Kajian Teknik Stereoplotting Pada Foto Udara Format Kecil Untuk Menghasilkan Data DTM .................................................. (Harintaka)

## KAJIAN TEKNIK STEREO PLOTTING PADA FOTO UDARA FORMAT KECIL UNTUK MENGHASILKAN DATA DTM
( Assessment of Stereoplotting Techniques for Small Format Aerial Photographs to Generate DTM Data)
Harintaka
Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada JL. Grafika No. 2 Yogyakarta 55281 Indonesia E-mail: harintaka@ugm.ac.id
Diterima: 21 Mei 2020; Direvisi :31 Mei 2020; Disetujui untuk Dipublikasikan: 19 Agustus 2020

## ABSTRAK
Pada  fotogrametri,  untuk  menghasilkan  data Digital  Terrain  Model (DTM)  dari  foto  udara  dilakukan dengan  cara stereo  plotting .  Ada  dua  cara stereo  plotting ,  cara  interaktif  dan  otomatis.  Cara  interaktif memerlukan  waktu  yang  lama  bagi  operator  untuk  melihat  dan  mendeliniasi  dalam  ruang  3D  untuk menghasilkan posisi tiga dimensi (3D) objek dalam sistem koordinat tanah. Cara otomatis adalah melakukan proses stereo matching dengan salah satunya menggunakan algoritma korelasi silang. Pada cara otomatis ini, setiap pasangan foto stereo diidentifikasi objek yang sama secara otomatis, kemudian dihitung koordinat 3D-nya  menggunakan  persamaan space  intersection .  Penelitian  ini  mengkaji  penggunaan  kedua  teknik tersebut  pada  Foto  Udara  Format  Kecil  (FUFK)  untuk  menghasilkan  data  DTM  dan  dibandingkan  hasilnya. Pada penelitian ini digunakan satu blok pemotretan udara yang terdiri dari lima jalur terbang, dengan setiap jalur  terdiri  dari  40  foto.  Setelah  dilakukan  hitungan  triangulasi  udara,  pasangan – pasangan  foto  stereo dipilih  dan  dibentuk epipolar  image .  Kemudian  proses stereo  plotting secara  interaktif  dan  otomatis diterapkan  dan  dibandingkan  hasilnya.  Hasil  kajian  menunjukkan  data  DTM  yang  dihasilkan  antara  teknik stereo  plotting interaktif  dan  otomatis  adalah  mirip,  tetapi  tidak  identik.  Ini  terjadi  terutama  di  daerah campuran dengan tajuk pohon rapat. Keunggulan teknik stereo plotting interaktif adalah hasil sangat akurat dan  tanpa  memerlukan  tahapan  editing  lagi,  sedangkan  teknik  otomatis  adalah  kecepatan  proses  tetapi masih memerlukan editing.
Kata kunci : stereo plotting interaktif, otomatis, kamera non metrik, foto udara format kecil, paralaks, foto stereo, epipolar foto

## ABSTRACT
On photogrammetry, to generate Digital Terrain Model (DTM) data from aerial photographs is by doing stereo  plotting.  There  are  two  ways  of  stereo  plotting,  automatically  and  interactively.  The  Interactive method  takes  a  long  time for  the  operator  to  see  and  digitize  objects  in  three-dimensional  (3D)  space  to generate  3D  position  in  the  ground  coordinate  system.  The  Principle  of  automatic  stereo  plotting  is  to perform  stereo  matching  using  a  cross-correlation  algorithm.  In  this  method,  each  stereo  pair ’ s  photos automatically  identified  the  same  object,  and  then  calculated  its  3D  position  using  the  space  intersection formula.  This  research  examined  the  application  of  both  stereo  plotting  techniques,  either  interactively  or automatically, on small format aerial photography (SFAP) to generate DTM data and compared the results between two methods. This study  utilized 1 block of  aerial photo project which  consisting of 5 runs, with each run consisting of about 40 photos. After aerial triangulation was performed, stereo pair ’ s photos were selected and formed epipolar image. Then, interactive and automatic stereo plotting were applied to each selected stereo pairs photos. The results show that DTM data generated by interactive and automatic stereo plotting techniques are similar, but not identical. This occurs mainly in areas with a mixture of the dense tree canopy.  The  advantage  of  the  interactive  stereo  plotting  technique  is  accurate  and  does  not  require  any more editing stages, while the automatic stereo plotting method has high-speed processing data to generate DTM data but still requires editing.
