## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Calibration of Digital Cameras for Mobile Mapping Purposes
Parningotan Hasudungan Situmorang 1 , Catur Aries Rokhmana 2
1 Mahasiswa Magister Teknik Geomatika UGM, Departemen Teknik Geodesi FT-UGM
2 Staf Pengajar, Departemen Teknik Geodesi FT-UGM
Article History:
Received 12 November 2018
Received in revised form 5 June 2019 Accepted 11 June 2019
Available online 28 June 2019 ABSTRACT.  The development of the use of non-metric digital cameras in the form of action cameras for collecting geospatial data has become very useful and supports the work of mobile mapping for making three-dimensional (3D) models.
Each lens has an error in the formation of a projection design and also an error during production. For example in a fisheye lens, which has a distortion model, namely radial distortion, tangential distortion, and shifting of the optical center point.  The  camera  is  considered  to  be  calibrated  if  the  principal  distance, principal  point  offset,  and  lens  distortion  parameters  are  known.  The preparation stage that needs to be done on the mobile mapping work in making 3D  models  is  camera  calibration.  This  research  aims  to  determine  the  value  of internal orientation parameters of a digital camera (action camera) that is used for  mobile  mapping  purposes.  Camera  calibration  in  Photogrammetry  aims  to determine the geometric model of the camera described by Interior Orientation Parameters (IOP), including focal length, shifting principle point (PP), distortion, and other parameters. The calibration method used is the test field calibration. The  calibration  activities  carried  out  on  digital  cameras  are  by  measuring targets  in  the  field  using  coded  targets  from  Agisoft  software.  The  calibration process  is  also  carried  out when  processing photo  data  with  Agisoft  Photoscan Professional  software.  Camera  calibration  results  using  bundle  adjustment  on Agisoft  Photoscan  Professional  software  produce  IOP  (Interior  Orientation Parameter)  parameters,  namely  principal  distance  (C),  principal  point  (x 0 ,  y 0 ), and  lens  distortion  parameters  (K 1 ,  K 2 ,  K 3 ,  P 1 ,  P 2 ,  B 1 ,  B 2 ).  Based  on  the  results obtained,  it  can  be  concluded  that  Maximum  Observational  Radial  Distance Encountered is 1 mm.
Keywords: Kalibrasi, test field calibration, IOP, mobile mapping

## Corresponding Author:
Parningotan Hasudungan Situmorang Email: parningotan.h@mail.ugm.ac.id
© Author(s) 2019.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Teknologi  mobile  mapping  merupakan  teknologi pemetaan dengan wahana yang bergerak yang dilengkapi dengan multi sensor seperti sensor kamera digital, sensor Global  Navigation  Satellite  System  (GNSS),  sensor  Inertial Measurement  Unit  (IMU),  sensor  laser  scanner,  dan perangkat  penyimpanan  data.  Keseluruhan  komponen sensor  tersebut  terintegrasi  pada  wahana  yang  bergerak (mobil,  sepeda  motor,  manusia,  van,  kereta  api,  perahu, dan  sebagainya).  Pembuatan  model  tiga  dimensi  (3D) dapat dilakukan dengan teknologi mobile mapping berupa Mobile Mapping System (MMS)  dengan  teknik  Close Range Photogrammetry (CRP).
Berdasarkan karakteristik kamera digital, penggunaannya mulai meluas untuk kegiatan pengumpulan data dengan Unmanned Aerial Vehicle (UAV), MMS, maupun kegiatan Fotogrametri lainnya (Teo, 2015). Pada MMS terdapat beberapa jenis kamera yang umumnya
digunakan,  yaitu  industrial  (industri),  Digital  Single  Lens Reflex (DSLR), Mirrorless Compact System, medium format (format  sedang)  (Cox,  2016).  Kamera  digital  non-metrik digunakan  untuk  menggantikan  kamera  digital  metrik, karena dapat mengurangi biaya dalam pengumpulan data foto obyek dunia nyata (real world) dengan teknik CRP.
