Vertical accuracy assessment of various open-source DEM data: DEMNAS, SRTM-1, and ASTER GDEM

DEM can be used optimally when it has good accuracy. Thus, assessing DEM data quality is mandatory before use it for specific thematic applications. Recently, there are open-source DEM data that can be downloaded and used freely by users, such as SRTM and ASTER GDEM. However, Indonesia tried to develop their own national seamless DEM, called DEMNAS. This study aims to evaluate the open-source DEMs that are popular in Indonesia: DEMNAS, SRTM-1, and ASTER GDEM. Accuracy assessment was conducted by comparing the DEMs to GPS measurements. The results showed that SRTM-1 had the best accuracy with 5.529 meters, followed by DEMNAS and ASTER GDEM with 8.172 meters and 13.632 meters, respectively. We also analyzed the linear relation between DEMs and GPS elevation data using the coefficient of determination, and all DEMs showed good R2 values. Lastly, the correlation between the error and the height of DEMs was also examined. The results were SRTM-1 had correlation between the height and accuracy, as well as ASTER GDEM. In contrast, the errors in DEMNAS were relatively uniform in all range of elevation

Coastline Accuracy Assessment Developed By Using Multi Data Source

Coastline Modeling Accuracy Assessment Developed By Using from Multi-Source Data. The coastal regions need to be developed because many big cities in Indonesia are located in these areas. However, it is crucial to determine the distance from the beach that is safe as the requirement for development along the coastal zone. The term of the beach is very closely affiliated with the coastline. The method of determining the coastline continues to be developed to fulfill the many needs related to the coastline. The coastline has a dynamic position. The land contour along the coast and the tide's state become several things that affect the coastline. Therefore, a dynamic model is required to define coastline positioning because both conditions are easy to change. The coastline determination from multi-source data modeling using DEM results is rarely done. In this study, coastline determination uses land height contours combined with sea depth contours and uses Mean Sea Level (MSL) value for vertical reference using the DEM model. The model's accuracy is tested by comparing the coastline delineation model and the Geospatial Information Agency coastline to test the DEM model generated before determining the coastline using this model as the reference. Based on this study, the compared shoreline models and delineation have gaps. This gap might be influenced by the data source, the model's resolution, and the data collection method

Parameter Optimal dalam Penerapan Algoritma Multiresolution Segmentation pada Foto Udara untuk Klasifikasi Penutup Lahan Berbasis Objek

Secara general klasifikasi data penginderaan jauh dapat dikategorikan menjadi pendekatan berbasis piksel dan pendekatan berbasis objek atau GEOBIA. Secara teknis, klasifikasi berbasis objek dimulai dengan segmentasi terlebih dahulu sebelum nantinya dilakukan klasifikasi terhadap segmen-segmen yang sudah terbentuk. Salah satu metode segmentasi adalah menggunakan prinsip region growing, dengan algoritmanya diantaranya adalah multi-resolution segmentation. Hal terpenting dari multi-resolution segmentation adalah menentukan nilai parameter seperti scale, shape, dan compactness yang paling optimal. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan uji coba pada parameter-parameter tersebut dan pengaruhnya terhadap hasil segmentasi. Hasil segmentasi yang paling optimal kemudian diproses lebih lanjut untuk diklasifikasi ke beberapa kelas, yaitu bangunan, tanah terbuka, vegetasi, dan badan air. Berdasarkan hasil uji coba menggunakan foto udara, nilai scale = 50 cocok digunakan untuk data tersebut. Selain itu, dengan kondisi dan kompleksitas pada data tersebut, nilai shape = 0,9 dan compactness = 0,3 dianggap paling tepat karena objek-objek di foto udara tersebut tidak terlalu kontras dan relatif tidak teratur. Selanjutnya, proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma nearest neighbor. Berdasarkan analisis visual dan statistik menggunakan confusion matrix, nilai overall accuracy yang didapatkan dari proses klasifikasi adalah 72%. Kesalahan paling besar dalam proses klasifikasi terjadi pada objek bangunan dengan ketelitian individu hanya sebesar 56,5%. Hal tersebut karena bangunan memiliki tingkat kompleksitas yang paling tinggi dibandingkan objek-objek lainnya