Keywords : automatic and interactive stereo plotting, non-metric camera, small format aerial photography, parallax, stereo image, epipolar image

## PENDAHULUAN
Dalam  bidang  kajian  sumber  daya  alam  dan aplikasi  rekayasa, Digital  Terrain  Model (DTM)
mempunyai  peran  yang  sangat  penting.  Sampai saat ini, beberapa teknologi yang digunakan untuk menghasilkan  data  DTM  berkualitas  tinggi  antara lain:  survei  terestris,  teknologi  fotogrametri,  Lidar
(Light  Detection  and  Ranging ),  dan  InSAR ( Interferometric Synthetic Aperture
Radar ) (Konecny,  2014).  Di  Indonesia,  dari  beberapa teknologi  tersebut,  teknologi  fotogrametri  masih menjadi  salah  satu  pilihan  utama  untuk menghasilkan  data  DTM  dengan  ketelitian  tinggi. Namun, sampai saat ini teknologi pemrosesan foto udara  untuk  menghasilkan  informasi  geospasial dasar  (IGD)  masih  menggunakan  pendekatan interaktif. Cara ini memang  terbukti menghasilkan geodatabase atau  IGD,  termasuk  DTM,  yang berkualitas tinggi (mempunyai ketelitian tinggi). Di satu  sisi,  perkembangan  teknologi  saat  ini mengarah ke arah otomatisasi, termasuk di bidang fotogrametri.  Salah  satu  prosedur  di  fotogrametri, yaitu stereo  plotting ,  juga  mengarah  ke  arah otomatisasi  yang  unggul  dalam  kecepatan pemrosesan  data.  Hal  ini  makin  ekstensif  seiring dengan  penggunaan  algoritma structure  from motion (SFM)  untuk  memproses  data  foto  udara yang  dipotret  menggunakan  wahana  tidak berawak (UAV, Unmanned Aerial Vehicle ). Beberapa  kajian  tentang  menurunkan  data Tiga  Dimensi  (3D)  dari  foto  udara  di  wilayah Yogyakarta  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti (Anggraini  &  Harintaka,  2015;  Pranadita  & Harintaka,  2013;  Radiastuti  et  al.,  2016). Radiastuti et al. (2016) melakukan kajian ketelitian posisi  hasil stereo  plotting interaktif  dan  otomatis pada foto udara hasil pemotretan dengan wahana UAV.  Hasil  kajian  menunjukkan stereo  plotting interaktif memiliki ketelitian horizontal dan vertikal yang memenuhi standar ketelitian peta dasar skala 1 : 2.500  kelas 2, sedangkan  hasil stereo plotting otomatis  untuk  ketelitian  horizontal  memenuhi standar ketelitian peta dasar skala 1 : 2.500 kelas 3 dan untuk ketelitian vertikal memenuhi skala 1 : 5.000  kelas  3.  Untuk  proses stereo  plotting interaktif  menggunakan  perangkat  lunak  DAT/EM Summit  Evolution  dan stereo  plotting otomatis menggunakan pendekatan SFM.
Pranadita  dan  Harintaka  (2013)  membuat DTM  dengan  cara stereo  plotting interkatif  dari foto  udara  format  medium  (FUFM)  DigiCam dengan  hasil  ketelitian  tinggi  sekitar  87  cm.  Pada penelitian tersebut, sebagai pembanding digunakan  data  Lidar  yang  memiliki  ketelitian posisi  yang  lebih  baik.  Hasil  tersebut  konsisten dengan  hasil  penelitian  Anggraini  dan  Harintaka (2015).
