I n d on e s i an   Jo u r n al   o f  El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   15 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   2 01 9 ,   pp .   15 86 ~ 15 9 6   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 5 .i 3 . pp15 86 - 15 9 6             1586       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i ae s c or e . c om / j our na l s / i nde x . php/ i j e e c s   E x a m i n i n g   t h e   o b j e c t - b a s e d   a n d   p i x e l - b a s e d   i m a g e   a n a l y ses   f o r   d e v e l o p i n g   s t a n d   v o l u m e   e st i m a t o r   m o d e l       D w i   P u tr a  A p r i y an to ,   I   N e n gah   S u r ati   Jaya ,   N i n i n g   P u s p an i n gs i h   D e pa r t m e n t   o f   F o r e s t   M a n a g e m e nt ,   B o g o r   A g r i c ul t ur a l   U ni v e r s i t y ,   I nd o ne s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d  O c t   1,   2018   R e v i s e d  D e c   10,   2018   A c c e pt e d  J an   25,   201 9       I n  t he   l a s t   t w o   de c a d e s   t he r e   h a s   b e e n  s i g ni f i c a n t   l e a p  o n  t he   s p a t i a l   r e s o l u t i o n  o f   t he   s a t e l l i t e   d i g i t a l   i m a g e s   w h i c h  m a y   be   v e r y   us e f ul   f o r   e s t i m a t i ng   s t a nd  p a r a m e t e r   r e qu i r e d  f o r   f o r e s t   a s   w e l l   a s   e n v i r o nm e nt   m a na g e m e nt .   T hi s   pa p e r   de s c r i b e s   d e v e l o pm e nt   o f   s t a nd  v o l um e   e s t i m a t o r   m o de l s   us i ng   S P O T   6  pa nc hr o m a t i c   a nd  m u l t i s pe c t r a l   i m a g e s   w i t h  a n  o bj e c t - ba s e d  d i g i t a l   i m a g e   a n a l y s i s   ( O B I A )   a nd  c o nv e nt i o na l   p i xe l - ba s e d   a ppr o a c he s .   T he   d a t a   us e d  i nc l u de   pa nc hr o m a t i c   ba nd  w i t h1. 5 m   s pa t i a l   r e s o l u t i o n,   a nd   m ul t i s pe c t r a l   ba nd   w i t h6m   s p a t i a l   r e s o l ut i o n.   T he   pr o po s e d   O B I A   t e c hni qu e   w i t h  m e a n - s h i f t   a l g o r i t hm   w a s   f unc t i o ne d  t o   de r i v e   a   c a no p y   c o v e r   v a r i a bl e   f r o m   t he   f us i o n  o f   t he   pa nc hr o m a t i c   a n d  m ul t i s pe c t r a l ,   w hi l e   t he   p i xe l - ba s e d  v e g e t a t i o n  i nde x  w a s   us e d  t o   de v e l o p  m o de l   w i t h   a n   o r i g i na l   p i x e l - s i z e   o f   6  m .   T he   e s t i m a t o r   m o de l s   w e r e   e s t a b l i s h e d   ba s e d  o n  65  s a m p l e   pl o t s   bo t h  m e a s u r e d  i n  t h e   f i e l d  a nd  i m a g e s .   T he   s t u dy   f o un d  t ha t   t he   O B I A   pr ov i de s   m o r e   a c c ur a t e   i d e nt i f i c a t i o n  w i t h  K a pp a   A c c ur a c y   ( K A )   o f   71%   a nd  O v e r a l l   A c c ur a c y   ( O A )   o f   86% .   T he   s t udy   c o n c l ude d  t ha t   t h e   be s t   s t a nd  v o l um e   e s t i m a t i o n  m o de l   i s   t he   m o de l   t ha t   de v e l o pe d   f r o m   t he   c a no p y   c o v e r   ( C )   de r i v e d  f r o m   O B I A   i . e . ,   v   =   13 . 4 7e 0 . 032C   w i t h  m e a n   de v i a t i o n  o f   o nl y   0. 92 % ,   b e t t e r   t ha n  t he   m o de l   d e r i v e d  f r o m   c onv e nt i o na l   pi xe l - ba s e d   a pp r o a c h,   i . e . ,   v   =   0 . 0000 067e 16 . 4 8 T ND V I   w i t h   a   m e a n   de v i a t i o n  o f   5. 37 % .   Ke y w or ds :   E s t i m a t o r  m o de l     I n de x   v e ge t a t i o n   M e a n - s hi f t   a l go ri t hm     O b j e c t - b a s e d    Pi xe l - b a s e d    C opy r i gh t   ©   201 9   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e d  E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   I  N e ng ah   S u r a t i   J a y a ,     D e pa rt m e n t   o f   F o r e s t   M a n a ge m e nt ,   Bo go r   A g r i c ul t u r a l   U n i v e r s i t y ,   J l .   R a y a   D ra m a ga ,   B o g o r   16 6 80,   W e s t   J a v a ,   I n do n e s i a .   E m a i l :   i n s - j a y a @ a pps . i pb . a c . i d       1.   I N TR O D U C TI O N     D e ve l o pm e n t   o f   s t a n d - v o l um e   m o de l s   b a s e d  o n   r e m o t e   s e n s i n g  d a t a   us ua l l y   i n v o l v e s   m e a s ur e m e n t s   of   i n de pe n de n t   v a ri a b l e s   t hr o ug h   v i s ua l   i n t e r p r e t a t i o n   m e t ho d   o n   t h e   i m a ge   [1 ,   2] .   T h e   v i s ua l  i nt e rp r e t a t i o n  m a i n l y   r e l i e s   m o r e   o n  t h e   c a p a b i l i t y   of   i n t e r p r e t e r s   t ha t   a r e   q ui t e   v a r i e d  f r o m   pe r s o n   t o   pe r s o n,   de pe n di ng  o n   t h e   t h e i r   s ki l l   a n d  e xpe r i e n c e s   t h a t   m a y   pr o v i de   i n c o n s i s t e n c e   r e s ul t s .   S o   t ha t ,   t o   r e duc e   i n c o n s i s t e n c e   i n  pe r f o r m i ng  m e a s u r e m e nt   a nd   i nt e r p r e t a t i o n   t h e   i m a ge s ,   t h e n   i t   i s   n e c e s s a r y   t o   d e ve l o p  a   m o r e   qua nt i t a t i v e   a pp r o a c h  t ha t   a ppl y   a ut o m a t i c   a n d   /   or   s e m i - a ut o m a t i c   m e t h o ds .     O n e   o f  c o m m o n l y   us e d  q ua n t i t a t i v e   a ppr o a c h e s   a r e   t h e   p i xe l - b a s e d  a n d / o r   t h e   o bj e c t - b a s e d   a l go ri t hm s .   I n  t h e   c l a s s i f y i n g  m e di um   r e s o l ut i o n  i m a ge s ,   t h e   pi xe l - b a s e d  i m a ge   i s   w i de l y   us e d  a n d  p r o v e n   t o  b e   m o r e   pra c t i c a l   a n d  a c c u r a t e .   H ow e v e r ,   de t e c t i o n   a n d  i de n t i f i c a t i o n   o f   obj e c t s   i n   h i g h   a n d  v e r y   h i g h   r e s o l ut i o n   i m a ge s ,   a pp r o a c h e s   t ha t   a r e   o nl y   b a s e d  o n   t h e   pi xe l   v a l ue s   t e nd  t o   b e   l e s s   a c c ur a t e ,   b e c a us e   m o s t   r e f l e c t a n c e   a n d  ra di a t i o n   o b j e c t s   a r e   l e s s   s e n s i t i v e   t o   t h e   di m e n s i o n s   o f   t h e   ob j e c t .   S o m e   s t udi e s ,   pr o v e n   t ha t   t h e   o bj e c t - b a s e d  a pp r o a c h  m a y   pr o v i de   b e t t e r   a c c ura c y   [3 - 5].     In  t h e   l a s t   t w o   de c a de s ,   i n  l i n e   w i t h  t h e   a v a i l a b i l i t y   o f   h i g h  a n d   v e r y   h i g h   r e s o l ut i o n   i m a ge s   a n d   di gi t a l   i m a ge   a na l y s i s   t e c h n i que s ,   c l a s s i f i c a t i o n   o f   h i g h   a nd   v e r y   h i g h   r e s o l ut i o n   i m a ge s   h a v e   l e d  t o   t h e   us e   of   t h e   o bj e c t - b a s e d  a l go r i t hm s   [6 ,   7] .   