Perbandingan Hasil Klasifikasi Hutan dan Non Hutan dari Data Landsat dan Data ALOS PALSAR

Ekstraksi informasi hutan dan non-hutan secara efisien dapat dilakukan dari data penginderaan jauh baik data optis maupun data SAR. Data penginderaan jauh optis memiliki beberapa kanal multispektral dengan kemampuan dan karakteristik yang berbeda�beda sedangkandata SAR memiliki kelebihan dari segi kemampuannya dalam menembus awan dan hujan, dan sensornya yang merupakan sensor aktif (menyediakan sumber energi sendiri dan tidak tergantung oleh cahaya matahari) sehingga memungkinkan untuk dioperasikan baik pada siang maupun malam hari.Penelitian ini mencoba membandingkan
hasil klasifikasi hutan dan nonhutan wilayah Sumatera yang dilakukan menggunakan data Landsatdan data ALOS PALSAR. Klasifikasi data Landsat dilakukan dengan metode
Canonical Variate Analysis, sedangkan klasifikasi data ALOS PALSAR dilakukan dengan metode Random Forest. Dari hasil analisis perbandingan kedua data, didapatkan kesesuaian
hasil identifikasi hutansebesar 44,89% dan nilai nonhutan sebesar23,79%, sedangkan perbedaan hasil klasifikasi dimana kelas nonhutan pada data Landsat diidentifikasi sebagai
hutan pada data ALOS PALSAR adalah sebesar 17,91 %dan kelas hutan pada data Landsat diidentifikasi sebagai nonhutan pada data ALOS PALSAR adalah sebesar 10,51 %.