Data  tinggi  atau  DTM  dapat  diturunkan  dari foto  stereo  secara  manual  atau  otomatis (Ackermann,  1996).  Penurunan  data  tinggi  secara manual dilakukan oleh operator dengan mendeliniasi Objek dalam ruang 3D menggunakan plotter analitis atau softcopy photogrammetry . Penurunan  data  tinggi  secara  otomatis dilakukan dengan mengidentifikasi pasangan Objek yang  sama  secara  otomatis  menggunakan  teknik pencocokan  citra  ( image  matching ).  Tiga  metode
pencocokan  citra  yang  cukup  dikenal  adalah (Schenk,  1996;  Schenk,  1999)  pencocokan berdasar area ( area based matching ), pencocokan berdasar  Objek  ( feature  based  matching ),  dan pencocokan  berdasar  hubungan  relasional  antar Objek  ( relational  or  symbolic  based  matching ). Dari  ketiga  metode  pencocokan  citra  tersebut, metode  pencocokan  berdasarkan  area  yang dipergunakan pada penelitian ini.

## METODE
Secara garis besar, penelitian dilakukan dalam 6 tahap, yaitu: pemilihan pasangan-pasangan foto stereo  dari  hasil  triangulasi  udara  (TU),  ekstraksi tinggi  (Z)  atau stereo  plotting secara  interaktif, ekstraksi  tinggi  (Z)  atau stereo  plotting secara otomatis, space intersection , filtering dan evaluasi hasil  ( Gambar  1 ).  Pada Gambar  1 tersebut, kunci utama pada ekstraksi tinggi ini adalah stereo matching untuk  memastikan  model  3D  dapat terbentuk  dengan  sempurna  dengan  metode pencocokan area.
Gambar 1 .   Prosedur  penurunan  data  DTM  dari  foto stereo.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  satu  blok  foto  udara  hasil  pemotretan udara  menggunakan  kamera  DSLR  Nikon  D2x  di wilayah  perbukitan  utara  Gunung  Kidul  dan perbatasan Kabupaten Klaten, 35 Titik Kontrol dan Titik  Cek,  dan  hasil  kalibrasi  kamera.  Sesuai dengan yang dinyatakan oleh Warner et al. (1996) pada  penelitian  ini  digunakan  lensa  fix  dengan panjang fokus 24 mm dengan tinggi terbang 1000 m,  sehingga  diperoleh  GSD  ( ground  sampling distance ) sebesar 20 cm. Adapun perangkat lunak yang digunakan terdiri dari: perangkat lunak untuk pemrograman, softcopy  photogrammetry  system , kacamata 3D, dan perangkat lunak CAD.
Kajian Teknik Stereoplotting Pada Foto Udara Format Kecil Untuk Menghasilkan Data DTM .................................................. (Harintaka)
Kamera yang digunakan termasuk dalam jenis kamera  dengan  lensa  non  metrik.  Lensa  non metrik  adalah  lensa  yang  tidak  didesain  untuk keperluan  pemetaan  teliti,  nilai  instrinsik  (yang terdiri atas panjang fokus, titik pusat proyeksi, dan nilai distorsi) yang belum diketahui atau dikalibrasi, serta nilai instrinsik tersebut tidak stabil (Graham & Koh,  2002;  Luhmann  et  al.,  2011;  Warner  et  al., 1996).
Prinsip utama metode pencocokan berdasarkan  area  adalah  mengenali  kesamaan derajad  kecerahan  sebuah  piksel  yang  terdapat pada 2 foto. Secara operasional terdapat  2 teknik pencocokan  citra  berdasarkan  area,  yaitu  korelasi silang  ( cross-correlation )  dan  korelasi  kuadrat terkecil  ( least  squares  correlation ).  Metode pencocokan  berdasarkan  area  menggunakan jendela  korelasi  ( correlation  window ).  Jendela korelasi  berupa  matriks  piksel  dengan  ukuran ganjil, antara lain: 3x3, 5x5, dan 7x7.
