 |
UPT. PERPUSTAKAAN
Universitas Esa Unggul
Kampus Emas UEU - Jakarta Barat
|
|
Phone |
: |
021-5674223, ext 282 |
|
Fax |
: |
|
|
E-mail |
: |
[email protected] |
|
Website |
: |
http://library.esaunggul.ac.id
|
Support (Customer Service) :
|
|
[email protected] |
|
|
Welcome..guys!
|
Have a problem with your access?
Please, contact our technical support below:
|
LIVE SUPPORT
 Astrid Chrisafi
|
! ATTENTION !
To facilitate the activation process, please fill out the member application form correctly and completely
Registration activation of our members will process up to max 24 hours (confirm by email). Please wait patiently
Still Confuse?
Please read our User Guide
|
|
UEU » Master Theses » Magister Ilmu Komputer
Posted by [email protected] at 23/10/2024 14:12:44 • 127 Views
MENDETEKSI POHON KELAPA SAWIT PADA FOTO UDARA DENGAN ARCGIS DEEP LEARNING TOOLS
(STUDI KASUS : PT. KPN PLANTATION )Created by :
Azwar Kamil ( 20200804016 )
| Subject: | POHON KELAPA SAWIT
FOTO UDARA
ARCGIS DEEP LEARNING TOOLS
| | Alt. Subject : | PALM OIL TREE
AERIAL PHOTO
ARCGIS DEEP LEARNING TOOLS | | Keyword: | pohon kelapa sawit
foto udara
arcgis
deep learning tools |
Description:
Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pohon kelapa sawit pada foto
udara dengan ARCGIS deep learning tools pada PT KPN Plantation. Dalam
penelitian ini dibahas cara untuk melatih model pembelajaran Deep learning untuk
memprediksi pohon kelapa sawit pada foto RGB UAV (Unmanned Aerial Vehicle)
dengan resolusi mencapai 10 cm dengan ketinggian drone sekitar 100 m. Bahan
yang digunakan adalah 3 foto udara RGB resolusi 10 cm perkebunan kelapa sawit
PT. KPN Plantation. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa hasil deteksi
menggunakan deep learning tools pada perangkat lunak ArcGIS Pro dengan
algoritma YOLOv3, pada foto udara RGB yang diambil menggunakan UAV,
diperoleh nilai rata-rata Akurasi prediksi sebesar 95,1%; nilai rata-rata Presisi
sebesar 99,8%; dan nilai rata-rata Sensitivitas sebesar 95,3%. Untuk parameter
learning yang paling optimal menggunakan settingan Epoch 300, Learning Rate
0.001 dan Batch Size 2, Validation 10%, jumlah sample data 100.000 dan proses
perbaikan citra dengan perbaikan kontras gelap dan terang.
| Contributor | : |
- HABIBULLAH AKBAR, S. Si, M.Sc, Ph .D
| | Date Create | : | 23/10/2024 | | Type | : | Text | | Format | : | PDF | | Language | : | Indonesian | | Identifier | : | UEU-Master-20200804016 | | Collection ID | : | 20200804016 |
Source :
Master Theses Of Computer Science
Relation Collection:
Fakultas Ilmu Komputer
Coverage :
Civitas Akademika Universitas Esa Unggul
Rights :
@2024 Perpustakaan Universitas Esa Unggul
Publication URL :
https://digilib.esaunggul.ac.id/mendeteksi-pohon-kelapa-sawit-pada-foto-udara-dengan-arcgis-deep-learning-toolsstudi-kasus--pt-kpn-plantation-36345.html
[ Free Download - Free for All ]
 UEU-Master-36345-COVER.Image.Marked.pdf - 506 KB- UEU-Master-36345-HALAMAN PENGESAHAN.Image.Marked.pdf - 371 KB
- UEU-Master-36345-HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.Image.Marked.pdf - 380 KB
- UEU-Master-36345-HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN.Image.Marked.pdf - 353 KB
- UEU-Master-36345-ABSTRAK.Image.Marked.pdf - 426 KB
- UEU-Master-36345-KATA PENGANTAR.Image.Marked.pdf - 363 KB
- UEU-Master-36345-DAFTAR ISI.Image.Marked.pdf - 436 KB
- UEU-Master-36345-DAFTAR PUSTAKA.Image.Marked.pdf - 630 KB
- UEU-Master-36345-BAB1.Image.Marked.pdf - 632 KB
[ FullText Content - Please, register first ]
1. UEU-Master-36345-BAB2.Image.Marked.pdf - 1233 KB
2. UEU-Master-36345-BAB3.Image.Marked.pdf - 2174 KB
3. UEU-Master-36345-BAB4.Image.Marked.pdf - 1849 KB
4. UEU-Master-36345-BAB5.Image.Marked.pdf - 642 KB
 10 Similar Document...
No similar subject found !
10 Related Document...
|
POLLINGBagaimana pendapat Anda tentang repository kami ?
       
 Visitors Today : 1
 Total Visitor : 1970112
Hits Today : 47034
Total Hits : 157390649
 Visitors Online: 1
Calculated since
16 May 2012
You are connected from 172.17.121.29
using Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; [email protected])
|