T hi s   o b j e c t - b a s e d  c l a s s i f i c a t i o n   m e t h o d  us e s   t hr e e   m a i n   p a r a m e t e r s   a s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       E x am i ni n g  t he   ob j e c t - bas e d   and   pi x e l - bas e d  i m age   ana l y s e s   f or   d e v e l op i ng   s t an . ..   ( D w i   P ut r a  A pr i y an t o)   1587   ob j e c t   de t e c t o r s ,   na m e l y   s pa t i a l   r a d i us ,   ra n ge   r a d i us ,   a n d  m i ni m u m   r e gi o n   s i z e .   T hi s   c l a s s i f i c a t i o n   m e t h o d  pe r f o r m s   de t e c t i o n   a n d   de l i n e a t i o n ,   n o t   o n l y   b a s e d  o n   pi xe l   b ut   a l s o   b a s e d  o n   ob j e c t   s e gm e n t a t i o n .   I m a ge   s e gm e n t a t i o n   t e c hn i que s   us i ng  t h e   a l go ri t hm   M e a n - s hi f t   [8 - 10]  h a v e   b e e n   us e d  i n   s e v e r a l   f o r e s t   r e s o ur c e   s t udi e s ,   s uc h   a s   t h e   us e   o f   unm a nn e d   i m a ge r y   i n   t h e   i n v e nt o r y   of   n i p a h   v e ge t a t i o n   w i t h   o v e r a l l   a n d  k a pp a   a c c ur a c y   of   76. 6  %  a n d  55 . 7%  [11]  a nd  e n v i r o nm e nt a l   m a na ge m e nt   m o ni t o r i n g  [12 ].   D e t e c t i o n   o f  l a n d  us e   c h a nge s   i m a ge s   S y n t h e t i c   A pe r t u r e   R a d a r   (S A R )  w i t h   m e a n  s h i f t s   s h o w s   b e t t e r   de t e c t i o n   a n d   i de n t i f i c a t i o n   c a pa b i l i t i e s   t ha n  c l a s s i c   l o g  r a t i o s   [13] ,   de t e c t i o n   o f   fo r e s t   c ha n ge s   due   t o   s t o r m s   us i ng  O B IA   [14] .   R e c e n t l y ,   t hr e e   a r e   a   l o t   o f   h i g h   r e s o l ut i o n   i m a ge s   a v a i l a b l e   fo r   f o r e s t   m e a s ur e m e n t .   H ow e v e r ,   o n l y   f e w   s t udi e s   w e r e   c o n d u c t e d  by   us i n g  qua nt i t a t i v e s   a pp r o a c h.   T h e   s e gm e n t a t i o n   m e t h o d  w i t h   t h e   a l go r i t hm   m e a n   s hi f t   m a y   i n c r e a s e   t h e   a c c ura c y   v a l ue   by   40. 9%  w h e n   c o m pa r e d  w i t h   o t h e r   m e t h o ds   s uc h   a s   r e gi o n   gr o w i n g ,   a n d  k - m e a n s   [15] ,   t h e   m e a n   s hi f t   a l go r i t hm   a l s o   r e duc e s   w o r k  t i m e   by   40%  w h e n   c o m pa r e d  t o   t h e   a l go ri t hm   km e a n s   [16 ].     In  t hi s   s t udy ,   t h e r e   a r e   s e v e r a l   r e s e a r c h   que s t i o n s   t ha t   n e e d  t o   b e   s t udi e d,   n a m e l y :   a)   W h a t   i s   t h e   r e l i a b i l i t y   o f  pi xe l - b a s e d  a n d  o b j e c t - b a s e d  a ppr o a c h e s   f o r   fo r e s t   c ov e r   de t e c t i o n   i n   l o w l a n d   fo r e s t s ? ;   a n d     b)   H ow   d o   t h e   pe r fo r m a n c e   of  c l a s s i f i c a t i o n   us i n g   t h e   c o m b i n a t i o n   of  pi xe l - b a s e d  a n d  ob j e c t - b a s e d   a pp r o a c h e s ,   pa rt i c u l a rl y   o n   e s t i m a t i ng  s t a n d   s t o c k ? .   c)   W h i c h   c o m b i n a t i o n   o f   obj e c t - b a s e d  m e t h o d  pa r a m e t e r   p r o v i de   t h e   m o s t   a c c ura t e   a s s e s s m e n t   f o r   de t e c t i n g   s t a n d   v a ri a b l e s ?     T h e   m a i n   o b j e c t i ve   o f   t h i s   s t udy   i s   t o   de ve l o p  a   m a t h e m a t i c a l   m o de l   a n d  t e s t   i t s   r e l i a b i l i t y   b a s e   o n   pi xe l - b a s e d  a n d  o b j e c t - b a s e d  a ppr o a c h e s ,   a s   w e l l   a s   t o   f i n d  out   t h e   b e s t   e s t i m a t e   of   s t a n d  v o l um e   m o de l   us i n g  v e r y   h i g h  r e s o l ut i o n  s a t e l l i t e   i m a ge r y .       2.   R ES EA R C H   M ET H O D     2. 1 .   S i te   d e s c r i b ti o n     T h e   s t ud y   s i t e   w a s   l o c a t e d  i n   B i n t u ni   B a y   D i s t r i c t ,   W e s t   P a pua   P r o v i n c e ,   w h i l e   da t a   p r o c e s s i n g  w a s   c a rri e d  o ut   i n   t h e   L a b o r a t o r y   Re m o t e   S e n s i n g  a n d  G e o gra phi c   In f o r m a t i o n   S y s t e m   (G IS ),   F o r e s t   P l a nni n g  D i v i s i o n ,   D e pa rt m e nt   o f   F o r e s t   M a n a ge m e nt ,   F a c ul t y   of   F o r e s t r y ,   Bo go r   A gri c ul t u ra l   U n i v e r s i t y ,   f r o m   D e c e m b e r   2016  t o   A ugus t   2018 .   T h e   ge o gr a p hi c a l   l o c a t i o n  o f   t h e   s t udy   s i t e   i s   l o c a t e d  a t   c o o r di na t e s   b e t w e e n   132  °   59   ' -   13 3  °   4 6'   B T   a nd  01  °   2 6  -   02   °   11   ' L S   ( F i gu r e   1 ).           F i gu r e   1 .  M a p  o f   r e s e a r c h   l o c a t i o n s       2. 2 .   D ata  an d   s o ftw e r e   M a i n   d a t a   us e d  i n   t h e   s t u dy   w e r e   t h e   S P O T   6  i m a ge   h a v i ng  s pa t i a l   r e s o l ut i o n   o f   1. 5  m e t e r s   a n d  6   m e t e r s ,   f i e l d  m e a s u r e m e nt s   c o n s i s t e d  o f   di a m e t e r   a t   b r e a s t   h i g h   ( d b h ) ,   t r e e   h e i g ht ,   s pe s i e s   n a m e   a n d   r e ge n e ra t i o n .   D u ri n g  da t a   p r o c e s s i n g  a n d  d a t a   a n a l y s i s ,   s om e   s of t w a r e ’s   w e r e   a ppl i e d ,   na m e l y   t h e   E R D A S   Im a g i n e   V e r.   14  f o r   i m a ge   a na l y s i s ,   M i c r o s o f t   E xc e l   2007   f o r   pe r f o r m i n g   s t a t i s t i c a l   a na l y s i s ,   a n d   Q G IS   2 . 18   w h i c h   w a s   e qui ppe d  w i t h   t o o l   O r f e o   T oo l bo x   fo r   pe r f o r m i n g  s pa t i a l   o pe r a t i o n   a n d  s e gm e nt a t i o n.   M e a s ur e m e n t   o f   s t a n d  di m e n s i o n s   us e d  phi - b a nd,   di s t a n c e   m e t e r ,   c o m pa s s ,   G l o b a l   P os i t i o n i ng  S y s t e m   (G P S ),   p l a s t i c / m i n e   r o pe ,   S uu nt o ,   f l a g gi n g   t a pe ,   t a l l y   s h e e t ,   w r i t i ng  i n s t r u m e n t s ,   a n d  di g i t a l   c a m e r a s .   T h e   S P O T   6  m ul t i s pe c t r a l   i m a g e   c o n s i s t e d  of   Re d,   G r e e n,   a n d  B l ue   b a n ds   (b a n d  321)  w h i c h   m a y   pr o duc e   na t u r a l   c o l o r s   h a v i n g   s pa t i a l   r e s o l ut i o n   o f   6  m e t e r s .   T h e   pa n c hr o m a t i c   b a nd  o f   S P O T 6  i m a ge   ha v e   s pa t i a l   r e s o l ut i o n   o f   1. 5  m e t e r s .  D u r i n g  t h e   a na l y s i s ,   S P O T 6  i m a ge   ha v i ng  6  m e t e r   s pa t i a l   r e s o l ut i o n   w a s   pa n s h a rpe n e d   us i ng  t h e   B r o v e y   T r a n s f o r m a t i o n .  