Prinsip  metode  pencocokan  korelasi  silang adalah  mencari  pasangan  piksel  yang  sama  pada foto  referensi  dengan  foto  target.  Pada  foto referensi ditentukan jendela sasaran yang terdapat piksel  yang  akan  dicari  pasangannya  pada  foto target.  Pada  foto  terget  ditentukan  daerah  selidik yang  mempunyai  ukuran  lebih  besar  daripada daerah  sasaran.  Pada  daerah  sasaran  dibentuk jendela  sub  selidik  dengan  ukuran  yang  sama dengan  jendela  sasaran.  Jendela  sub  selidik  ini bergerak  sepanjang  baris  dan  kolom  di  daerah selidik.  Pada  setiap  posisi  pergerakan  jendela  sub selidik  dihitung  nilai  korelasi (  ) antara  jendela sasaran dengan jendela sub selidik.
Piksel  dengan  nilai  korelasi  (  )  tertinggi merupakan  piksel  yang  bersesuaian  pada pasangan foto tersebut. Nilai  berkisar antara – 1 sampai  dengan  1.  Nilai  1  menunjukkan  korelasi yang  sempurna  ( perfect  match ),  nilai  0 menunjukkan  total miss  match (tidak  terdapat korelasi),  serta  nilai – 1  menunjukkan  adanya korelasi  yang  berkebalikan  atau  berlawanan (Schenk,  1999). Bentuk Persamaan korelasi silang disajikan pada Persamaan 1 sebagai berikut:
  
      − − − − = j i j i g v u g g v u g g v u g g v u g , 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 , 2 2 2 2 1 1 1 1 ) , ( ) , ( ) , ( ) , ( 
................. (1)
dengan  = j i v u g n g , 1 1 1 1 ) , ( 1 dan  = j i v u g n g , 2 2 2 2 ) , ( 1
dimana:
 : koefisien korelasi
g(u,v)  : nilai piksel pada posisi (u,v) u 1 ,v 1 : posisi piksel pada foto referensi u 2 ,v 2 : posisi piksel pada foto target n : jumlah piksel dalam satu jendela
Penggunaan metode korelasi silang mensyaratkan  diketahuinya  posisi  kedua  jendela
korelasi  dan  memiliki  kekontrasan  yang  baik.  Jika kedua  jendela  pada  pasangan  foto  memiliki derajad  kecerahan  yang  homogen  maka  nilai  mendekati nol atau korelasi akan gagal.
Dibandingkan  dengan  foto  yang  belum diproses dengan triangulasi udara (TU), maka foto yang  telah  diproses  TU  akan  memiliki  nilai  EOP ( exterior  orientation  parameter ),  dan  secara teoritis  seharusnya  dapat  menghasilkan  nilai korelasi  yang  baik.  Pada  penelitian  ini  hasil  TU memiliki  ketelitian  yang  baik,  ini  diindikasikan dengan sigma naut dibawah 1 piksel, rerata residu posisi  planimetrik tie  point sebesar  15  mm,  dan posisi tinggi 40 mm. Foto yang telah memiliki nilai EOP  maka  dapat  dibuat    geometri epipolar untuk setiap pasangan foto stereo.
Pada  penelitian  ini  digunakan  kamera  jenis non metrik yang  belum terbebas sepenuhnya dari efek  distorsi  lensa,  sehingga  dalam  pembentukan epipolar image dapat terjadi  model 3D yang  tidak sempurna.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  dapat dilakukan pengaturan orientasi relatif lagi sehingga terbentuk model 3D yang baik.
Untuk  meningkatkan  hasil  korelasi  silang, dengan menggunakan nilai EOP tersebut dilakukan normalisasi  pasangan  foto  stereo.  Pada  geometri normalisasi  foto,  proses  pencarian  pasangan titik/objek  secara  otomatis  dengan  teknik  korelasi silang seharusnya berlangsung cepat dengan hasil yang  akurat.  Selain  berdasarkan  nilai  kecerahan piksel, pada proses ini juga dikontrol oleh geometri pasangan foto tersebut.