Perkembangan  penggunaan  kamera  digital  non-metrik berupa action camera untuk pengumpulan data geospasial menjadi  sangat  bermanfaat  dan  mendukung  pekerjaan mobile  mapping  untuk  pembuatan  model  3D.  Namun kekurangan  kamera  digital  non-metrik  yaitu  kualitas geometriknya  yang  kurang  baik,  yang  mengakibatkan posisi  pada  foto  yang  dihasilkan  kurang  akurat.  Sehingga diperlukan  kalibrasi  kamera  untuk  tahap  persiapan  pada pekerjaan  mobile  mapping  dalam  pembuatan  model  3D. Pada kamera non metrik dapat  dilakukan  kalibrasi untuk menghilangkan  kesalahan  sistematik  dan  mendapatkan hasil  yang  baik  untuk  aplikasi  terapan  Fotogrametri terestris (Wolf et al., 2014).
Menurut (Remondino & Fraser, 2006), kamera dianggap sudah  terkalibrasi  jika  principal  distance,  principal  point offset, dan parameter distorsi lensa sudah diketahui. Setiap lensa  memiliki  kesalahan  dalam  pembentukan  desain proyeksi dan juga kesalahan saat produksi. Sebagai contoh pada  lensa  fisheye,  yang  memiliki  model  distorsi,  yaitu distorsi  radial,  distorsi  tangensial,  dan  pergeseran  titik pusat  optik.  Proyeksi  lensa  fisheye  direpresentasikan sebagai fungsi linier, sinus, atau tangen dari sudut datang (θ) (Wolf et al., 2014).
Berdasarkan  hasil  penilaian  kalibrasi  kamera  yang dilakukan oleh Hassan, jumlah piksel berbanding terbalik dengan keakuratan kamera. Karena jumlah foto berkurang, pengaturan  ditetapkan  sebagai  default  dan  penggunaan prosedur  standar,  semakin  tinggi  dan  dioptimalkan keakuratan kalibrasi kamera karena memiliki RMSE yang lebih kecil. Selain itu, metode standar yang dikembangkan oleh Eos Systems Inc. dalam hal pengaturan dan prosedur gambar memiliki RMSE yang lebih kecil.  Compact camera tidak  konsisten  dalam  hal  distorsi  lensa  (Hassan  et  al., 2014).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai parameter  orientasi  internal  dari  kamera  digital  (action camera) yang digunakan untuk keperluan mobile mapping. Kalibrasi  kamera  dalam  Fotogrametri  bertujuan  untuk menentukan  model  geometrik  kamera  yang  dijelaskan oleh  Interior  Orientation  Parameter  (IOP),  termasuk panjang  fokus,  pergeseran  principle  point  (PP),  distorsi, dan parameter lainnya.

## 2. Data dan Metodologi
Kegiatan  kalibrasi  yang  dilakukan  pada  kamera  digital yaitu  dengan  mengukur  target  yang  ada  di  lapangan menggunakan  coded targets  dari  perangkat  lunak  Agisoft Photoscan  Profesional.  Proses  kalibrasi  juga  dilakukan pada  saat  pengolahan  data  foto  dengan  perangkat  lunak Agisoft Photoscan Profesional.
