ORTHOREKTIFIKASI CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI MENGGUNAKAN SOFTWARE PIXEL FACTORY DENGAN KOORDINAT ORTHOSISTEMATIK DI WILAYAH BANGKA
Bibliographic record
Abstract
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
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".