Analisis Kehandalan Ekstraksi Garis Tepi Bangunan dari Data Foto Udara Menggunakan Pendekatan Deep Learning Berbasis Mask R-CNN

Kebutuhan peta dasar skala besar khususnya skala 1:5.000 terus meningkat dari waktu ke waktu. Pada umumnya ekstraksi fitur unsur Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) salah satunya adalah bangunan dilakukan dengan dijitasi atau stereoplotting unsur secara manual baik dari data citra satelit maupun data foto udara. Namun hal itu memiliki kelemahan yaitu membutuhkan waktu yang lama tergantung pada kepadatan dan jumlah bangunan pada area yang akan dipetakan. Di sisi lain Pemerintah Indonesia menjadikan percepatan penyelenggaraan Peta RBI skala 1:5000 menjadi salah satu prioritas utama dalam kegiatan kebijakan satu peta. Deteksi dan ekstraksi garis tepi bangunan secara otomatis menggunakan teknologi computer vision dari citra optis dan data point cloud LiDAR telah populer beberapa tahun terakhir. Salah satu teknologi yang dikembangkan adalah dengan pendekatan deep learning. Ekstraksi garis bangunan dengan pendekatan deep learning memiliki kelemahan yaitu poligon garis tepi bangunan yang dihasilkan tidak teratur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui akurasi hasil regularisasi poligon dari ekstraksi garis tepi bangunan secara otomatis menggunakan metode deep learning berbasis Mask Region-base Convolutional Neural Networks (Mask R-CNN) dari data foto udara. Hasil penelitian menunjukkan pada area bangunan dengan kepadatan tinggi dan bentuk yang teratur (AoI 1) memiliki nilai indeks Intersection over Union (IoU) sebesar 87,8% sedangkan pada area dengan kepadatan tinggi dengan bentuk atap bangunan yang tidak teratur (AoI 2) memiliki nilai indeks IoU sebesar 82,6%. Kemudian juga dilakukan perhitungan akurasi posisi pada 25 sampel titik sudut bangunan dengan hasil CE90 pada AoI 1 sebesar 1,183 m dan pada AoI 2 sebesar 1,303 m. Secara geometri data garis tepi bangunan hasil regularisasi tersebut sudah dapat digunakan sebagai unsur bangunan Peta RBI skala 1:5.000 karena dari hasil perhitungaan uji ketelitian geometrik horisontal (CE90) menunjukkan bahwa data tersebut masuk dalam ketelitian Peta RBI 1:5.000 kelas satu

Comparative Analysis of the Semantic Conditions of LoD3 3D Building Model Based on Aerial Photography and Terrestrial Photogrammetry

3D modeling of buildings is an important method in mapping and modeling the built environment. In this study, we analyzed the differences between the semantic state of actual buildings and 3D models of LoD3 buildings generated using aerial and terrestrial photogrammetric methods. We also evaluated the accuracy of the visual representation as well as the suitability of the building geometry and texture. Our method involves collecting aerial and terrestrial photographic data and processing it using SFM (structure from motion) technology. The photogrammetric data was then processed using image matching algorithms and 3D reconstruction techniques to generate 3D models of LoD3 buildings. The actual semantic state of the building was identified through field surveys and reference data collection. The 3D building model was successfully modeled from 1201 photos and 19 ground control points. The results of the evaluation of the geometry accuracy test, dimensions and semantic completeness of the 3D model, the use of aerial photographs and terrestrial photogrammetry in LoD3 3D modeling are assessed from the results of the automatic 3D modeling process using SfM (Structure from Motion) technology that produces 3D building models in Level of Detail (LoD) 3 with Root Mean Square Error values <0.5 meters and has semantic completeness of the building in accordance with the original object based on the City Geography Markup Language (CityGML) standard. The facade formed from the modeling almost follows the original model such as doors, windows, hallways, etc

Ketelitian Pemetaan dengan Foto Udara Tunggal : Studi Kasus di Kampus UGM dan Sekitarnya.