Uji Ketelitian Digital Surface Model (DSM) sebagai Data Dasar dalam Pembentukan Kontur Peta Rupabumi Indonesia (RBI)

diekstrak dari data Digital Elevation Model (DEM) menggunakan beberapa unsur hipsografi hasil stereoplotting.Proses stereoplotting menggunakan data Orthorectified Radar Image (ORRI) dan Digital Surface Model (DSM),sedangkan data DEM yang digunakan untuk pembentukan kontur adalah data Digital Terrain Model (DTM). Haltersebut dilakukan untuk menghasilkan unsur hipsografi yang berada di atas tanah (bare earth). Tahapan menurunkanketinggian dari DSM ke DTM merupakan salah satu tahap yang paling membutuhkan banyak waktu dalam kegiatanstereoplotting. Saat ini data kontur dalam peta RBI skala 1:50.000 masih dihasilkan dari DTM, padahal data DSM dapatlangsung digunakan untuk ekstraksi kontur pada skala tertentu. Hal tersebut tentunya dapat mempersingkat waktupekerjaan. Syarat yang harus dipenuhi dalam penggunaan data DSM untuk menghasilkan data kontur adalah nilai errorketinggian pada DSM tidak lebih besar dari ketelitian yang disyaratkan untuk skala tersebut. Ketelitian tersebut diIndonesia diatur dalam Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial No. 15 Tahun 2014 (Perka BIG No. 15 Tahun2014) tentang Ketelitian Peta Dasar. Makalah ini membahas uji ketelitian DSM untuk pembentukan kontur RBI. Nilaierror didapatkan dari perbandingan antara ketinggian di DSM dan DTM pada lokasi titik yang sama. Penelitiandilakukan pada tiga lokasi yang merepresentasikan perbedaan topografi, yaitu Kalimantan, Aceh, dan Bogor. Hasil daripenelitian ini menyimpulkan data DSM masih memenuhi ketelitian untuk digunakan dalam pemetaan RBI skala1:50.000 pada ketelitian minimal dan 1:100.000 pada ketelitian optimal sesuai dengan Perka BIG No. 15 Tahun 2014.Hal.313-32

Perbandingan Ketelitian Geometrik Citra Satelit Resolusi Tinggi dan Foto Udara untuk Keperluan Pemetaan Rupabumi Skala Besar = Geometric Accuracy Comparison between High Resolution Satellite Imagery and Aerial Photo for Large Scale Topographic Mapping

Selain foto udara, citra satelit resolusi tinggi (CSRT) saat ini merupakan data dasar yang digunakan untuk pemetaan Rupabumi Indonesia (RBI) skala 1:5.000. Meski digunakan untuk menghasilkan peta pada level skala yang sama, namun foto udara dan CSRT memiliki perbedaan spesifikasi terkait kualitas geometriknya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran mengenai kemampuan data CSRT dan foto udara, sehingga bisa menjadi salah satu landasan dalam membuat kebijakan terkait. Aspek yang dikaji adalah ketelitian geometrik CSRT dan foto udara dari sisi resolusi dan akurasi posisi. Data CSRT yang digunakan adalah citra hasil orthorektifikasi, yaitu wilayah Bolaang Mongondow Timur, Ambon, Sumba Timur, Morowali, Kualatanjung, dan Gorontalo, sedangkan data foto udara yang digunakan adalah wilayah Palu dan Bogor. Sebagai perbandingan hasil digunakan acuan standar di negara lain seperti American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS) dan National Technical Document For Establishing Cartographic Base in India. Hasil penelitian menunjukkan ketelitian geometri CSRT berada pada skala 1:5.000 kelas 2 dan 3, sedangkan ketelitian foto udara berada pada skala 1:5.000 kelas 1. Secara resolusi, foto udara 2-4 kali lebih detail dari CSRT. Meski demikian, CSRT memiliki keunggulan yaitu cakupan footprint yang jauh lebih luas daripada foto udara, sehingga dalam keperluan praktis CSRT lebih sering digunakan untuk menghasilkan data RBI skala besar dibandingkan foto udaraHlm. 125-13