T h e   B r o v e y ' s   m e t h o d  i s   t h e   m o s t   po pul a r   m e t h o d  f o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   15 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   2 019   :     15 8 6   -   15 9 6   1588   c o m b i n i ng  t w o   t y pe s   of   i m a ge s   s pa t i a l   r e s o l ut i o n   [17]   de ve l o pe d  by   a n   A m e ri c a n   s c i e n t i s t   t o   i m p r o v e   t h e   v i s ua l   a ppe a ra n c e   o f   a n   i m a ge .         (a )   (b )   (c )     F i gu r e   2 .   ( a )   S P O T   6   m ul t i - s pe c t r a l   i m a ge ,   (b )  pa n c hr o m a t i c ,   (c )  p a n s h a rpe rni n g       2. 3 .   R e s e ar c h   p r o c e d u r e   2. 3 . 1.   P r e   p r o c e s s i n g  i m age   P r i o r   t o   a n y   f ur t h e r   a na l y s i s ,   s e v e r a l   p re - pr o c e s s i n g  a c t i v i t i e s   w e r e   p e r f o r m e d,   n a m e l y   ge o m e t r i c   c o r r e c t i o n,   i m a ge - s h a rpe ni n g ,   v i s ua l   i n t e r p r e t a t i o n   p r o c e s s   (o n   s c r e e n   d i gi t i z i n g)  t o   i de nt i fy   t h e   l a n d  c o v e r   c l a s s   (f o r e s t ,   r o a d ,   a n d   b o d y   of   w a t e r )  a nd  de f i n i ng  ge n e r a l   d e s c r i pt i o n   o f   c a n o py   c ov e r   c l a s s .       2. 3 . 2.   F i e l d   m e as u r e m e n t   F o r   d r y   l a n d  f o r e s t ,   m e a s u r e m e n t   o f   s t a n d  p a ra m e t e r s   w a s   c a rri e d  o ut   by   m e a s ur i ng  a l l   t r e e   s i z e ,   s t a r t i n g  f r o m   t h e   s m a l l   s i z e   t r e e s   ( db h   > 20  c m )   up  t o   t h e   l a r ge   s i z e   t r e e s   ha v i n g  db h   l a r ge r   t ha n  30  c m .    T h e   s m a l l   s i z e   t r e e   w e r e   m e a s ur e d  w i t hi n   t h e   s ub - pl o t   of  25  m   x  25  m ,   w h i l e   t h e   l a r ge   t r e e   w a s   m e a s ur e d  w i t h i n   5 0  m   x  50  m   p l o t .  T h e   t o t a l   n u m b e r   of   s a m pl e   pl o t s   m e a s ur e d   i n   t h e   f i e l d  w a s   65  pl o t s ,   w h e r e   33  s a m pl e   pl o t s   w e r e   us e d  t o   e s t a b l i s h   a   m o de l   a n d   t h e   r e s t   o f  32  s a m p l e   pl o t s   w e r e   us e d  o n  m o de l   v a l i da t i o n  pr o c e s s .   T h e   a l l   s a m p l e   pl o t s   w a s   s e l e c t e d  pur po s i ve l y   b a s e d  o n   t h e   c ha r a c t e r i s t i c s   of   t h e   i m a ge   a n d   a c c e s s i b i l i t y  c o n s i de r a t i o n.     F urt h e rm o r e ,   t h e   v o l um e   of   e a c h   t r e e s   w a s   c a l c ul a t e d  by   us i n g  t h e   e qua t i o n   p ub l i s h e d  o n   t h e   m o n o gra p h   o f   a l l o m e t ri c   m o de l s   i s s ue d  by   t h e   F o r e s t r y   R e s e a r c h   a nd  D e v e l o pm e n t   A ge n c y   i n   2012 .    T h e   a p pl i e d  m o de l   w a s   V o l   ( m 3 )   =   0 . 000 309421   db h 2. 1 3 8 7 3 ha v i n g   R 2   of  93%  [18] .      2. 3 . 3.   V e ge ta ti o n   i n d e x   t r an s fo r m ati o n   O n  p i xe l - b a s e d  a pp r o a c h ,   t h e   o ri gi na l   b a n d   w e r e   t ra n s f o r m e d  i nt o   s e ve r a l   i ndi c e s ,   by   a ppl y i n g   s e v e r a l   c o m b i na t i o n   o f   s pe c t r a l   b a n ds ,   s uc h   a s   g r e e n ,   r e d   a nd  n e a r  i n f ra r e d   ( N IR ) .  V e ge t a t i o n   i n de x  i s   o pt i c a l   m e a s u r e m e nt   o f   gr e e nn e s s   of   ve ge t a t i o n   c a n o py ,   c o m pos i t e   pr o pe rt i e s   o f  l e a f   c h l o r o p h y l l ,   l e a f   a r e a ,   s t r uc t u r e   a n d  c o v e r   o f   ve ge t a t i o n   c a n o py .   I n   t h i s   s t udy ,   s e ve r a l   v e ge t a t i o n   i n d i c e s   a ppl i e d  a r e   a s   f o l l ow s :     a.   S o i l   A dj us t e d  V e ge t a t i o n   I n de x  (S A V I )     S A V I  =   ( N I R − RE D ) ∗ ( 1 + L ) ( N I R   +   RE D + L )   (1)     b.   D i f fe r e n c e   V e ge t a t i o n   I nde x  (D V I)       D V I  =   N IR   –   R E D   (2)     c.   N o r m a l i z e d  D i f f e r e n c e   V e ge t a t i o n   I nde x  (N D V I)       N D V I  =   N I R − RE D N I R   +   RE D   (3)     d.   V e ge t a t i o n  I n de x   r a t i o   (R V I)     R V I  =   R E D   /   N IR   (4)   e.   R e d  G r e e n   I nde x  (R G I)     R G I  =   G RE E N − R ED G RE E N   +   RE D   (5)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       E x am i ni n g  t he   ob j e c t - bas e d   and   pi x e l - bas e d  i m age   ana l y s e s   f or   d e v e l op i ng   s t an . ..   ( D w i   P ut r a  A pr i y an t o)   1589   f.   R e n o r m a l i z e d  D i f f e r e n c e   V e ge t a t i o n   I nde x  (R D V I)     R D V I  =   N I R − RE D S Q RT   (   RE D   N I R )   (6)     g.   T r a n s f o r m e d  D i f f e r e n c e   V e ge t a t i o n  I n de x  (T N D V I)       T N D V I  =   [ −   +   +   ] /   (7)     w h e r e   L   =   g r o u n d   b a c kgr o u n d   a dj us t m e nt   f a c t o r  i n  c a n o py ;   C  =   c o n s t a nt   (0 . 5) .     2. 3 . 4.   O b je c t - b as e d   i m age   c l as s i fi c at i o n     T h e   p r o c e s s   of   s e gm e n t a t i o n   i s   a n  i ni t i a l   p r o c e s s   of   obj e c t - b a s e d  i m a ge s   o r   a l s o   c a l l e d  o b j e c t   b a s e   i m a ge   a na l y s i s   (O B IA ).   In  i m a ge   s e gm e n t a t i o n ,  pi xe l s   w e r e   m a ppe d  i nt o   a   c o l o r   s pa c e   (f i l t e r i ng)  a n d  gr o upe d  (c l us t e r i n g ),   w h e r e   e a c h   c l us t e r   de s c r i b e s   a   h o m o ge n e o us   a r e a   (s i m i l a r  s pe c t ra l   v a l ue s   a n d  s pa t i a l   c h a ra c t e ri s t i c s )  i n   t h e   i m a ge .   I n   t h i s   s t udy ,   t h e   s e gm e n t a t i o n   p r o c e s s   us e s   m e a n - s h i f t   a l go r i t hm s   w i t h  pa r a m e t e r s   s pa t i a l   ra d i us ,   ra d i us   ra n ge s ,   a n d   m i n i m u m   s i z e   r e gi o n s .  S pa t i a l   ra d i us   (H s )  i s   a   p a r a m e t e r  t h a t   ha s   a   f u n c t i o n   t o   c o n t r o l   d i s t a n c e ,   m e a s u r e d  by   a   n u m b e r   of   pi xe l s .   S pa t i a l   ra di us   w i l l   g r o up  a   n u m b e r   o f  pi xe l s   i nt o   o n e   s e gm e n t   o r   o n e   o bj e c t ,   w h i l e   ra n ge   r a di us   ( H r )  i s   a   s e gm e nt a t i o n  pa ra m e t e r   t ha t   m a t c h e s   t h e   s pe c t r a l   v a l ue   o f   e a c h   pi xe l .   T h e   ra di u s   r a nge   r e f e r s   t o   s pe c t ra l   v a ri a b i l i t y   (di s t a n c e   i n  n - d i m e n s i o na l   s pa t i a l   s pa c e )  t o   gr o up  a   n u m b e r   o f   pi xe l s   i n t o   o n e   s e gm e nt .   F u rt h e rm o r e ,   i t   i s   a l s o   de f i n e d  t h a t   t h e   m i ni m u m   r e gi o n   s i z e   (M )  i s   a   pa ra m e t e r   a s s o c i a t e d  w i t h   t h e   m i n i m u m   s i z e   of   t h e   n u m b e r   o f   pi xe l s   t h a t   m a ke   up  a   s i ngl e   ob j e c t .   O bj e c t s   t ha t   ha v e   a   num b e r   o f   pi xe l s   b e l ow   t h e   pa ra m e t e r   v a l ue   w i l l   b e   c o m b i n e d  w i t h   t h e   c l o s e s t   ob j e c t .   T h i s   s t udy   e xa m i n e d  2 7  c o m b i na t i o n s   o f   m e a n s   o f   pa r a m e t e r  s h i f t   i n   e a c h   c l us t e r  t o   o b t a i n   c a n o p y   c ove r   v a l ue s   a n d   v e ge t a t i o n  ga ps   ( T a b l e   1) .       T a b l e   1 .   S P O T   6   Im a ge   S e gm e n t a t i o n  P a ra m e t e r   Co m b i na t i o n  i n  201 6   No   Co d e   C o m b i n a t i o n   Hs   Hr   M   No   Co d e   C o m b i n a t i o n   Hs   Hr   M   1   K - 01   2   21   4   15   K - 15   5   28   49   2   K - 02   2   21   20   16   K - 16   5   35   4   3   K - 03   2   21   49   17   K - 17   5   35   20   4   K - 04   2   28   4   18   K - 18   5   35   49   5   K - 05   2   28   20   19   K - 19   11   21   4   6   K - 06   2   28   49   20   K - 20   11   21   20   7   K - 07   2   35   4   21   K - 21   11   21   49   8   K - 08   2   35   20   22   K - 22   11   28   4   9   K - 09   2   35   49   23   K - 23   11   28   20   10   K  - 10   5   21   4   24   K - 24   11   28   49   11   K - 11   5   21   20   25   K - 25   11   35   4   12   K - 12   5   21   49   26   K - 26   11   35   20   13   K - 13   5   28   4   27   K -   27   11   35   49   14   K - 14   5   28   20             N o t e s :   H s :   s pa t i a l   ra d i us   (p i xe l s ),   H r:   ra n ge   ra di us   (b ri g ht n e s s   v a l ue ),   M :   m i ni m um   r e gi o n   s i z e   (p i xe l )       T h e   f ur t h e r   s t e p  o f   t h e   O B IA   w a s   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   of  c a n o p y   c o v e r   a nd  ga p   ( s e e   i l l us t r a t i o n   o n  F i gu r e   3 ( a ) ) .   F o r   c l a s s i f y i n g  t h e   c a n o p y   c ov e r   a n d  ga p,   t h e n  t h e   pi xe l - b a s e d  c l a s s i f i c a t i o n ,   i . e . ,   a   s upe r v i s e d  c l a s s i f i c a t i o n   us i ng  t h e   a l go ri t hm   m a xi m u m - l i ke l i h o o d  c l a s s i f i e r   w a s   a ppl i e d .   T h e   pi xe l - b a s e d  c l a s s i f i c a t i o n   st a ge   c o n s i s t ed   of  de t e r m i ni n g  t h e   t r a i n i n g  a r e a   a n d  c l a s s   s i g n a t u r e .   T h e   s upe r v i s e d   c l a s s i f i c a t i o n   r e s ul t   i s   s h o w n   i n  F i g u r e   3 ( b ) .         (a )       (b )       (c )       (d)     F i gu r e   3 .   S t e ps   o f   c l a s s i f i c a t i o n   p r o c e s s   of   s e gm e n t a t i o n   r e s u l t s ;   (a )   r e s ul t s   o f   s e gm e n t a t i o n ;   (b )  s upe r v i s e d  c l a s s i f i c a t i o n  r e s ul t s ;   (c )  o v e r l a y   r e s ul t s   o f   s e gm e n t a t i o n   a n d   s upe r v i s s e d  c l a s s i f i c a t i o n  r e s ul t s ;   ( d)  l a b e l i n g   o f   s e gm e n t a t i o n   r e s ul t s   b a s e d  o n  s upe r v i s s e d  c l a s s i f i c a t i o n  r e s u l t s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   15 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   2 019   :     15 8 6   -   15 9 6   1590   2. 3 . 5.   A c c u r ac y   A s s e s s m e n t   S o m e   m e t h o ds   us e d  i n   a s s e s s i n g  t h e   r e s ul t s   o f   s e gm e n t a t i o n   i n c l ude   us i ng  f ra gm e nt a t i o n   i n d i c e s   [19],   a r e a   f i t   i nde x  [20] ,   a n d  us e   o f   a r e a ,   pe r i m e t e r   a nd  s h a pe   i n de x  [2 1].   A c c ur a c y   a n a l y s i s   i n   t h i s   s t udy ,   w a s   a s s e s s e d  by   us i n g  a   c o n f us i o n   m a t r i x  p r i n c i p l e ,   t o   pr o v i de   t h e   O v e r a l l   a n d  K a ppa   A c c ura c y .   T h e   m a t r i x  w a s   f i l l e d  o ut   by   c o m pa r i n g  t h e   r e f e r e n c e   da t a   o b t a i n e d  f r o m   v i s ua l   i nt e r p r e t a t i o n   (o n   s c r e e n   di g i t i z i ng)  a n d  t h e   c l a s s i f i e d  i m a ge   (t h e   r e s ul t s   o f   O B IA ) .   T h e   f o r m ul a s   us e d  t o   c a l c ul a t e   O v e r a l l   A c c ur a c y   (O A )  a n d  K a pp a   A c c ur a c y   (K A )  [22]   ar e :     O v e r a l l   A c c ur a c y (O A )  = ∑  = 1 100%   (8)     K a ppa   A c c ura c y (K A )  = ∑  − ∑ + + = 1 = 1 2 − ∑ + + 100%   (9)     w h e r e :     X i i   =   num b e r  o f   pi xe l   i n  t h e   di a go na l   e l e m e n t   o f   t h e   c o n f us i o n   m a t ri x   i n  t h e   i   l i n e   a nd   i   c o l um n,   X i   +   =   t o t a l   pi xe l   (g ri d)   i n  t h e   i   c o l um n ,     X   +   i   =   t o t a l   p i xe l   i n  t h e   i   r o w ,   N   =   t o t a l   p i xe l s   T h e   r e s ul t s   o f   t h e   a c c ura c y   a s s e s s m e n t   f o r   a l l   s e gm e nt a t i o n  c o m b i n a t i o n s   w e r e   us e d  t o   s e l e c t   t h e   b e s t   c o m b i n a t i o n   o f   s e gm e n t a t i o n   p a r a m e t e r s .   T h e   s e l e c t i o n   of   t h e   be s t   s e gm e n t a t i o n   r e s ul t s   w a s   b a s e d  o n   t h e   ov e r a l l   a c c u r a c y   v a l ue   a n d  t h e   l a r ge s t   ka p pa   a c c ura c y .     2. 3 . 6.   C an o p y  c o v e r   an d   v e ge tat i o n   gap   T h e   m e a s u r e m e n t   c a n o py   c o ve r   i n   t h e   f o r e s t r y   w a s   a   c o m m o n   w o r k,   p a r t i c ul a rl y   w h e n   t h e   s t a nd   a n a l y s i s   w a s   do n e   us i n g  i m a ge   a n a l y s i s .   In   t hi s   s t udy ,   t h e   s t a n d  v a r i a b l e   o b s e r v e d  w a s   c a n o py   c ov e r   a n d  ga p   of   t h e   s t a n d .   C a n o p y   c ov e r   c a n  b e   de f i n e d  a s   t h e   s i z e   o f   m a n y   l e a v e s ,   t w i gs ,   b r a n c h e s   o r   b r a n c h e s   i n  s t a nds   t h a t   c o ve r   a   c e rt a i n   a r e a .   W h i l e   t h e   ga p   i n   t h i s   s t udy   i s   i nt e r p r e t e d  a s   a n  e m p t y   a r e a   o r   i m a ge   b e t w e e n   b r a n c h e s ,   b ra n c h e s   o r  b r a n c h e s   i n   s t a n ds   (F i gu r e   4) .           F i gu r e   4 .   D i f f e r e n c e s   i n  c a n o p y   a n d  ga p       2. 3 . 7.   V o l u m e   e s ti m ato r   m o d e l   S t a n d   v o l um e   e s t i m a t or   m o de l s   de v e l o p e d  i n   t hi s   s t udy   e xpr e s s   t h e   r e l a t i o n s h i p   b e t w e e n   s t a nd   vo l um e   pe r   uni t   a r e a   a n d  s t a nd  v a r i a b l e s   t ha t   c o ul d  be   i n t e rpr e t e d  o r   m e a s u r e d  t hr o ug h   s a t e l l i t e   i m a ge s .   