ABSTRACS In soft copy photogrammetry, a common method in generating an accurate map includes some standard procedures, ie. inner orientation, outer orientation, and absolute orientation, and the photograph should have an appropriate overlap area. This research explored the use of monoplotting method to generate a map from an aerial photograph image. The aerial Photograph covered Gadjah Mada University in the scale of 1: 10,000. Steps were followed to produce a map using monoplotting technique. Firstly, an aerial photograph was scanned and then 15 existing Ground Control Points (GCPs) were identified on the image. Secondly, parameter transformations were computed using polynomial interpolation and space resection were used to generate coordinate objects on the earth. Finally, object coordinates were evaluated against existing ground control coordinates. The research shows that monoplotting technique can be used to produce thematic map, in the scale of 1: 10 000 and in 100 dpi scanning resolution. Deviation in abscise and ordinate are 10.5 pixels and 3 pixels respectively. Key word: Interpelasi polinomial, collinear wquatio

Kajian Keandalan True Orthophoto Untuk Pemetaan Skala Besar 1 : 5.000

Pembangunan kewilayahan yang merata di Indonesia masih terkendala dengan tidak tersedianya peta dasar skala besar sebagai bahan utama dalam penyusunan Rencana Detail Tata Ruang (RDTR). Data orthophoto dapat digunakan sebagai alternatif sumber data dalam penyediaan peta dasar skala besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji keandalan data true orthophoto hasil dense image matching dibandingkan dengan ground orthophoto bagi pembuatan unsur peta dasar skala besar di Indonesia. Area penelitian mengambil sampel wilayah urban, wilayah lahan terbuka dan wilayah bervegetasi. Tahap penelitian meliputi persiapan, pembentukan true orthophoto, dan analisis perbandingan antara unsur tutupan lahan pada true orthophoto dengan unsur tutupan lahan pada ground orthophoto. Berdasarkan hasil penelitian,true orthophoto memiliki kelemahan pada visualisasinya. Tingkat kecerahan dan kejelasan objek tutupan lahannya masih lebih rendah dibandingkan dengan data ground orthophoto. Kelemahan true orthophoto pada wilayah urban adalah banyaknya variasi rona piksel pada objek yang mengaburkan batas tutupan lahan, dominasi rona piksel objek yang menghilangkan objek lainnya dan adanya efek gergaji (sawtooth effect) pada bangunan tinggi. Untuk wilayah lahan terbuka dan wilayah bervegetasi terdapat kumpulan  piksel yang berwarna abu-abu hingga kehitaman pada objek tutupan lahan. Perbedaan gelap terang piksel pada objek tutupan lahan dapat mempersulit identifikasi batas tutupan lahan.  Secara geometri, data true orthophoto dapat digunakan untuk pembuatan peta dasar skala besar 1 : 5.000, hal ini ditunjukkan dengan hasil uji ketelitian geometrik horisontal (CE90) pada wilayah penelitian yang masuk ke dalam ketelitian peta RBI 1 : 5.000 kelas duaPembangunan kewilayahan yang merata di Indonesia masih terkendala dengan tidak tersedianya peta dasar skala besar sebagai bahan utama dalam penyusunan Rencana Detail Tata Ruang (RDTR). Data orthophoto dapat digunakan sebagai alternatif sumber data dalam penyediaan peta dasar skala besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji keandalan data true orthophoto hasil dense image matching dibandingkan dengan ground orthophoto bagi pembuatan unsur peta dasar skala besar di Indonesia. Area penelitian mengambil sampel wilayah urban, wilayah lahan terbuka dan wilayah bervegetasi. Tahap penelitian meliputi persiapan, pembentukan true orthophoto, dan analisis perbandingan antara unsur tutupan lahan pada true orthophoto dengan unsur tutupan lahan pada ground orthophoto. Berdasarkan hasil penelitian,true orthophoto memiliki kelemahan pada visualisasinya. Tingkat kecerahan dan kejelasan objek tutupan lahannya masih lebih rendah dibandingkan dengan data ground orthophoto. Kelemahan true orthophoto pada wilayah urban adalah banyaknya variasi rona piksel pada objek yang mengaburkan batas tutupan lahan, dominasi rona piksel objek yang menghilangkan objek lainnya dan adanya efek gergaji (sawtooth effect) pada bangunan tinggi. Untuk wilayah lahan terbuka dan wilayah bervegetasi terdapat kumpulan  piksel yang berwarna abu-abu hingga kehitaman pada objek tutupan lahan. Perbedaan gelap terang piksel pada objek tutupan lahan dapat mempersulit identifikasi batas tutupan lahan.  Secara geometri, data true orthophoto dapat digunakan untuk pembuatan peta dasar skala besar 1 : 5.000, hal ini ditunjukkan dengan hasil uji ketelitian geometrik horisontal (CE90) pada wilayah penelitian yang masuk ke dalam ketelitian peta RBI 1 : 5.000 kelas dua.The unavailability of a large scale base map creates a challenge to entirely develop equal territorial in Indonesia as the primary material for preparing Detailed Spatial Plan (DSP). The orthophoto data is used as an alternative source of data in the provision of large-scale maps. This study aims to examine the results of true orthophoto of dense image matching for producing the large-scale topographical elements of 1: 5,000. The findings are compared with ground orthophoto data in the same territory. The samples were urban areas, open land areas, and vegetated areas. The research consists of preparation, generate true orthophoto, and comparative analysis of research findings with ground orthophoto. The true orthophoto of dense image matching results has weaknesses in its visualization. The level of brightness and clarity of the land is lower than the ground orthophoto. The weakness of true orthophoto in urban areas is many hue variations of pixels on objects that obscure the land boundaries, the dominance of object pixel hue that removes other objects, and the sawtooth effect on the high buildings. Thus, there is a gray collection of black pixels on the land object for open land and vegetated areas. The difference in dark and light pixels of land objects complicates the identification of land boundaries. Geometrically, true orthophoto data of dense image matching used as primary data for making large-scale base maps of 1: 5.000 is indicated by the horizontal geometric accuracy test (CE90) in the research area that includes the second class topographical map accuracy of 1:5.000