Jika  proses  korelasi  telah  menghasilkan pasangan  titik  atau  objek  yang  sama,  dengan indikator  nilai  korelasi  yang  mendekati  nilai  1, maka  dengan  hitungan space  intersection dapat dihitung  posisi  koordinat  tanah  dari  titik/objek tersebut.  Prinsipnya persamaan space intersection diilustrasikan  pada Gambar  2 ,  yaitu  melakukan transformasi  dari  sistem  koordinat  foto  ke  sistem koordinat  tanah/peta,  sehingga  persamaannya dapat  dituliskan  sebagai  (Eisenbeiß,  2009;  Linder, 2006; Luhmann et al., 2011):
Foto p p o o o Tanah p p p f y x R Z Y X Z Y X           − +           =           
...................... (2)
Pada  proses stereo  plotting untuk  menghitung posisi  3D  suatu  objek  dalam  sistem  koordinat tanah,  baik  secara  otomatis  atau  interaktif, identifikasi  objek  pada  foto  dilakukan  pada  foto stereo, sehingga Persamaan 2 berlaku untuk foto kiri dan foto kanan, sehingga dapat ditulis sebagai (Habib, 1997):
Foto p p o o o Foto p p o o o Tanah p p p f y x R Z Y X f y x R Z Y X Z Y X           −   +           =           −   +           =          
" " " " " " " ' ' ' ' ' ' '   (3)
dimana: ' ' ' , , o o o Z Y
X : posisi pusat proyeksi foto kiri
" " " , , o o o Z Y X
: posisi pusat proyeksi foto kanan
' ' , p p y x : absis dan ordinat titik p dalam sistem koordinat foto kiri
" " , p p y x
: absis dan ordinat titik p dalam
sistem koordinat foto kanan R’, R” : matriks rotasi untuk foto kiri dan foto kanan
 ’ ,  ” : faktor skala foto kiri dan kanan
Dari Persamaan 3 , perbedaan koordinat pada 2 persamaan tersebut dipergunakan untuk menghitung  faktor  skala  pada  foto  kiri  (  ’)  dan foto  kanan  (  ”).  Jika ) (
' " o o X X bx − = dan
) ( ' " o o Y Y by − = , maka (Konecny, 2014): ) ( ) ( ) ( ) ( " " ' ' " " ' ' " " " " ' p p p p p p x R y R y R x R x R by y R bx    −      −   =  .......... (4) ) ( ) ( ) ( ) ( " " ' ' " " ' ' ' ' ' ' " p p p p p p y R x R x R y R y R bx x R by    −      −   =  ............ (5)
Sumber: Tempfli, (2001) Gambar 2 .   Ilustrasi space  intersection  pada  proses steromatching untuk ekstraksi data tinggi.
Pada Gambar  2 disajikan  ilustrasi  geometri space  intersection pada  proses stereomatching untuk  menghasilkan  data  tinggi  pada  pasangan foto  stereo.  Jika  pasangan  titik/Objek  tersebut tidak  tepat  ( match )  maka  data  tinggi  yang dihasilkan  merupakan  data  tinggi  semu  (tinggi tidak  sebenarnya).  Titik  tinggi  semu  tersebut diindik asikan  dengan  posisinya  yang  “melayang” atau  “menembus”  permukaan  tanah,  yang seharusnya “menempel” di permukaan tanah. Proses ekstraksi data tinggi secara otomatis dengan  menggunakan  metode  korelasi  silang menghasilkan  data  tinggi  permukaan  Objek, bukan  tinggi  permukaan  tanah.  Data  tinggi
permukaan  ini  dikenal  sebagai  DSM  ( Digital Surface  Model ).  Untuk  melakukan  konversi  dari DSM  menjadi  DTM  dapat  ditempuh  dengan berbagai  cara,  antara  lain  dengan filtering atau dengan isolasi daerah yang tertutup Objek (misal bangunan, vegetasi).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Ekstraksi tinggi (Z) secara interaktif
Cara  menurunkan  data  3D  secara  interaktif adalah  operator  mendigit  secara  langsung  setiap Objek  yang  nampak  secara  3D  pada epipolar image .  Jika  secara  visual  telah  diperoleh kenampakan 3D yang sempurna, dengan indikator floating  mark foto  kiri  dan  kanan  telah  berimpit dan  ‘menempel’  pada  per mukaan  tanah,  maka proses  digitasi  objek  secara  langsung  dapat dilakukan.  Sebaliknya,  jika  dijumpai  Objek  yang sama  di  foto  kiri  dan  kanan  (misal  jalan,  rumah) tidak  berimpit  maka  kenampakan  3D  tidak  akan diperoleh.  Hal  ini  mengindikasikan  masih  adanya paralaks-x  sehingga  perlu  dikoreksi.  Pada  FUFK yang menggunakan kamera non metrik, pada saat pembentukan  model  stereo  seringkali  dalam  1 model tidak akan terjadi kenampakan stereo yang sempurna, untuk mengatasi hal ini perlu dilakukan pengaturan paralaks setiap diketemukan kenampakan objek yang belum stereo.