T h e   m o de l   i s   e xp r e s s e d  i n   t h e   f o rm   o f   m a t h e m a t i c a l   e qua t i o n s   o r   r e g r e s s i o n   e qu a t i o n s .   T h e   s t a n d   v a ri a b l e   m e a s u r e d  f r o m   t h e   S P O T   6  i m a ge s   w a s   pe r c e n t   c a n o py   c ove r   (C)  t ha t   de r i v e d  b a s e d  o n   ob j e c t - b a s e d  m e t h o d   a n d  v e ge t a t i o n   i n d i c e s   t ha t   p r o c e s s e d  us i n g   t h e   p i xe l - b a s e d  a l go r i t h m   n a m e l y   N D V I,   T N D V I,   S A V I,   R G I,   R D V I,   D V I  a nd  R V I.   T h e   f o r m   o f   t h e   r e g r e s s i o n   m o de l   e xa m i n e d  w e r e :     a.   L i n e a r  m o de l   :   V   =   a   +   b X     b.   E xpo n e n t i a l   m o de l   :   V   =   a e bX   c.   L o ga r i t hm i c   m o de l   :   V   =   a . l n. X   +   b   d.   P o l y n o m i a l   m o de l     :   V   =   a   +   b X   +   c X 2     2. 3 . 8.   V al i d ati o n   M o d e l   V a l i d a t i o n   w a s   do n e   i n t e n de d  t o   o b t a i n   t h e   b e s t   m o de l   [22 - 25].   T h e   v a l i d a t i o n   o f   t h e   e s t i m a t o r  m o de l   w a s   do n e   by   us i n g   h a l f   o f   t h e   s a m pl e   p l o t   s a m pl e s   t a ke n   i n   t h e   f i e l d.   V a l i d a t i o n   m e a s u r e s   t ha t   us e d  t o   e v a l ua t e   t h e   m o de l s   w e r e   t h e   a v e r a ge   de v i a t i o n   (S R )  a n d  a g gr e ga t e   de v i a t i o n   (S A ).   T h e   a v e r a ge   de v i a t i o n   i s   G a p   Ca n o p y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       E x am i ni n g  t he   ob j e c t - bas e d   and   pi x e l - bas e d  i m age   ana l y s e s   f or   d e v e l op i ng   s t an . ..   ( D w i   P ut r a  A pr i y an t o)   1591   t h e   pe r c e n t a ge   o f   t h e   a b s o l ut e   v a l ue   of   t h e   s um   of   r e s ul t s   f or   t h e   d i f fe r e n c e   b e t w e e n   t h e   e s t i m a t e d  v a l ue   a n d  t h e   a c t u a l   v a l ue   w i t h   t h e   e s t i m a t e d   v a l ue   o f   e xa m pl e   ( n ) .   A   go o d  m o de l   w o ul d  h a v e   a n  S R   v a l ue   o f   l e s s   t h a n  10%.     S R = [ ∑ | ∑ yi ̂ -   ∑ yi ∑ yi ̂ | n i = 1 n ]   x  100%   (10)     T h e   a gg r e ga t i v e   de v i a t i o n   i s   t h e   d i f fe r e n c e   i n   t h e   n u m b e r   of   a c t ua l   v a l ue s   w i t h   e s t i m a t e d  v a l ue s   a s   pr o po r t i o na l   t o   t h e   e s t i m a t e d  v a l ue .   A   go o d  e s t i m a t i o n   m o de l   us u a l l y   ha s   a n  S A   v a l ue   b e t w e e n   - 1   a nd  + 1 .       S A =   [ ∑ y ̂ -   ∑ y ∑ y ̂ ]   (11)     N o t e s :     S R   :   a v e r a ge   de v i a t i o n ,   S A   :   a gg r e ga t e   de v i a t i o n ,   yi ̂ :   i   e s t i m a t e   v a l ue ,   yi :   i   a c t u a l   v a l ue ,   n   : n u m b e r   o f   s a m p l e .       3.   R ES U LTS   A ND  A N A L Y S I S   3. 1 .   V o l u m e   Es ti m ato r     3. 1 . 1.   V o l u m e   e s ti m ato r   m o d e l   u s i n g  v e ge tati o n   i n d e x   B a s e d  o n   t h e   a na l y s i s   of   v a r i a n c e ,   a na l y s i s   of   c o r r e l a t i o n  a n d   v a l i da t i o n  t e s t ,   t h e   p i xe l - b a s e d  r e g r e s s i o n   e qua t i o n s   o f   e a c h   m o de l   w i t h   t h e i r  a s s o c i a t e d  p - v a l ue ,   R 2 ,   S A   a n d  S R   a r e   s u m m a r i z e d  i n  T a b l e   2 .  T h e s e   s t a n d  v o l um e   e s t i m a t i o n   m o de l s   w e r e   de v e l o pe d  b a s e d  o n   s e v e r a l   t y pe d   o f  v e ge t a t i o n   i n d i c e s   de r i v e d   f r o m   S P O T   6  i m a ge s .   I t   w a s   s h o w n   t ha t   m o s t   o f   t h e   p - v a l ue s   a r e   l e s s   t h a n   0. 0 05,   e xc e pt   m o de l   M 6,   M 21,   M 24  a nd  M 2 7.       T a b l e   2 .   V o l um e   E s t i m a t o r  M o de l   w i t h   S P O T   6   I m a ge   V e ge t a t i o n  I n de x  i n  2016   No   M o d e l   Co d e     M o d e l   t y p e   E q u a t i o n   P - v a l u e   R2   V a l i d a t i o n   m e a s u r e   SA   SR   1   M1   T N D V I_ e x p   V   =   0 . 0 0 0 0 0 6 7 e 1 6 . 4 8 T N D V I   0 . 0 0 0 0 1 3   0 . 5 0   0 . 1 2   5 . 3 4   2   M2   S A V I_ e x p   V   =   0 . 4 0 2 e 5 . 4 5 0 S A V I   0 . 0 0 0 0 1 4   0 . 4 9   0 . 1 2   5 . 3 7   3   M3   N D V I_ e x p   V   =   0 . 4 0 2 e 8 . 1 7 5 N D V I   0 . 0 0 0 0 1 4   0 . 4 9   0 . 1 3   5 . 4 2   4   M4   RD V I_ e x p   V   =   1 . 4 1 5 e 0 . 1 3 9 RD V I   0 . 0 0 0 0 2 0   0 . 4 8   0 . 1 3   5 . 6 0   5   M5   RV I_ e x p   V   =   5 5 5 . 6 e - 9 . 3 8 RV I   0 . 0 0 0 0 1 1   0 . 5 0   0 . 1 3   5 . 7 4   6   M6   RG I_ e x p   V   =   3 7 7 . 9 e - 0 . 7 8 RG I   0 . 0 5 8 4 8 1   0 . 1 4   0 . 0 7   7 . 2 8   7   M7   RV I_ l o g   V   =  - 7 2 . 4 l n   ( R V I)  -   5 3 . 5 7   0 . 0 0 0 0 1 1   0 . 4 6   0 . 1 4   8 . 9 2   8   M8   D V I_ l i n   V   =   0 . 0 6 1 D V I  -   2 5 . 6 3   0 . 0 0 0 0 3 0   0 . 4 4   0 . 1 4   9 . 0 8   9   M9   RD V I_ l i n   V   =   3 . 3 7 6 RD V I  -   4 2 . 9 0   0 . 0 0 0 0 2 0   0 . 4 5   0 . 1 4   9 . 4 9   10   M 1 0   S A V I_ l i n   V   =   1 3 2 . 9 S A V I   -   7 3 . 8 2   0 . 0 0 0 0 1 4   0 . 4 6   0 . 1 4   9 . 5 2   11   M 1 1   T N D V I_ p o l y   V   =  - 5 2 0 4 T N D V I 2   +   1 0 8 7 6 T N D V I  -   5644.   0 . 0 0 0 0 1 3   0 . 5 0   0 . 9 9   9 . 5 4   12   M 1 2   N D V I_ l i n   V   =   1 9 9 . 3 N D V I  -   7 3 . 8 4   0 . 0 0 0 0 1 4   0 . 4 6   0 . 1 4   9 . 5 4   13   M 1 3   T N D V I_ l i n   V   =   4 0 1 . 9 T N D V I  -   3 7 5 . 9   0 . 0 0 0 0 1 3   0 . 4 6   0 . 1 4   9 . 5 5   14   M 1 4   N D V I_ l o g   V   =   1 0 3 . 0 l n   (N D V I)   +   9 7 . 4 4   0 . 0 0 0 0 1 4   0 . 4 7   0 . 1 4   9 . 5 7   15   M 1 5   T N D V I_ l o g   V   =   4 0 5 . 3 l n   (T N D V I)  +   2 6 . 0 2   0 . 0 0 0 0 1 3   0 . 4 7   0 . 9 9   9 . 5 8   16   M 1 6   S A V I_ l o g   V   =   1 0 3 . 0 l n   (S A V I)  +   5 5 . 6 7   0 . 0 0 0 0 1 4   0 . 4 7   0 . 1 4   9 . 6 0   17   M 1 7   RV I_ l i n   V   =  - 2 2 8 . 6 RV I  +   1 0 2 . 4   0 . 0 0 0 0 1 1   0 . 4 7   0 . 1 5   9 . 6 3   18   M 1 8   RD V I_ l o g   V   =   7 2 . 8 0 l n   (RD V I)   -   1 9 3 . 3   0 . 0 0 0 0 2 0   0 . 4 7   0 . 1 5   9 . 8 1   19   M 1 9   D V I_ l o g   V   =   5 5 . 9 0 l n   (D V I)   -   3 4 9 . 6   0 . 0 0 0 0 3 0   0 . 4 6   0 . 1 5   9 . 8 3   20   M 2 0   D V I_ p o l y   V   =  - 0 . 0 0 0 1 8 D V I 2   +   0 . 3 9 1 6 0 D V I -   1 7 0 . 4 0 6 8 0   0 . 0 0 0 0 3 0   0 . 5 1   0 . 1 5   1 0 . 0 4   21   M 2 1   RG I_ l i n   V   =  - 1 7 . 5 2 RG I  +   8 7 . 3 3   0 . 0 5 8 4 8 1   0 . 1 1   0 . 1 0   1 0 . 2 0   22   M 2 2   N D V I_ p o l y   V   =  - 1 3 9 2 N D V I 2   +   1 6 3 0 N D V I  -   4 4 0 . 1   0 . 0 0 0 0 1 4   0 . 5 0   0 . 1 5   1 0 . 