ORTHOREKTIFIKASI CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI MENGGUNAKAN SOFTWARE PIXEL FACTORY DENGAN KOORDINAT ORTHOSISTEMATIK DI WILAYAH BANGKA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Badan Informasi Geospasial merupakan lembaga pemerintahan yang bertugas untuk menyediakan Informasi Geospasial di Indonesia, salah satu produk dari Informasi Geospasial ini adalah Peta Rupabumi atau Peta Dasar yang di jadikan sebagai acuan dalam keperluan pemetaan, baik untuk kepentingan nasional maupun swasta. Pembuatan peta rupabumi memiliki Standar Oprational Procedure di setiap pengerjaannya. Peta rupabumi yang di buat oleh BIG menggunakan Citra haruslah melalui tahap orthorektifikasi. Orthorektifikasi dilakukan dalam upaya untuk menghilangkan distorsi salah satunya adalah kesalahan geometrik pada citra. Bangka Belitung merupakan salah satu dari Wilayah di Indonesia yang belum memiliki Peta Dasar untuk keperluan pemetaan skala besar. Oleh karena itu, penulis melakukan pekerjaan “Orthorektifikasi Citra Satelit Resolusi Tinggi Menggunakan Software Pixel Factory dengan Koordinat Orthosistematik di Wilayah Bangka” ini dalam rangka mendukung ketersediaan data Peta Dasar di Wilayah tersebut. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui tahapan pengoprasian software Pixel Factory untuk keperluan Orthorektifikasi serta mengetahui nilai ketelitian Uji Akurasi dari orthorektifikasi Citra Tegak Resolusi Tinggi menggunakan koordinat orthosistematik. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu, Dari hasil uji akurasi CE90 didapatkan ketelitian 9 meter. Data hasil orthorektifikasi dapat digunakan untuk pemetaan dengan skala paling besar 1:25.000 di kelas 3. Hasil orthorektifikasi CSRT menggunakan banyak scene citra dan menggunakan koordinat orthosistematik sebagai parameter pengganti GCP belum mencapai target yang di inginkan yaitu 2,5 meter.Kata kunci : Bangka, Orthorektifikasi, Citra Satelit, Pixel Factory
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle