Land Cover

Data Land cover memberikan informasi mengenai seberapa besar suatu daerah tertutupi oleh hutan, lahan basah, permukaan tahan air, pertanian, dan jenis tanah dan air lainnya (lahan basah dan lahan air terbuka). Penggunaan lahan menunjukkan bagaimana manusia menggunakan lahan baik untuk pengembangan, konservasi, atau keduanya. tutupan lahan dapat diketuahui melalui analisa citra satelit dan udara.

Citra penginderaan jauh berbentuk raw data. agar citra dapat dianalisa, perlu dilakukan beberapa tahapan salah satunya adalah klasifikasi citra yang berfungsi untuk mengekstrak informasi berdasarkan piksel citra tersebut. Lalu Raster akan diubah menjadi peta tematik. Ada dua metode untuk pengklasifikasian gambar:

1. supervised yaitu metode yang prosesnya dibantu oleh analis dengan memilih sampel training

2. unsupervised yaitu menemukan kelas spektral atau cluster tanpa adanya campur tangan dengan analis.

Aplikasi ini membuat peta tutupan lahan secara otomatis dengan metode digunakan adalah metode klasifikasi machine learning yaitu random forest. Training set dari model ini didapatkan dari data tutupan lahan dari satelit Modis dengan resolusi 500m. Pada aplikasi ini digunakan data Landsat 8 dengan resolusi 30m sehingga resolusi peta tutupan lahan bisa ditingkatkan dari sebelumnya 500m menjadi 30m menggunakan aplikasi ini. Tutupan lahan ini sangat berfungsi untuk mengetahu pengembangan suatu wilayah ataupun studi sebelum suatu wilayah dikembangkan.