2 1   23   M 2 3   S A V I_ p o l y   V   =  - 6 1 8 . 8 S A V I 2   +   1 0 8 7 S A V I  -   4 3 9 . 9   0 . 0 0 0 0 1 4   0 . 5 0   0 . 1 5   1 0 . 2 1   24   M 2 4   RG I_ l o g   V   =  - 5 9 . 8 l n   ( RG I)  +   1 0 0 . 8   0 . 0 5 8 4 8 1   0. 11   0 . 1 0   1 0 . 3 3   25   M 2 5   RV I_ p o l y   V   =  - 1 4 3 1 . RV I 2   +   7 0 0 . 2 RV I   -   4 7 . 0 2   0 . 0 0 0 0 1 1   0 . 4 9   0 . 1 5   1 0 . 3 6   26   M 2 6   RD V I_ p o l y   V   =  - 0 . 4 9 3 RD V I 2   +   2 4 . 4 3 RD V I   -   2 6 5 . 7   0 . 0 0 0 0 2 0   0 . 5 1   0 . 1 6   1 1 . 0 8   27   M 2 7   RG I_ p o l y   V   =  - 4 3 . 8 4 RG I 2   +   2 8 7 . 3 RG I  -   4 4 0 . 8   0 . 0 5 8 4 8 1   0 . 1 4   0 . 1 2   1 2 . 0 1   28   M 2 8   D V I _ e x p   V   =   2 . 8 6 8 e 0 . 0 0 2 D V I   0 . 0 0 0 0 3 0   0 . 4 7   - 0 . 4 5   - 5 3 . 1 0   N o t e :   E xp   :   e xpo n e nt i a l ,   L o g  :   l o ga ri t hm i c ,   L i n  :   l i n e a r ,   P o l y   :   po l y n o m i a l       B a s e d  o n   t h e   r e s ul t s   o f  t h e   s i g n i f i c a n c e   of   p - v a l ue   a n d  c o r r e l a t i o n   v a l ue ,   i t   w a s   fo un d  t ha t   t h e   s t a t i s t i c a l   pe r f o r m a n c e   of   us i n g   R G I  i s   w e a k,   w h e r e   i t   ha s   a   p - v a l ue   gr e a t e r   t ha n   0. 05  a nd  v e r y   l ow   R 2 of   o n l y   11% .   T h e n,   i t   i s   c o n c l ude d  t h a t   t h e   R G I  b a s e d  m o de l   c o ul d  n o t   b e   us e d  fo r   a s s e s s i n g  t h e   s t a nd  m o de l .  I n   ge n e ra l ,   t h e   r e g r e s s i o n   m o de l   de v e l o pe d  us i n g  T N D V I,   N D V I,   D V I,   S A V I,   R D V I,   a nd  R V I  h a v e   a   p - v a l ue   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   15 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   2 019   :     15 8 6   -   15 9 6   1592   b e l ow   0. 05  w i t h   R 2  v a l ue s   ra n g i n g  b e t w e e n   11%  a n d  51 %.   T h e   s t udy   r e s ul t s   a l s o   s h ow   t h a t   t h e   m o de l s   ob t a i n e d  f r o m   t h e   s e v e r a l   f o r m s   o f   ve ge t a t i o n   i nde x  h a v e   a n   S A   v a l ue s   b e t w e e n   - 1  a nd  1  w i t h   S R   l e s s   t h a n  10% .   T h e s e   m e a n s   t ha t   th e   m o de l   c o ul d  be   s t a t i s t i c a l l y   a c c e pt a b l e   a n d  i m p l e m e n t a b l e .   O f   t h e   m o de l s ,     t h e   T N D V I - b a s e d  m o de l   p r o v i de s   t h e   h i g h e s t   R 2   v a l ue   o f   50%  w i t h   e xc e l l e nt   v a l i da t i o n,   ha v i n g  S A   v a l ue   o f  0. 12  a nd  S R   v a l ue   of   o n l y   5. 34%,   i t   i s   a l s o   s h o w n   i n   t h e   e s t i m a t i o n   o f   pi n e   s t a n ds   us i n g  t h e   v e g e t a t i o n   i n de x  w h i c h  s h o w s   a   v a l ue   o f   a c c ur a c y   of   51%  [ 26] .   A s   s h o w n   i n   F i gu r e   5 ,  t h e r e   a r e   c l o s e   r e l a t i o n s h i p s   b e t w e e n   t h e   s t a n d  v o l um e   a n d  t h e   T N D V I,   N D V I,   D V I,   S A V I,   R V I,   R D V I,   a n d  R G I .   I n   ge n e ra l ,   t h e   hi gh e r   t h e   v e ge t a t i o n   i n de x  v a l ue   t e nd  t o   h a v e   t h e   hi g h e r   t h e   vo l um e .   T h e   T N D V I,   N D V I,   D V I,   S A V I,   a nd  RD V I  i n   pa rt i c u l a r   t h e   h i g h e r   t h e   v e ge t a t i o n   i n de x   v a l ue   w o ul d  p r o v i de   t h e   hi g h e r   t h e   s t a n d   v o l um e .   D i f f e r e n t   t r e n d  i s   s h o w n   by   t h e   R G I  a nd  R V I ,   w h e r e   t h e   l o w e r   t h e   v e g e t a t i o n   i n de x  v a l ue   w o ul d  m e a n   t h e   h i g h e r   t h e   s t a n d  v o l um e .   T h i s   i s   due   t o   [27]  R e d  b a n d  a n d   G r e e n   b a n d  v a l ue s   i n v e r s e l y   pr o po r t i o na l   t o   t h e   v e ge t a t i o n   w h i l e   t h e   v a l ue   i s   I n f r a r e d  b a n d  d i r e c t l y   pr o po r t i o na l   t o   t h e   v e ge t a t i o n.         (a )         (b )         (c )         (d)         (e )         (f )         (g)     F i gu r e   5 .   S c a t t e r  d i a g ra m   b e t w e e n   ( a )  s t a n d   v o l um e   a n d   D V I ,   (b )  s t a n d   v o l um e   a n d   S A V I,     (c )  s t a n d   v o l um e   a n d   R V I,   (d)  s t a nd  v o l um e   a nd  R G I,   (e )  s t a n d   v o l um e   a n d   R D V I,     (f )  s t a n d   v o l um e   a n d   t h e   T N D V ,   (g)   s t a n d  v o l um e   a n d   t h e   N D V I   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       E x am i ni n g  t he   ob j e c t - bas e d   and   pi x e l - bas e d  i m age   ana l y s e s   f or   d e v e l op i ng   s t an . ..   ( D w i   P ut r a  A pr i y an t o)   1593   3. 1 . 2.   O b je c t - B as e d   V o l u m e   Es ti m ato r   M o d e l     3. 1 . 2. 1 .   S e gm e n tati o n   C o m b i n ati o n   S e l e c t i o n   T h e   b e s t   c o m b i n a t i o n   o f   s e gm e n t a t i o n   p a r a m e t e r  w a s   do n e   by   e v a l ua t i n g  t h e   o ve r a l l   a c c u r a c y   v a l ue   (O A )  a n d   K a ppa   (K A )  a c c ura c y   of   a l l   s e gm e nt a t i o n  c o m b i na t i o n s   e xa m i n e d .   T h i s   a c c u r a c y   t e s t i s   cr uc i a l   t o  pr o v i de   i n f o r m a t i o n  r e ga r d i n g  t h e   c o i n c i de n c e   b e t w e e n   t h e   s e gm e n t a t i o n   r e s ul t   a nd  a c t ua l   c l a s s   i n  t h e   f i e l d  [28].   T h e   r e c a p i t u l a t i o n   o f   O A   a n d  K A   a c c u r a c y   v a l ue s   o f  pa r a m e t e r   s e gm e n t a t i o n   c o m b i na t i o n   t e s t e d  i n   t hi s   s t udy   a r e   s um m a ri z e d  i n   F i g u r e   6 .  T h e   a c c ur a c y   v a l ue s   w e r e   ob t a i n e d  b y   c o m pa r i ng  t h e   r e s ul t s   o f  s e gm e n t a t i o n   a n d   t h e   r e s ul t s   o f   v i s ua l   i n t e r p r e t a t i o n  a n d   f i e l d   o b s e r v a t i o n s   a s   r e f e r e n c e   da t a .   O f   t h e   27  t e s t e d  c o m b i n a t i o n s   o f   s e gm e n t a t i o n   p a r a m e t e r s ,   t h e   c o m b i n a t i o n   t h a t   gi v e   t h e   h i g h e s t   a c c ur a c y   w a s   pr o v i de d  by   K - 10  (5 - 21 - 4) ,   w h i l e   t h e   l o w e s t   a c c ur a c y   v a l ue   w a s   i n   p r o v i de d  by   K - 09     (2 - 35 - 49) .   T h e   K a p pa   a n d   O v e r a l l   a c c ur a c i e s   o f   K - 10   a r e   71. 2%   a nd  86 . 6% ,   w hi l e   t h e   K a pp a   a n d  O v e ra l l   a c c ur a c i e s   o f   K - 09  a r e   8. 8%  a n d  6 4. 8 %  (F i gu r e   6) .   T hi s   i s   i n   l i n e   w i t h   s e ve r a l   p r e v i o us   s t udi e s   w h i c h   s t a t e d  t h a t   t h e   a c c u r a c y   of   t h e   r e s ul t s   o f   obj e c t - b a s e d  c l a s s i f i c a t i o n  ha s   a   f a i rl y   h i g h  v a l ue   [29 - 32] .   