Pada model foto stereo, stereo plotting secara interaktif dapat dilakukan jika dipenuhi persyaratan:  sudah  tidak  terdapat  paralaks  y  (Py) dan paralaks x (Px). Jika masih terdapat Py maka model tersebut belum stereo. Py juga mengindikasikan  akurasi  hitungan  TU.  Jika ketelitian hitungan TU sangat tinggi, nilai Py sama atau  sangat  mendekati  nol.  Px  merupakan  fungsi tinggi  objek.  Pada  saat stereo  plotting ,  untuk mendapatkan posisi X,Y,Z yang benar maka kursor foto  kiri  dan  foto  kanan harus berimpit pada  satu titik objek yang sama. Jika kursor foto kiri dan foto kanan belum berimpit maka yang diperoleh adalah tinggi di atas Objek. Sebaliknya, jika kursor belum berimpit  dan  berkebalikan  ( reversal )  maka  yang diperoleh  adalah  tinggi  di  bawah  Objek. Gambar 3 , Gambar  4 ,  dan Gambar  5 berturut-turut menyajikan  kondisi  kursor  stereo  yang  berada  di atas, di bawah, dan tepat menempel pada Objek.
Gambar 3 .   Kondisi kursor stereo yang berada di atas Objek.
Kajian Teknik Stereoplotting Pada Foto Udara Format Kecil Untuk Menghasilkan Data DTM .................................................. (Harintaka)
Gambar 4 .   Kondisi  kursor  stereo  yang  berada  di bawah Objek.
Gambar 5 .   Kondisi  kursor  stereo  yang  tepat menempel pada Objek.
Pada saat ekstraksi  posisi  Objek dengan cara stereo  plotting interaktif,  selain  pengaturan paralaks juga perlu diperhatikan faktor perbesaran ( zooming ).  Dalam satu blok pemotretan, rata-rata rasio  H/f  adalah  40.000,  jika stereo  plotting dilakukan  pada  skala  tersebut  maka  posisi  Objek yang  terekstrak  tidak  detail  dan  banyak  posisi Objek  yang  tidak  teridentifikasi.  Sebaliknya  jika faktor  perbesaran  terlalu  besar,  misal  skala  1:250 seperti disajikan pada Gambar 6.c, maka tampilan foto  menjadi  kabur  ( blur ).  Pada Gambar  6 disajikan contoh tampilan Objek yang sama pada 3 faktor  skala,  1:1.500,  1:500,  dan  1:250. Berdasarkan berbagai simulasi, perbesaran optimal pada penelitian ini adalah pada skala 1:500.
Gambar 6 .   Tampilan  foto  pada  berbagai  perbesaran. (a) 320 x 320 piksel.  (b) 105 x 105 piksel. (c) 55 x 55 piksel.
Kualitas ketelitian posisi tinggi yang dihasilkan dari  proses stereo  plotting secara  interaktif  pada FUFK dipengaruhi  oleh beberapa faktor.  Beberapa faktor  yang  cukup  signifikan  adalah: kecermatan dan pengalaman operator, faktor pebesaran Objek pada epipolar image saat digitasi langsung, kondisi floating  mark/floating  cursor ,  dan  strategi pemilihan Objek yang didigit.
Kecermatan dan pengalaman operator.