Pembuatan Model Prediksi Lahan Terbangun di Kabupaten Kulon Progo dengan Citra Satelit Penginderaan Jauh

Perubahan tutupan lahan terbangun pada kota atau kabupaten menjadi suatu hal umum yang sering terjadi dan terus berkembang di kawasan yang cepat tumbuh. Perkembangan lahan terbangun tersebut dapat diprediksi dengan melakukan pembuatan model prediksi dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi geografis. Pada kajian ini, dilakukan pemodelan prediksi tutupan lahan di wilayah Kabupaten Kulon Progo pada tahun 2023 dengan menggunakan metode Cellular Automata (CA). Model prediksi tersebut disusun dengan hasil klasifikasi tutupan lahan pada tahun 2017 dan 2020 dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan variabel spasial berupa jangkauan jalan terhadap lahan terbangun. Model prediksi lahan terbangun yang berhasil dimodelkan memiliki pola persebaran dimana kelas daerah bervegetasi banyak mendominasi di Kapanewon Kokap, Girimulyo, Samigaluh, dan Kalibawang. Untuk Kapanewon lain lebih didominasi oleh tutupan lahan pertanian dan lahan terbangun. Berkaitan dengan itu, luasan tutupan lahan untuk masing-masing kelas meliputi lahan terbangun dengan 7.353,84 ha, badan air dengan 440,59 ha, daerah bervegetasi dengan 29.273,71 Ha, lahan pertanian dengan 17.665,76 ha, dan lahan terbuka dengan 2.920,24 ha. Di samping itu, untuk nilai akurasi tutupan lahan terbangun pada model prediksi memiliki nilai producer’s accuracy dan user’s accuracy secara berturut-turut sebesar 89% dan 76%. Adapun secara keseluruhan model prediksi ini mendapatkan nilai overall accuracy dan Indeks Kappa berturut-turut sebesar 81% dan 0,75. Berdasarkan nilai tersebut, model prediksi memiliki nilai akurasi yang cukup baik dan dapat digunakan sebagai salah satu alternatif untuk menjadi acuan dalam melihat potensi perubahan yang terjadi di masa yang akan datang

Penggunaan Persamaan kolinier Untuk rektifikasi Citra Satelit Spot Secara Parsial

Commonly, to obtain object position in a map coordinate system, satellite images have to be transformed into orthoimage and then do vectorization. This method encompasses two stages, i. e. transforming raster into raster image and then transforming raster into vector data. In photogrammetry, there is a method for determining object\u27s horizontal position on a map coordinate system from a single aerial photograph/image using a collinear equation. By this method, object\u27 horizontal position on image can be determined in map coordinate system directly and also involves variation of earth surface. Semarang area, which covered by a full scene of SPOT Panchromatic image, was taken as a research area. Application of collinear equation in research area is done partially, i.e. dividing the area, which has size of 30 km x 30 km, into a experiment areas. The research shows, 2 areas and 4 areas fulfill specification of BAKOSURTANAL\u27s topographic map at 1:50.000 and 1:100.000 scale. The two areas have size 5,7 x 3,2 km2 and 8,0 x 4,2 km2, with flat terrain, and identification of Ground Control Points and Check Points on SPOT image can be done clearly

Karakteristik obyek hasil dari berbagai macam teknik filtering

ABSTRACT Basically, there are only three features in GIS (Geographic Information System), namely: node, arc, and polyline. A node is a unique representation of spatial information that is represented by an (X,19 or Ow) coordinate system. An arc is relation between two nodes or more, and a polyline is relation of some nodes where .the starting node is same as the ending node. In image processing, especially in pattern recognition, nodes, arcs, and polylines can be associated with and have the same characteristic as points, lines, and area. Filtering techniques have been widely used in image processing for image enhancement, reducing noise, or increasing quality of image, for example: low pass filtering median filtering, and high pass filtering. These techniques are used to be applied in an image with a raster data format. On the other hand, the most popular application of GIS was in vector data form. Although there is\u27 a,method of conversion from raster format data to vector form or vice versa, but it loses some important information. This paper tries to evaluate the chdracteristic of an object that is extracted from image. The research shows the characteristic of the output image is the same with the characteristic of the filter that was applied, but the filter can not isolate the different objects, such as a point object from a line object

