Interpretasi Citra Digital

Interpretasi citra secara digital. 

Interpretasi secara digital adalah evaluasi kuantitatif tentang informasi spektral yang disajikan pada citra. Dasar interpretasi citra digital berupa klasifikasi citra pixel berdasarkan nilai spektralnya dan dapat dilakukan dengan cara statistik. Dalam pengklasifikasian citra secara digital, mempunyai tujuan khusus untuk mengkategorikan secara otomatis setiap pixel yang mempunyai informasi spektral yang sama dengan mengikutkan pengenalan pola spektral, pengenalan pola spasial dan pengenalan pola temporal yang akhirnya membentuk kelas atau tema keruangan (spasial) tertentu. Interpretasi secara digital dapat dilakukan dengan dua cara yakni klasifikasi tidak terbimbing (unsupervised classification) dan klasifikasi terbimbing (supervised classification). 

1.  Klasifikasi tak terbimbing 

Klasifikasi tidak terbmbing adalah klasifikasi yang proses pembentukan kelas-kelasnya sebagan besar dikerjakan oleh komputer. Kelas-kelas atau klaster yang terbentuk dalam klasifikasi ini sangat tergantung kepada data itu sendiri.  Pada klasifikasi tidak terbimbing ini hanya sebagian kecil saja yang ditetapkan atau didisain oleh analis, misalnya jumlah kelas atau klaster yang akan dibuat, teknik yang akan digunakan, jumlah band-band yang akan digunakan. 

2.  Klasifikasi terbimbing 

Klasifikasi terbmbing adalah klasifikasi yang dilakukan dengana rahan analis (supervised). Kriteria pengelompokan kelas ditetapkan berdasarkan penciri kelas (signature class) yang diperoleh analis melalui pembuatan  training area‖. Ini berbeda dengan klasifikasi tidak terbimbing yang tidak perlu membuat training area‖, dan hampir semua proses diserahkan kepada komputer.