A s   s h ow n   i n   F i gu r e   7 ,   t h e   v a r i a t i o n   o f  s pa t i a l   ra di us   a n d  m i ni m u m   r e gi o n   s i z e   di d  n o t   gi v e   a n y   s i g n i f i c a n t   v a r i a t i o n   o f   t h e   s e gm e n t a t i o n   a c c ura c y .   T h e   s i gni f i c a n t   di f f e r e n c e   of   a c c ur a c y   w a s   due   t o   t h e   v a r i a t i o n   o f   r a n ge   r a d i us ,   w h e r e   w h e n   t h e   ra di us   ra n ge   i nc r e a s e s   t h e n   t h e   a c c u r a c y   d e c r e a s e s .   F r o m   t h e   ov e r a l l   c o m b i na t i o n   o f  pa ra m e t e r s ,   t h e   s t udy   s h ow s   t h a t   t h e   pa r a m e t e r   ra n ge   r a d i us   i s   t h e   de t e r m i n a nt   f a c t o r   t h a t   a f f e c t   t h e   de t e c t i o n   o f   c a n o py   c ov e r   a n d  s t a nd  ga p.   I n  t h e   b e s t   c o m b i n a t i o n   o f   pa ra m e t e r s ,   t h e   v a l ue   ra di us   ra n ge   us e d  i s   21.   If   t h e   r a di us   r a nge   i s   i n c r e a s e d  t o   28,   t h e n   t h e r e   i s   a   de c r e a s e   i n   t h e   O v e r a l l   a c c ura c y   v a l ue   a n d  K a ppa   a c c ura c y .   D i ff e r e n t   s t udy   r e s ul t s   w e r e   s h ow n   by   [11]  t h a t   t h e   m o s t   s i g n i f i c a nt   s e gm e n t a t i o n  pa r a m e t e r  i s   t h e   m i n i m u m   s i z e   r e gi o n .           F i gu r e   6 .   V a l ue   o f   ov e r a l l   a c c ur a c y   a nd  a c c ur a c y   of   ka ppa         (a )       (b )     (c )     F i g u r e   7 .   T h e   K a ppa   a nd  O v e r a l l   a c c u r a c i e s   f o r   p a r a m e t e r s   ( a )  s p a t i a l   ra di us ,   (b )  m i ni m um   s i z e   r e gi o n,     a n d  (c )  r a di us   r a nge   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   15 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   2 019   :     15 8 6   -   15 9 6   1594   F i gu r e   8  s h o w s   t h e   r e s ul t s   o f   s e gm e n t a t i o n  a n d   O B IA   f r o m   S P O T 6  i m a ge s   w i t h  a   c o m b i n a t i o n  o f   K - 10  pa ra m e t e r s .   If   ob s e r v e d  i n   de t a i l   t h e r e   w i l l   b e   di f fe r e n c e s   i n   s ha pe ,   s i z e   a n d  t h e   c o l o r   b e t w e e n   t h e   ga p  a n d  c a n o py   c ov e r .   T h e   r e s ul t s   o f   i m a ge   s e gm e n t a t i o n  c a n   s e pa ra t e   c a n o py   obj e c t s   a n d  ga ps   p r o pe r l y .           (a )     (b )     (c )     F i gu r e   8 .   ( a )   S P O T   6   i m a ge ,   (b )  s e gm e nt a t i o n  r e s ul t s ,   a n d   (c )  O B IA   r e s ul t s       3. 1 . 3.   V o l u m e   e s ti m ato r   m o d e l   w i th   O B I A   T h e   pe r c e nt a ge   o f   c a n o p y   c ove r   de ri v e d  f r o m   t h e   O B IA   w a s   t h e n   us e d  t o   de ve l o p  a   s t a n d  v o l um e   e s t i m a t o r   m o de l .   I n   t h e   O B IA ,   t h e   de l i n e a t i o n   o f  c a n o p y   a nd  ga p  w a s   ob t a i n e d   f r o m   t h e   s e gm e nt a t i o n  pr o c e s s .   F urt h e rm o r e ,   t h e   c a n o py   c ov e r   (pe r c e nt )  w a s   t h e   us e d  t o   de ve l o p  a   r e gr e s s i o n  m o de l ,   w h e r e   t h e   r e s po n s e   v a r i a b l e   i s   s t a n d i n g  s t o c k  pe r   u n i t   a r e a .    In  t h e   p l o t   us e d  t o   c o n s t r uc t   t h e   m o de l ,   c a n o p y   c ov e r   i n   t h e   i m a ge   ra n ge s   f r o m   40 %  -   80%  a n d   t h e   s t a n d  v o l um e   r a nge s   f r o m   40   m 3   -   200  m 3   (F i g u r e   9).   B a s e d  o n   t h e   r e s ul t s   o f   t h e   s t udy ,   t h e   hi g h e r  t h e   pe r c e n t a ge   o f   c a n o py   c ov e r   i n  a   di g i t a l   i m a ge   e a t   t h e   hi g h e r  t h e   s t a n d   v o l um e .           F i gu r e   9 .   S c a t t e r  d i a g ra m   b e t w e e n   v o l um e   a n d   c a n o py   c ov e r       F r o m   t h e   s t a nd  v o l um e   e s t i m a t o r   m o de l s   a s   s h o w n   i n   T a b l e   3,   i t   i s   s h o w n   t ha t   t h e   e xpo n e n t i a l   m o de l   (M o de l   c o d e   S 1)  i s   t h e   m o s t   a c c ur a t e   m o de l ,   h a v i n g  t h e   h i gh e s t   R 2   a n d  t h e   s m a l l e s t   S A   a n d  S R .   T h e   s t ud y   fo un d  t ha t   t h e   s t a n d  v o l um e   c o ul d  b e   pr e di c t e d  us i n g  t h e   c a n o py   c ov e r   de r i v e d  f r o m   S P O T   6 .  M o de l   S 1  h a s   o t h e r   f a c t o r s   t ha t   a f fe c t   t h e   fo r m a t i o n   o f   r e gr e s s i o n   r e l a t i o n s hi p  w i t h   c a n o p y   c ove r   v o l um e   o n   a   r e l a t i v e l y   s m a l l   i m a ge   t h a t   i s   l e s s   t h a n   30% ,   i t   i s   s e e n   f r o m   t h e   m a g ni t ude   o f   t h e   c o e ff i c i e n t   o f   de t e r m i na t i o n   (R 2 ) ,   w h i c h  de f i n e s   t h e   b i gge s t   f a c t o r  i s   o f   v a r i a b l e s   t e s t e d  s o   t h i s   e qua t i o n   i s   w o r t h   us i n g .   B a s e d  o n  t h e   e qua t i o n   m o de l   t e s t e d,   t h e   S 1  m o de l   i s   t h e   o n e   t h a t   b e s t   m e e t s   t h e   r e qui r e m e n t s   w i t h   t h e   a gg r e ga t i v e   de v i a t i o n   v a l ue   (S A )  b e i n g   0. 16  a n d   t h e   a v e r a ge   de v i a t i o n  (S R )  i s   0. 92% .       Ta b l e   3 .   M o de l   V o l um e   E s t i m a t o r  w i t h   O B IA   I m a ge   S P O T   6  i n  201 6   No   Co d e   M o d e l   F o r m   M o d e l   E q u a t i o n   P - v a l u e   R2   V a l i d a t i o n   SA   SR   1   S1   E x p   V   =   1 3 . 4 7 e 0 . 0 3 2 C   0 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 8   0 . 7 3   0 . 1 6   0 . 9 2   2   S2   L o g   V   =   1 9 4 . 9 l n   (C)   -   6 9 2 . 1   0 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 8   0 . 7 1   0 . 1 8   5 . 9 1   3   S3   L in   V   =   3 . 2 5 7 C  -   9 2 . 2 8   0 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 8   0 . 7 1   0 . 1 7   4 . 6 7   4   S4   P o l y   V   =   - 0 . 0 0 3 0 C 2   + 3 . 6 2 5 7 C  - 1 0 3 . 3 0 2 1   0 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 8   0 . 7 1   0 . 1 8   5 . 7 9   N o t e :   E xp   :   e xpo n e nt i a l ,   L o g  :   l o ga ri t hm i c ,   L i n  :   l i n e a r ,   P o l y   :   po l y n o m i a l     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       E x am i ni n g  t he   ob j e c t - bas e d   and   pi x e l - bas e d  i m age   ana l y s e s   f or   d e v e l op i ng   s t an . ..   ( D w i   P ut r a  A pr i y an t o)   1595   3. 2 .   