2.1. Data dan Lokasi Penelitian ini dilakukan di dalam ruangan (indoor) yaitu pada  objek  bagian  dalam  fasad  bangunan  rumah. Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Personal Computer (PC), kamera digital non-metrik (action camera), coded targets, jalon (mounting camera), meteran baja,  perangkat  lunak  Agisoft Photoscan Professional,  dan Microsoft Office.  Bahan  penelitian  yang  digunakan  adalah data hasil pemotretan objek bagian dalam fasad bangunan rumah, yang berupa data foto yang terdapat coded targets. Data  hasil  pengukuran  jarak  langsung  antara  dua  buah coded targets yang  telah  dipasang pada objek yang  difoto di lapangan dijadikan sebagai analisis perbandingan jarak (scale bar coded targets). 2.2. Metodologi Menurut  Tang  (2013),  kalibrasi  kamera  pada Fotogrametri  merupakan  suatu  penentuan  kegiatan  dan proses  tertentu  pengukuran  spesifik  pada  kamera, instrumen,  perangkat  lain  yang  dibandingkan  dengan standar  tertentu  yang  kemudian  digunakan  untuk memperbaiki  atau  mengatasi  kesalahan  saat  perekaman data.  Kalibrasi  kamera  dapat  menentukan  model
geometrik  kamera  yang  dijelaskan  dengan  diperolehnya Interior  Orientation  Parameter  (IOP).  Menurut  (Clarke  & Fryer, 1998; Kraus, 1997; Luhmann et al., 2006; McGlone et al., 2004) yang dirangkum dalam disertasi Tang (2013), beberapa  teknik  kalibrasi  yang  telah  digunakan  dalam Fotogrametri adalah sebagai berikut :
1. Teknik  laboratory  calibration,  yaitu  teknik  kalibrasi yang  sering  digunakan  untuk  kamera  metrik. Parameter Interior Orientation (IO) ditentukan dengan Goniometer,  Collimators  atau  instrument  optikal lainnya.
2. Teknik  test  field  calibration,  dilakukan  dengan mengukur  target  yang  ada  di  lapangan  yang  telah diketahui  koordinatnya  dengan  bidang  uji  yang direkam dari stasiun pengamatan multi-view. Kalibrasi ini  diproses  dengan  Bundle  Adjustment  untuk menghitung IOP.
3. Teknik  kalibrasi  plumb-line,  garis  lurus  harus dicitrakan sebagai garis lurus dan semua penyimpangan disebabkan adanya distorsi.
4. Kalibrasi  in-situ, teknik ini juga dikenal sebagai  on  the job calibration  yang  menunjukkan  bidang  uji  kalibrasi dengan  kombinasi  koordinat  yang  diketahui  dari pengukuran objek sebenarnya.
5. Self-calibration,  teknik  ini  dipertimbangkan  sebagai proses  lanjutan  teknik  test  field  calibration  dan kalibrasi in-situ.
Pada  penelitian  ini,  untuk  menghasilkan  parameter orientasi dalam, dilakukan implementasi kalibrasi kamera pada  pengolahan  data  foto  objek  fasad  bangunan  bagian dalam rumah, yang sudah terpasang 14 buah coded targets. Pemotretan  objek  menghasilkan  20  buah  foto  beserta coded  targets,  yang  diolah  secara  Fotogrametri  (Bundle Adjustment)  sampai  menghasilkan  model  3D  objek  fasad bangunan.  Adapun  diagram  alir  penelitian  ini,  dapat dilihat pada Gambar 2.1.
Mulai
Studi Literaur Print Coded Targets Pemasangan Coded Targets Pemotretan Objek Pengolahan Foto Selesai Analisis Jarak (Scale Bar Code Targets) PERSIAPAN PENGUMPULAN DATA PENGOLAHAN DATA ANALISIS DATA Pemgukuran Jarak (Coded Targets) Kalibrasi Kamera IOP Optimasi Kamera Gambar 2.1 Diagram Alir Penelitian

## 2.3. Coded Targets
Coded  targets  adalah  penanda  yang  dicetak  untuk ditempatkan  pada  objek  yang  akan  difoto,  dan  dapat digunakan  dalam  software  Agisoft  Photoscan  Professional sebagai  titik  referensi  untuk  sistem  koordinat.  Coded targets digunakan untuk mempercepat proses pengolahan foto  pada  tahap  Align  Photos  pada  software  Agisoft Photoscan Professional.  Penggunaan  coded targets ini  juga dapat  membantu  kalibrasi  kamera  otomatis  yang  secara akurat menentukan foto yang saling bersesuaian.
