Perbandingan Ketelitian Metode NDVI Melalui Software Global Mapper Dan Arcgis
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Normal Difference Vegetation Index (NDVI) merupakan algoritma untuk mendeteksi indeks vegetasi dari citra satelit. Pengolahan indeks vegetasi pada penelitian ini menggunakan algoritma NDVI dengan memanfaatkan kanal/band 5 (NIR) dan 4 (RED) pada Landsat 9 OLI 2 perekaman tanggal 26 Oktober 2024 Hasil pada penelitian ini menunjukkan terjadi perbedaan hasil analisis pada masing-masing kelas pada software Global Mapper dan ArcGIS. Luas Kelas Klassifikasi Kerapatan Vegetasi pada Software Global Mapper menunjukkan bahwa luas tertinggi pada kelas Non Vegetasi seluas 16696,2 Ha atau 46,82% diikuti Kelas Tingkat Kehijauan Tinggi seluas 5755,9 Ha atau 16,14% dan luas yang terendah pada kelas Kehijauan Sangat Rendah seluas 3245,7 Ha atau 9,1%. Sedangkan pada Software ArcGIS hasil yang diperoleh, luas Kelas klasifikasi tertinggi pada Kehijauan Rendah Seluas 9396,4 Ha atau 26,35% dan diikuti kelas Non Vegetasi seluas 9206,7 Ha atau 25,82%. Luas terendah ditempati kelas Kehijauan Tinggi seluas 3821,3 Ha atau 10,72%. Hasil uji ketelitian, menunjukkan bahwa menggunakan Software ArcGIS terdapat 8 area yang sesuai dengan kondisi eksisting atau sekitar 80% kesesuaian dari area sampel sedangkan dengan menggunakan software Global Mapper menunjukkan area yang sesuai dengan kondisi eksisting hanya 2 area atau 20% dari area sample. Kata Kunci: NDVI, ArcGIS, Global Mapper
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.060 |
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 it