yang berbeda selama pengujian [5], [6].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Ekstrasi Fitur Daun Tembakau Berbasis Discrete Cosine Transform (DCT)

Nahari¹,

Editya²,

Alfita³

2020

JAIC Polibatam

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Keberhasilan proses klasifikasi daun tembakau sangat bergantung pada ekstrasi fitur daun tembakau. Beberapa tahapan pengolahan citra digital dapat meningkatkan kemampuan dalam mengidentifikasi tembakau kualitas terbaik secara otomatis melalui ekstrasi fitur tekstur daun. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan sistem ekstrasi fitur tekstur daun menggunakan metode Discrete Cosine Transform. Hasil Klasifikasi menjadi tolak ukur akurasi keberhasilan sistem dalam mengesktrasi fitur tekstur terbaik. Klasifikasi daun tembakau menuntut pengetahuan yang luas dan terminologi yang kompleks, bahkan grader profesional memerlukan waktu yang signifikan di bidang ini untuk penguasaan subjek. Hal ini disebabkan karena daun tembakau biasanya dianggap memiliki karakteristik yang berguna untuk identifikasi kualitas tembakau dimana ekstrasi fitur yang tepat melalui citra daun dapat dianggap sebagai masalah penelitian yang berperan penting untuk klasifikasi. Penelitian yang diusulkan bertujuan untuk menemukan model ekstrasi yang sesuai untuk mendapatkan fitur warna melalui konversi ruang warna YcbCr dan tekstur daun tembakau yang diperoleh dari transformasi ruang frekwensi Discrete Cosine Transform. Sedangkan untuk tahap klasifikasi menggunakan metode maximum likelihood. Hasil uji coba menunjukkan akurasi keberhasilan dalam pengklasifikasin daun tembakau sebesar 90 % melalui ekstrasi 12 fitur.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Ekstrasi Fitur Daun Tembakau Berbasis Discrete Cosine Transform (DCT)

Nahari¹,

Editya²,

Alfita³

2020

JAIC Polibatam

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Satellites are monitored continuously through ground stations that exist throughout the earth [5]. The satellite transmits signals that can be captured by anyone equipped with a GPS Receiver [6]. With this receiver, we can know exactly where our location on earth today.…”

Section: Designing Global Positioning System Modulementioning

confidence: 99%

Camera-Based Road Damage Detection System with Edge Detection Algorithm

Nahari¹,

Alfita²,

Anam³

et al. 2018

Proceedings of the the 1st International Conference on Computer Science and Engineering Technology Universitas Muria Kudus

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Road is one of the transportation infrastructure which is very important for vehicle in riding activity. The vehicle is growing every year, road infastructure should be getting attention for comfortable and safety in riding. However, there are still many apprehensive road condition in the form of damaged roads, especially potholes. One of the problem in repairing road is road damage detection process which is done manually by the human, by this way the process needs a longer time. This research develops road damage detection system by using image processing and road damage mapping which are saved in database. This system uses webcam for capturing the road in real time, webcam is located in font of vehicle and GPS module is used for marking road damage location which is controlled by arduino uno microcontroller.

show abstract