Pada  penelitian  ini,  coded target dicetak  menggunakan marker  type  12  bit,  sebanyak  14  coded  targets. Pemasangan  coded targets  pada  objek  (scene)  yang  akan difoto  harus  datar  dan  terhindar  dari  perubahan  bentuk (pergeseran  tempat).  Coded  targets  berbentuk  lingkaran dengan segmen hitam  dan  putih.  Pada Gambar 2.2, dapat dilihat  coded targets yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dengan pola yang berbeda-beda.
Gambar 2.2 Coded Targets 12 bit dan pemasangan pada objek
2.4. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  yaitu  pemotretan objek yang sudah terpasang coded targets dan pengukuran jarak antara dua buah  coded targets.  Teknik pengambilan foto  dilakukan  dengan  teknik  mobile  mapping,  yang menghasilkan 20 gambar/foto dengan 20 camera stations. Kamera  dipasang  pada  ujung  atas  jalon  dengan  mode kamera  landscape,  yang  dibawa  oleh  manusia  berjalan sepanjang koridor objek yang difoto. Posisi kamera selama proses akuisisi foto dapat dilihat pada Gambar 2.3.
Gambar 2.3 Posisi camera station
Pengukuran  jarak  langsung  di  lapangan  (objek)  antara dua buah coded targets dilakukan untuk memperoleh data jarak/panjang antara dua buah coded targets. Pengukuran jarak  langsung  menggunakan  meterean  baja,  dilakukan untuk  keperluan  analisis  jarak  scale bars setiap  pasangan
coded  targets.  Pasangan  coded  targets  yang  diukur jaraknya di lapangan (objek) ditampilkan dalam Tabel 2.1 dan Gambar 2.4.
Tabel 2.1 Pengukuran jarak antara dua buah coded targets pada objek yang difoto di lapangan Label Coded Targets Distance (m) Target 17 – Target 19 1,082 Target 17 – Target 18 0,924 Target 18 – Target 19 0,661 Target 15 – Target 19 2,520 Target 15 – Target 18 2,205 Target 15 – Target 17 1,441 Target 17 – Target 34 2,676 Target 15 – Target 34 1,247
Gambar 2.4 Pengukuran jarak antara dua buah coded targets pada objek yang difoto di lapangan

## 2.5. Pengolahan Foto
Pengolahan  data  foto  ini  dilakukan  dengan  pembuatan stereo  foto  yang  meliputi  proses  alignment photo  (image matching), proses gradual selection, dan pembuatan dense cloud.  Gradual  selection  merupakan  proses  untuk menghilangkan  point  cloud  yang  memiliki  tingkat ketidaksesuaian atau error yang tinggi. Proses pembuatan dense cloud merupakan  metode  yang  paling  sesuai  untuk pembuatan model 3D tekstur pada objek.
Tahapan  selanjutnya  yaitu  pembuatan  model  3D, dimana  dense  point  cloud  yang  telah  terbentuk dihubungkan  satu  sama  lain  membentuk  jaring  segitiga atau  Triangular  Irregular  Network  (TIN).  Proses  ini disebut  sebagai  proses  pembuatan  mesh  atau  model geometri  dengan  metode  arbitrary.  Metode  arbitrary merupakan  metode  pembentukan  geometri  permukaan untuk  berbagai  macam  objek  yang  diakuisisi  dari  jarak dekat,  misalnya  candi,  bangunan,  dan  lain-lain  (Agisoft, 2017).  Pembentukan  model  3D  dilanjutkan  ke  tahap pemberian  tekstur  pada  permukaan  objek.  Proses texturing  ini  bertujuan  agar  model  3D  yang  dihasilkan memiliki  kenampakan  yang  mirip  dengan  kondisi  di lapangan.
2.6. Kalibrasi Kamera
Metode  kalibrasi  yang  digunakan  yaitu  test  field calibration. Test field adalah salah satu bagian penting dari
kalibrasi  kamera.  Test field  dikembangkan  sesuai  dengan kebutuhan  penelitian.  Kamera  dikalibrasi  dengan  metode test  field  terestris  menggunakan  Bundle  Adjustment konvensional  dengan  model  matematis  kolinearitas  yang dirancang  khusus  untuk  lensa  fisheye.  Model  matematis kolinearitas  dikombinasikan  dengan  model  distorsi  lensa umumnya  digunakan  dalam  proses  kalibrasi  kamera fotogrametrik.