Ekstraksi Fitur Bangunan Secara Cepat pada Foto UAV Menggunakan Metode Deep Residual Neural Network Berbasis FCN

Dalam beberapa dekade terakhir, teknologi penginderaan jauh menjadi salah satu teknik yang paling bagus untuk akuisisi data pada area luas tanpa perlu melakukan survey langsung di lapangan dengan tingkat kedetailan yang tinggi. Dengan perubahan tutupan lahan yang semakin cepat dan dinamis diperlukan teknologi yang dapat menghasilkan data dengan tingkat kedetailan tinggi,murah dan dapat menghasilkan data dalam waktu yang cepat. Salah satu produk penginderaan jauh tersebut adalah Foto Udara dengan teknologi pesawat tanpa awak (UAV). Teknologi ini mampu menghasilkan output data spasial detail dengan biaya relatif murah, cepat dan terkini. Salah 1 unsur yang cepat berubah di wilayah perkotaan adalah pada pertambahan objek bangunan. Dalam pembuatan bangunan tersebut harus dilengkapi dengan syarat keterangan ijin mendirikan bangunan (IMB) dari instansi terkait. Ketentuan ijin ini tidak terlepas dari aturan RDTR dan PZ yang berlaku serta hanya boleh didirikan pada zonasi yang diijinkan. Dengan kebutuhan data informasi fitur bangunan yang cukup banyak dan mendesak, diperlukan metode ekstraksi yang cepat juga. Metode yang saat ini berkembang pesat adalah ekstraksi otomatis menggunakan teknologi deep learning. Metode yang digunakan adalah Fully Convolutional Network (FCN) dengan arsitektur Residual Neural network (ResNet). Dalam penelitian ini akurasi ekstraksi pada fitur bangunan dapat mencapai 95% dan dapat melakukan ekstraksi pada satu NLP skala 1 : 5.000 dengan cepat. Metode ini dapat menghasilkan ekstraksi pada image seperti foto udara dengan cepat dan akurat.

ANALISIS PENURUNAN MUKA TANAH MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL 1A DENGAN METODE DINSAR TAHUN 2019-2021 (STUDI KASUS : PEMBANGUNAN JALAN TOL SEMARANG DEMAK)

Kabupaten Demak dan Kota Semarang adalah daerah yang berada di pesisir Pulau Jawa yang padat dan pusat ekonomi yang berkembang secara pesat. Pada wilayah ini sering terjadi bencana sistematik berupa banjir rob dan penurunan muka tanah. Pembangunan jalan tol berfungsi untuk memperlancar kegiatan ekonomi di wilayah tersebut. Pemantauan secara berkelanjutan diperlukan untuk mengetahui dampak yang timbul seiring berjalannya waktu akibat fenomena penurunan muka tanah. Metode DInSAR dimanfaatkan dalam penelitian ini untuk memantau fenomena tersebut karena merupakan sebuah metode quick assement yang murah, cepat, mencangkup area yang luas dan tepat secara akurasi.Data yang digunakan terdiri dari 6 citra satelit Sentinel 1A mode IW yang diakuisisi tahun 2019-2021. Metode DInSAR menggunakan DEM SRTM 1 arcsec sebagai referensi topografi. Hasil penelitian sebelumnya berupa survei GNSS digunakan sebagai data pembanding dari hasil pengolahan DInSAR karena dianggap lebih teliti dalam hal akurasi. Data DInSAR dan GNSS di uji menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov untuk mengetahui signifikansi kedua data tersebut.Hasil penurunan muka tanah Kabupaten Demak dan Kota Semarang yang didapatkan dari metode DInSAR rata-rata sebesar 4,13 0,80 cm/tahun. Penurunan rata-rata terbesar terjadi di Kecamatan Genuk sebesar 7,94 0,85 cm/tahun sedangkan penurunan rata-rata terendah terjadi di Kecamatan Wonosalam sebesar 1,38 0,53 cm/tahun. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov adalah 0,4 dimana nilai tersebut melebihi batas 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa kedua data tidak berbeda secara signifikan. Kata kunci :  Demak, Dinsar, jalan tol, penurunan muka tanah, Semarang. Uji Kolmogorov-smirno