Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4285318483> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 51 of
51
with 100 items per page.
- W4285318483 abstract "Rembesan minyak merupakan salah satu peristiwa yang merugikan lingkungan pada industri minyak dan gas. Hal ini dikarenakan senyawa kimia yang terkandung pada rembesan minyak dapat mengakibatkan penurunan kualitas lingkungan hidup. Rembesan minyak (Oil Seep) tidak hanya terjadi di wilayah perairan, tetapi juga di daratan, yang terserap oleh tanah. Kejadian ini dapat mengindikasikan adanya sistem perminyakan di bawah permukaan tanah. Dalam penelitian ini daerah terdampak rembesan minyak diidentifikasi menggunakan metode deep learning dengan Convolutional Neural Networks dimana mesin diharapkan meniru sistem kerja otak manusia dalam mengidentifikasi objek. Data foto udara yang telah terorthorektifikasi dilakukan proses segmentasi untuk membantu proses pelabelan training data pada tahap selanjutnya. Training data tersebut menjadi data masukan pada tahap train deep learning model, dan akan dilakukan proses klasifikasi piksel untuk mendeteksi area terdampak oil seep. Hasil pengolahan berupa tingkat akurasi model mencapai 93% dan raster yang menampilkan area terdampak oil seep, yang kemudian dihitung luasan areanya, dan menghasilkan perhitungan area terdampak oil seep seluas ±1,4 hektar." @default.
- W4285318483 created "2022-07-14" @default.
- W4285318483 creator A5004088633 @default.
- W4285318483 creator A5030779286 @default.
- W4285318483 creator A5036250329 @default.
- W4285318483 creator A5036279058 @default.
- W4285318483 creator A5039884842 @default.
- W4285318483 date "2021-12-22" @default.
- W4285318483 modified "2023-10-16" @default.
- W4285318483 title "Identifikasi Area Terdampak Oil Seep di Darat dari Data Foto Udara Menggunakan Metode Object Based Image Analysis dan Convolutional Neural Networks (Studi Kasus: Kelurahan “X”)" @default.
- W4285318483 doi "https://doi.org/10.12962/j23373539.v10i2.70042" @default.
- W4285318483 hasPublicationYear "2021" @default.
- W4285318483 type Work @default.
- W4285318483 citedByCount "0" @default.
- W4285318483 crossrefType "journal-article" @default.
- W4285318483 hasAuthorship W4285318483A5004088633 @default.
- W4285318483 hasAuthorship W4285318483A5030779286 @default.
- W4285318483 hasAuthorship W4285318483A5036250329 @default.
- W4285318483 hasAuthorship W4285318483A5036279058 @default.
- W4285318483 hasAuthorship W4285318483A5039884842 @default.
- W4285318483 hasBestOaLocation W42853184831 @default.
- W4285318483 hasConcept C121332964 @default.
- W4285318483 hasConcept C142362112 @default.
- W4285318483 hasConcept C15708023 @default.
- W4285318483 hasConcept C205649164 @default.
- W4285318483 hasConcept C58640448 @default.
- W4285318483 hasConcept C97137747 @default.
- W4285318483 hasConceptScore W4285318483C121332964 @default.
- W4285318483 hasConceptScore W4285318483C142362112 @default.
- W4285318483 hasConceptScore W4285318483C15708023 @default.
- W4285318483 hasConceptScore W4285318483C205649164 @default.
- W4285318483 hasConceptScore W4285318483C58640448 @default.
- W4285318483 hasConceptScore W4285318483C97137747 @default.
- W4285318483 hasIssue "2" @default.
- W4285318483 hasLocation W42853184831 @default.
- W4285318483 hasOpenAccess W4285318483 @default.
- W4285318483 hasPrimaryLocation W42853184831 @default.
- W4285318483 hasRelatedWork W1513420626 @default.
- W4285318483 hasRelatedWork W1996532971 @default.
- W4285318483 hasRelatedWork W2016048116 @default.
- W4285318483 hasRelatedWork W2043702935 @default.
- W4285318483 hasRelatedWork W2060726469 @default.
- W4285318483 hasRelatedWork W2085408268 @default.
- W4285318483 hasRelatedWork W2339210507 @default.
- W4285318483 hasRelatedWork W271484250 @default.
- W4285318483 hasRelatedWork W2740647293 @default.
- W4285318483 hasRelatedWork W344214788 @default.
- W4285318483 hasVolume "10" @default.
- W4285318483 isParatext "false" @default.
- W4285318483 isRetracted "false" @default.
- W4285318483 workType "article" @default.