Menurut penelitian yang pernah dilakukan oleh Hanifa, bahwa  untuk  keperluan  geometrik  yang  cukup  tinggi sudah  seharusnya  semua  parameter  internal  kamera digunakan  untuk  meningkatkan  ketelitian  koordinat. Penentuan  parameter  internal  kamera  atau  proses kalibrasi  kamera  harus  dilakukan  pada  waktu  yang sedekat  mungkin  dengan  waktu  pemanfaatan  kamera tersebut atau idealnya kalibrasi dilakukan secara simultan dengan  saat  pemakaian  kamera  untuk  aplikasi  tertentu atau biasa disebut dengan metode self-calibration (Hanifa, 2007).
Pada  saat  pemotretan,  berkas  sinar  dari  objek merambat  menyerupai  garis  lurus  menuju  pusat  lensa kamera hingga berkas sinar ini mencapai bidang proyeksi. Kondisi  dimana titik objek pada dunia nyata (real world), titik  pusat  proyeksi  (pusat  kamera),  dan  titik  objek  pada bidang  foto  terletak  satu  garis  dalam  suatu  ruang dinamakan kondisi  kesegarisan berkas sinar atau  kondisi kolinieritas (collinearity condition). Kondisi ini merupakan syarat  fundamental  dalam  Fotogrametri,  dimana penyelesaian  umum  untuk  setiap  masalah  dalam  CRP dapat  diperoleh  dengan  menerapkan  persamaan kolinieritas.  Pusat  proyeksi  digunakan  pada  saat perekaman, dimana garis-garis proyeksi dari objek dengan koordinat ruang A (X A ,  Y A , Z A ) ke bidang proyeksi melalui suatu  titik  pusat  proyeksi  (X o ,  Y o ,  Z o ) , sehingga  terbentuk posisi  objek  pada  sistem  koordinat  foto  (x a ,  y a )  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.5.
Gambar 2.5 Kondisi kolinieritas (Sumber: Atkinson, 1996)
Dalam  Fotogrametri,  posisi  dari  sebuah  objek  pada ruang  didefinisikan  pada  sistem  koordinat  kartesian  3D. Pada  awalnya,  objek  terdefinisi  pada  sistem  koordinat berkas/foto,  kemudian  dilakukan  transformasi  koordinat untuk  mendapatkan  koordinat  objek  pada  sistem koordinat  tanah.  Kedua  sistem  koordinat  itu  terdapat perbedaan  orientasi  dan  skala,  sehingga  transformasi koordinat  terdiri  atas  translasi,  rotasi,  dan  perubahan skala.
Kalibrasi  kamera  dapat  dilakukan  dengan  proses estimasi  tidak  langsung,  dimana  parameter  orientasi dalam (IOP) dipulihkan. IOP kamera digital  yaitu panjang
fokus,  koordinat  principal  point,  dan  koefisien  kesalahan sistematis  lensa  (distorsi  lensa  radial,  decentering,  dan affinity).  Secara  umum,  kalibrasi  diselesaikan  dengan persamaan  kolinieritas  untuk  menentukan  parameter koreksi  lensa  dan  kamera  (Atkinson,  1996;  Wolf  et  al., 2014), yang disajikan dalam persamaan (1).
        ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 33 32 31 23 22 21 0 33 32 31 13 12 11 0 O A O A O A O A O A O A a O A O A O A O A O A O A a Z Z m Y Y m X X m Z Z m Y Y m X X m c y y Z Z m Y Y m X X m Z Z m Y Y m X X m c x x                         (1)
Keterangan : c : principle distance
(x 0 , y 0 )       : koordinat Principal Point (PP) (X A , Y A , Z A ) : titik koordinat objek A (X 0 , Y 0 , Z 0 )  : titik koordinat pusat kamera (x a , y a )       : titik koordinat bidang foto m : sudut rotasi omega (�), phi (�), kappa (�)
Pada persamaan (2), fungsi dari sudut rotasi omega (�), phi (�), kappa (�) merupakan elemen dari matriks rotasi.
