Perkembangan Indeks Spektral Built-up untuk Kajian Kota

2.3.4 Perkembangan Indeks Spektral Built-up untuk Kajian Kota

Transformasi spektral digunakan untuk menghasilkan informasi baru yang dapat mempertajam informasi tertentu dan meringkas informasi dengan mengurangi dimensional data. Dasar utama pengembangan transformasi-transformasi adalah feature space. Pada feature space dapat terlihat kecenderungan pengelompokan nilai spektral, yang mengindikasikan adanya pengelompokan obyek, terpisah satu sama lain, ataupun membentuk fenomena tertentu. Beberapa perkembangan Indeks Spektral Built-up untuk kajian kota ditunjukkan pada Tabel 2.7.

Berdasarkan penelitian Esoque, R.C. & Murayama, Yuji (2015) membandingkan beberapa indeks dalam memetakan area terbangun, didapatkan bahwa nilai Commission Error(CE) sebagai IBI (40,48%), NDBI (39,42%), NDSI (30,78%), UI (29,44%), VrNIR-BI (18,1%), dan VgNIR-BI (14,64%). Penelitian yang serupa dilakukan oleh Varshney, avnish & Rajesh, Edida (2014) diperoleh nilai overall accuracy sebesar 91% (IBI), 85% (NBI), 70,68% (Improve NDBI), dan 65% (NDBI).