M ap   o f  V o l u m e   D i s tr i b u ti o n     F r o m   t h e   s e l e c t e d  m o de l s ,   t h e n   a   s p a t i a l   v o l um e   di s t ri b ut i o n   of   s t a n d   v o l um e   w a s   m a de .           F i gu r e   10 .   S t a n d   v o l um e   de ri v e d  by   t h e   O B IA       F i gu r e   11 .   S t a n d   v o l um e   de ri v e d  by   t h e   p i xe l - b a s e d       4.   C O N C LU S I O N     O b j e c t - b a s e d  i m a ge   a na l y s i s   (O B IA )  w i t h   a   m e a n - s h i f t   a l go ri t hm   c o ul d  de t e c t   a n d  i de nt i f y   c a n o p y   c ove r   a nd  g a p  o f   l o w   l a n d   f o r e s t   a c c ura t e l y ,   ha v i n g  a c c ur a c y   O A   of   73%  a n d   K A   o f   86%.   T h e   s t a n d  v o l um e   e s t i m a t o r   m o de l   us i n g  c a n o p y   c o ve r   de r i v e d  f r o m   t h e   O B IA   i s   s i gn i f i c a nt l y   m o r e   a c c ur a t e   t ha n   t h o s e   m o de l   de ve l o pe d  us i n g  v e ge t a t i o n   i nd i c e s   de ri v e d  f r o m   t h e   pi xe l - b a s e d  a pp r o a c h.   T h e   e s t i m a t o r  m o de l   w i t h   t h e   O B IA   a ppr o a c h   i s   V   =   13 . 47e 0 . 0 3 2 C w hi c h   ha s   S A   =   0. 16  a n d  S R   o n   o n l y   0. 92%  l e s s   t h a n   1 %  w h i l e   t h e   e s t i m a t o r   m o de l   w i t h   t h e   v e g e t a t i o n   i n de x  a pp r o a c h   i s   V   =   0. 0000 067e 1 6 . 4 8 T N D V I   w i t h   S A   v a l ue s   =   0. 12  a n d   S R   =   5. 34% .       R EF ER EN C ES     [ 1]   R .  E .   M c R o be r t s ,   e t   a l . ,   “ T he   e f f e c t s   o f   i m pe r f e c t   r e f e r e nc e   da t a   o n  r e m o t e   s e ns i ng - a s s i s t e d  e s t i m a t o r s   o f   l a nd   c ov e r   c l a s s   p r o po r t i o ns , ”   I SP R S  J o ur na l   o f   P hot ogr am m e t r y   and   R e m ot e   Se ns i ng ,  v o l .   142 ,   pp .   292 - 30 0,   A ug   2018.   [ 2]   M .   P ul kki ne n ,   e t   a l . ,   “ S t e r e o - i m a g e r y - ba s e d  po s t - s t r a t i f i c a t i o n  b y   r e g r e s s i o n - t r e e   m o de l l i ng   i n  S w i s s   N a t i o na l   F o r e s t   I nv e nt o r y , ”   R e m ot e   Se ns i ng   o f   E nv i r o nm e nt ,  v o l .   213 ,   pp.   1 8 2 - 194,   A ug   2018.   [ 3]   R .  E .   M c R o be r t s ,   e t   a l . ,   “ U s i ng   a   r e m o t e   s e n s i ng - ba s e d ,   pe r c e n t   t r e e   c o v e r   m a p  t o   e nh a nc e   f o r e s t   i nv e nt o r y   e s t i m a t i o n, ”   F or e s t   E c ol ogy   an d  M a nage m e nt ,  v o l .   3 31 ,   p p.   12 - 18 ,   N ov   2014 .   [ 4]   D .   S t o j a no v a ,   e t   a l . ,   “ E s t i m a t i ng   v e g e t a t i o n  he i g ht   a nd  c a no py   c o v e r   f r o m   r e m o t e l y   s e ns e d  d a t a   w i t h   m a c hi n e   l e a r n i ng , ”  E c o l o gi c al   I nf or m a t i c s .   v o l .   5 ,   p p.   25 6 - 266 ,   J ul   2 010 .     [ 5]   K .   H um a g a i n ,   e t   a l . ,   “ E s t i m a t i ng   f o r e s t   c a no py   c ov e r   d y na m i c s   i n  V a l l e s   C a l d e r a   N a t i o na l   P r e s e r v e ,   N e w   M e x i c o ,   us i ng   L i D A R   a nd   L a nds a t   d a t a , ”   A p pl i e d  G e ogr aphy ,  v o l .   9 9 ,   pp .   1 20 - 132,   O c t   201 8.   [ 6]   D .   P hi r i ,   e t   a l . ,   “ E f f e c t s   o f   pr e - pr o c e s s i ng   m e t ho ds   o n  L a nds a t   O L I - 8  l a nd  c ov e r   c l a s s i f i c a t i o n  us i ng   O B I A   a nd  r a ndo m   f o r e s t s   c l a s s i f i e r , ”   I nt e r na t i ona l   J ou r na l   o f   A p pl i e d  E ar t h   O bs e r v a t i on  a nd  G e oi n f o r m at i o n ,  v o l .   73 ,   pp .   170 - 178 ,   D e c   201 8.   [ 7]   T .   L i u   a nd   A .  A .   E l r a hm a n ,   “ M ul t i - v i e w   o bj e c t - ba s e d  c l a s s i f i c a t i o n   o f   w e t l a nd  l a n d  c o v e r s   us i ng   unm a n ne d   a i r c r a f t   s y s t e m   i m a g e s , ”   R e m ot e   Se ns i ng   o f   E nv i r o nm e nt ,  v o l .   216 ,   pp .   1 22 - 138,   O c t   201 8.   [ 8]   W .   Z ho ng m i n   a nd  D .   S h a n j i a ,   “ M e a n - S h i f t   A l g o r i t hm   f o r   3D   S pa t i a l   P o s i t i o ni ng , “   P r oc e di a  C om p ut e r   Sc i e nc e ,  v o l .   13 1 ,   pp.   4 46 - 453 ,   2018 .   [ 9]   Z .   S hu a ng   a nd  P .  Y .   P i ng ,   “ M e a n - S hi f t   A l g o r i t hm   A ppl y   f o r   I n f r a r e d  I m a g i ng   T r a c ki ng , ”   A A SR I   P r oc e di a ,  v o l .   1 ,  pp.   52 - 57 ,   201 2.   [ 10]   T .  G .   P e ng ,   e t   a l . ,   “ M e a n  s hi f t   a l g o r i t hm   e qui ppe d  w i t h  t h e   i n t e r s e c t i o n  o f   c o nf i de nc e   i nt e r v a l s   r u l e   f o r   i m a g e   s e g m e nt a t i o n, ”   P at t e r n   R e c ogn i t i o n  L e t t e r s ,   v o l .   28 ,   pp .   268 - 277 ,   J a n   2 007 .   [ 11]   R .  P .   S i l a l a hi ,   e t   a l . ,   “ A s s e s s i ng   t he   C r o w n  C l o s u r e   o f   N y pa   o n  U A V   I m a g e s   us i ng   M e a n   - S hi f t   S e g m e nt a t i o n  A l go r i t hm , ”   I nd one s i an  J ou r na l   of   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng   an d  C om put e r   Sc i e nc e ,   v o l .   9,   p p.   72 2 - 730 ,   2 018 .   [ 12]   D .   B a l l a r i ,   e t   a l . ,   “ U A V   m o ni t o r i ng   f o r   e nv i r o m e nt a l   m a na g e m e n t   i n  g a l a pa g o s   I s l a nd, ”   T he   I nt e r n at i on al   A r c h i v e s   of   t he   P hot ogr am m e t r y ,   R e m ot e   Se ns i ng   and   S pat i a l I nf o r m a t i o n  Sc i e nc e s ,  v o l .   X L I - B 1,   pp .   110 5 - 111 1 ,   J un   20 16 .   [ 13]   B .   A i a z z i ,   e t   a l . ,   “ N o npa r a m e t r i c   c ha ng e   de t e c t i o n  i n  m u l t i t e m po r a l   S A R   i m a g e s   ba s e d  o n  m e a n - s h i f t   c l u s t e r i ng , ”   I E E E   T r an s a c t i on s   o n  G e os c i e nc e   a nd   R e m ot e   Se ns i ng ,   v o l .   51 ,   pp .   202 2 – 20 31 ,   A pr   2013 .   [ 14]   N .   C he ha t a ,   e t   a l . ,   “ O b j e c t - ba s e d  c ha ng e   de t e c t i o n  i n  w i nd   s t o r m - da m a g e d  f o r e s t   u s i ng   hi g h  r e s o l u t i o n   m ul t i s p e c t r a l   i m a g e s , ”   I n t e r nat i o nal   J our nal   o f   R e m ot e   Se ns i ng ,   v o l .   35 ,   pp .   4758 – 477 7,   J ul   20 14.   [ 15]   N .  M .   F a r da ,   “ K l a s i f i ka s i   be r o r i e nt a s i   o by e k  be r da s a r ka n  s e g m e nt a s i   unt uk  a na l i s i s   c i t r a   p e ng i nd e r a a n   j a uh  r e s o l us i   s pa s i a l   t i ng g i , ”   M a s t e r   t he s i s ,   Y o gy a ka r t a :   G a dj a h   M a da   U n i v e r s i t y ,   2008 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.