                            
cos cos cos sin sin sin cos sin sin cos sin cos cos sin cos cos sin sin sin sin cos cos sin sin sin sin cos cos cos 33 32 31 23 22 21 13 12 11                  m m m m m m m m m            33 32 31 23 22 21 13 12 11 m m m m m m m m m m (2)
m κ merupakan  rotasi  terhadap  sumbu  z,  m ω adalah rotasi  terhadap  sumbu  y,  sedangkan  m φ rotasi  terhadap sumbu x.
Pada persamaan (3), ditampilkan persamaan kesalahan sistematis lensa.
Ay xy P y r P r K r K r K y y By Ax xy P x r P r K r K r K x x                  1 2 2 6 3 4 2 2 1 2 2 2 1 6 3 4 2 2 1 2 ) 2 ( 2 ) ( 2 ) 2 ( ) ( (3)
Keterangan :
K 1 , K 2 , K 3 : koefesien sistematis distorsi radial P 1 dan P 2
: koefesien distorsi decentering A dan B : parameter affinity
Distorsi  radial  merupakan  pergeseran  linier  titik  foto dalam arah radial terhadap titik utama dari posisi idealnya. Distorsi  tangensial  atau  distorsi  decentric  adalah pergeseran  linier  titik  di  foto  pada  arah  normal  (tegak
lurus)  garis  radial  melalui  titik  foto  tersebut.  Distorsi tangensial disebabkan kesalahan sentering elemen-elemen lensa  dalam  satu  gabungan  lensa  dimana  titik  pusat elemen-elemen lensa dalam gabungan lensa tersebut tidak terletak pada satu garis lurus (Hanifa, 2007). Pada Gambar 2.6, dapat dilihat ilustrasi akibat adanya distorsi lensa dan tidak ortogonalnya sumbu atau affine deformation.
Gambar 2.6 Distorsi lensa (Sumber: Pullivelli, 2005)
2.7. Hasil dan Analisis
Jenis data yang dihasilkan adalah nilai IOP kamera dan standar  deviasinya,  analisis  kesalahan  scale  bars,  dan model  3D  objek.  Hasil  dari  kalibrasi  kamera  merupakan salah  satu  hasil  yang  penting  dalam  pemodelan  3D. Kalibrasi  kamera  merupakan  suatu  proses  yang berpengaruh  terhadap  parameter  internal  dari  kamera yang dibutuhkan untuk merekonstruksi ulang berkas sinar pada  saat  pemotretan  (Ananingtyas  et  al.,  2016).  Oleh karena  itu  proses  kalibrasi  sangat  dibutuhkan  dalam pemodelan 3D.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Interior Orientation Parameter (IOP)
Hasil  kalibrasi  kamera  dengan  menggunakan  bundle adjustment  pada  perangkat  lunak  Agisoft  Photoscan Profesional  menghasilkan  parameter  IOP  (Interior Orientation  Parameter)  yaitu  nilai  principal  distance  (C), principal point (x 0 , y 0 ), dan parameter distorsi lensa (K 1 , K 2 , K 3 , P 1 , P 2 , B 1 , B 2 ). Pada  Tabel  3.1,  dapat  dilihat  nilai  parameter  IOP  dan standar  deviasinya.  Standar  deviasi  dapat  didefinisikan sebagai  nilai  kemungkinan  kuadrat  sekitar  nilai  rata-rata untuk  variabel  acak  dan  akar  kuadrat  positif  menjadi standar  deviasi  (Hanifa,  2007;  Hassan  et  al.,  2014).  Pada persamaan (4), ditampilkan rumus standar deviasi.
