Jurnal Angkasa Tahun 2000 Oleh Dwi Nugraheny |
METODE NILAI JARAK GUNA KESAMAAN ATAU KEMIRIPAN CIRI SUATU CITRA (KASUS DETEKSI AWAN CUMULONIMBUS MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)METODE NILAI JARAK GUNA KESAMAAN ATAU KEMIRIPAN CIRI SUATU CITRA (KASUS DETEKSI AWAN CUMULONIMBUS MENGGUNAKAN P |
ABSTRAK |
Salah satu tahap pencocokan kesamaan ataupun kemiripan ciri-ciri suatu citra adalah dengan menggunakan metode pengukuran jarak. Jarak merupakan aspek penting dalam pengembangan metode pengelompokan maupun regresi. Sebelum dilakukan pengelompokkan data atau objek untuk proses deteksi, terlebih dahulu ditentukan ukuran jarak kedekatan antar elemen data. Pada penelitian ini, akan dilakukan perbandingan dari beberapa metode pengukuran jarak diantaranya menggunakan jarak Euclidean, Manhattan/City Block Distance, Mahalanobis yang akan di implementasikan pada deteksi citra awan Cumulonimbus menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Hasil rata-rata persentase keakuratan nilai kemiripan citra awan Cumulonimbus menggunakan metode jarak Euclidean adalah 93 persen dan jarak Manhattan/City Block Distance adalah 90 persen, sedangkan metode jarak Mahalanobis adalah 50 persen. Kata kunci: Kemiripan, Cumulonimbus, Euclidean, Manhattan, Mahalanobis, PCA. |
download |