) 1 ( ) ( 2     n x x  (4)
Keterangan :
 : standar deviasi x
: nilai masing-masing data
x : mean dari seluruh data
n : jumlah data
Tabel 3.1 Nilai IOP dan standar deviasinya Camera
Variable Nilai Parameter Standar Deviasi C 1,3901 (mm) 0,0036 (mm) x 0 0,0049 (mm) 0,0000 (mm) y 0 -0,0000 (mm) 0,0000 (mm) K 1 1,267 x 10 -1 8,286 x 10 -4 K 2 5,749 x 10 -3 6,291 x 10 -5 K 3 4,557 x 10 -3 1,932 x 10 -5 P 1 1,051 x 10 -2 1,069 x 10 -4 P 2 -8,196 x 10 -5 1,066 x 10 -4 B 1 -7,104 x 10 -2 1,138 x 10 -3 B 2 -6,129 x 10 -6 4,849 x 10 -6
Hasil  koefesien  kalibrasi  dan  matriks  korelasi ditampilkan pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Calibration coefficients dan correlation matrix Nilai Error F B 1 K 1 P 1 P 2 F 1913,88 5 1,00 -0,40 -0,81 0,36 -0,13 B 1 109,365 2,3 1,00 -0,09 0,05 0,02 K 1 0,0805595 0,0011 1,00 -0,51 0,16 P 1 -0,00787374 0,0002 1,00 -0,02 P 2 -6,329 x 10 -5 0,00017 1,00

## Gambar 3.1 Image residuals (2,73mm)
Pada  Gambar  3.1,  menampilkan  sisa  efek  residu  foto yang masih ada, dengan distorsi yang menyebar dan tidak konsisten. Distorsi lensa dapat menyebabkan bergesernya titik  pada  foto  dari  posisi  yang  sebenarnya,  sehingga memberikan  ketelitian  pengukuran  yang  tidak  baik, namun tidak mempengaruhi kualitas ketajaman foto yang dihasilkan.

## 3.2. Analisis Kesalahan Scale Bar
Scale  bar  pada  software  Agisoft  Photoscan  Professional dapat  merepresentasikan  jarak  yang  diketahui  dalam scene.  Ini  bisa  menjadi  penggaris  standar  atau  bar  yang disiapkan khusus dengan panjang yang diketahui. Mereka dapat  terbukti  berguna  ketika  tidak  ada  cara  untuk menemukan titik kontrol tanah di seluruh tempat kejadian. Pada Tabel 3.3, dapat dilihat nilai kontrol scale bar, antara pengukuran jarak di lapangan dan perhitungan jarak pada
software  Agisoft  Photoscan  Professional  dengan  akurasi 0.001 m.
Tabel 3.3 Control scale bar Label Coded Targets Ukuran Jarak di lapangan (m) Ukuran Jarak di software (m) Error (m) Target 17 – Target 19 1,082 1,06227 -0,0197336 Target 17 – Target 18 0,924 0,933029 0,00902865 Target 18 – Target 19 0,661 0,665417 0,0044174 Target 15 – Target 19 2,520 2,49514 -0,0248572 Target 15 – Target 18 2,205 2,19826 -0,0067401 Target 15 – Target 17 1,441 1,4371 -0,0039039 Target 17 – Target 34 2,676 2,69734 0,021339 Target 15 – Target 34 1,247 1,27425 0,027247 Total 0,0172001
Agisoft Photoscan Professional  mendukung  pengukuran jarak  pada  model,  serta  luas  permukaan  dan  volume model  3D  yang  direkonstruksi.  Semua  instruksi  dari bagian  ini  berlaku  untuk  bekerja  pada  model  view  dari program,  baik  untuk  analisis  Dense Point Cloud  atau  data Mesh.  Saat  bekerja  dalam  model view,  semua  pengukuran dilakukan  dalam  ruang  3D,  tidak  seperti  pengukuran dalam tampilan Ortho, yang merupakan gambar planar.

## 3.3. Model 3D Objek
Pengolahan  foto  dan  kalibrasi  kamera  menghasilkan pemodelan 3D objek fasad bangunan rumah bagian dalam. Analisa  bentuk  3D  Model  objek  hasil  kalibrasi  otomatis pada  pengolahan  foto  masih  terdapat  kekurangan.  Model 3D  objek  bagian  dalam  fasad  bangunan  rumah  dapat ditampilkan pada Gambar 3.2.

## Gambar 3.2 Model 3D Objek

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  maka  dapat disimpulkan  bahwa  Maximum  Observational  Radial Distance Encountered  sebesar  1  mm. Setelah  pemrosesan dengan  software  Agisoft  Photoscan  Professional,  nilai parameter  kamera  stabil  dan  memiliki  akurasi  tinggi, akurasi  kalibrasi  elemen  orientasi  dalam  adalah  dalam mikron.  Parameter  kalibrasi  kamera  sering  kali  berubah tidak  teratur.  Total  kontrol  kesalahan  pengukuran  jarak langsung  dan  perhitungan  jarak  software  pada  pasangan coded  targets  adalah  sebesar  0,0172  m.  Model  3D  yang
dihasilkan  bisa  dikatakan  bagus  untuk  objek  yang memiliki tekstur homogen.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  (The  authors  declare  no  competing interest).

## 6. Referensi
Agisoft, P. (2017). Manual Agisoft Photoscan Professional. Ananingtyas,  F.,  Prasetyo,  Y.,  &  Suprayogi,  A.  (2016).
Aplikasi  Fotogrametri  Jarak  Dekat  untuk  Pemodelan 3D  Wajah  Manusia.  Jurnal  Geodesi  Undip,  5(April),
179–189.
Atkinson,  K.  B.  (1996).  Close Range Photogrammetry and Machine Vision. Scotland UK: Whittles Publisher. Clarke,  T.,  &  Fryer,  J.  (1998).  The Development of Camera Calibration  Methods  and  Models.  Photogrammetric Record, 16(91), 51–66.
Cox, B. C. (2016). Mobile Mapping Systems A Buyer’s Guide. (March).
Hanifa,  N.  R.  (2007).  Studi  Penggunaan  Kamera  Digital Low-Cost  Non-Metric  Auto-Focus  untuk  Pemantauan Deformasi. Institut Teknologi Bandung.
Hassan,  M.  F.  A.,  Ma’Arof,  I.,  &  Samad,  A.  M.  (2014).
Assessment  of  Camera  Calibration  Towards  Accuracy Requirement.  Proceedings  -  2014  IEEE  10th International  Colloquium  on  Signal  Processing  and Its Applications, CSPA 2014, 123–128. https://doi.org/10.1109/CSPA.2014.6805733
Kraus, K. (1997). Photogrammetry : Advanced Methods and Applications. Bonn: Ferd Dümmlers Verlag, Volume 2. Luhmann, T., Robson, S., Kyle, S., & Harley, S. (2006). Close
Range  Photogrammetry :  Principles,  Techniques  and Applications. Caithness: Whittles Publishing.
McGlone,  J.,  Mikhail,  E.,  Bethel,  J.,  &  Mullen,  R.  (2004).
Manual  of  Photogrammetry.  Maryland:  American Society for Photogrammetry and Remote Sensing. Pullivelli, A. (2005). Low-Cost Digital Cameras : Calibration,
Stability  Analysis,  and  Applications.  University  of Calgary.
Remondino,  F.,  &  Fraser,  C.  (2006).  Digital  Camera
Calibration Methods : Considerations and Comparisons.  The  International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information Sciences, 36(5), 266–272.
Tang,  R.  (2013).  Mathematical  Methods  for  Camera  Self- Calibration in Photogrammetry and Computer Vision. University of Stuttgart, Munchen.
Teo,  T.  (2015).  Video-Based Point Cloud Generation Using Multiple  Action  Cameras.  International  Archives  of the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information  Sciences-ISPRS  Archives,  40(4W5),  55– 60. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-4-W5- 55-2015
Wolf,  P.  R.,  Dewitt,  B.  A.,  &  Wilkinson,  B.  E.  (2014). Elements of Photogrammetry with Applications in GIS (4 ed.). United States: Mc Graw-Hill Education.