Dalam  proses  pemetaan  secara  fotogrametri, tahap stereo  plotting adalah  tahap  yang memerlukan  waktu  paling  lama  dibandingkan dengan  tahap  lainnya,  sehingga  dikembangkan prosedur  otomatisasi  untuk  mereduksi  waktu proses  secara  drastis.  Hal  ini  didukung  fakta bahwa  dalam  satu  proyek  dapat  terdiri  atas puluhan  atau  bahkan  ratusan  model.  Pada stereo plotting secara  interaktif,  kecermatan  dan pengalaman  operator  menentukan  kualitas  dan kecepatan  proses.  Pada  saat  berkerja,  operator harus  memilih  Objek  yang  representatif  dan melihat  Objek  dalam  kondisi  tiga  dimensi  dalam waktu yang lama.

## Faktor pebesaran  Objek pada epipolar image saat digitasi langsung
Untuk  kecepatan  pemrosesan,  umumnya  file foto  disajikan dalam mode image pyramid . Hal ini dilakukan  karena  jumlah  sel  CCD/CMOS  yang diimplementasikan pada kamera DSLR dan resolusi radiometrik  sangat  tinggi  (24  bit)  maka  satu  file foto  berukuran  sekitar  7  MB  pada  mode terkompres  dan  sekitar  70  MB  pada  mode  tidak terkompres.  Pada  mode image  pyramid ,  operasi awal  dilakukan  pada  tingkat  terendah  dan  bila dilakukan  perbesaran  ( zooming )  maka  dapat dilakukan sampai tingkat tertinggi (1:1). Teknik ini mengambil  keuntungan  dari  proses  operasi  yang cepat  dengan  tetap  mempertahankan  ketelitian data  asal.  Perlu  diingat,  jika  perbesaran  melebihi 1:1  maka  secara  teknis  piksel  akan  diduplikasi, sehingga  secara  visual  foto  akan  terlihat  kabur ( blur ). Pada  cara stereo  plotting secara  otomatis, pencocokan  Objek  yang  sama  pada  foto  kiri  dan foto  kanan  dimulai  pada  tingkat image  pyramid paling  rendah.  Jika  nilai  korelasinya  sama  atau lebih  dari  nilai  ambang  yang  ditentukan  maka dilanjutkan  ke  tingkat  yang  lebih  tinggi.  Proses pencocokan Objek dilanjutkan sampai pada tingkat image pyramid tertinggi.

## Kondisi floating mark/floating cursor
Syarat  utama  saat  melakukan stereo  plotting secara  interaktif  adalah  kondisi floating mark foto kiri  dan  kanan  harus  berimpit  pada  saat  mendigit posisi  Objek.  Secara  stereoskopis,  kondisi  ini menunjukkan kedua floating mark tepat menempel di Objek, tidak berada di bawah atau di atas Objek yang  didigit,  sebagaimana  ditampilkan  pada Gambar 5.

## Strategi pemilihan Objek yang didigit (sampling)
Pada  saat  melakukan stereo  plotting secara interaktif,  harus  diperhatikan  skala  produk  yang akan  dibuat  dan  kondisi  permukaan  tanah. Misalkan  akan  dibuat  peta  skala  1:5.000  maka
interval  konturnya  sekitar  2,5  meter  maka  Objek yang  didigit  harus  memiliki  perbedaan  tinggi minimal  2,5  meter.  Jika  kondisi  permukaan  tanah datar  maka  jarak  antar  Objek  yang  didigit  dapat jauh,  tetapi  jika  permukaan  tanah  tidak  datar maka harus lebih rapat (representatif).
Pada  cara stereo  plotting secara  otomatis, strategi  pemilihan  Objek  yang  akan  didigit  tidak dapat  dilakukan  secara  selektif.  Hal  yang  umum dilakukan  adalah  mengatur  interval  antar  titik sampling dengan  tanpa  memperhitungkan  kondisi permukaan  tanah,  misalnya:  daerah  datar  atau tidak datar, tertutup Objek atau terbuka.

## Ekstraksi tinggi (Z) secara otomatis
Cara  ekstraksi  data  DTM  secara  otomatis adalah  melakukan stereomatching menggunakan algoritma cross-correlation untuk  mendeteksi Objek  yang  sama  pada  pasangan  foto  stereo. Algoritma cross-corelation mengidentifikasi kemiripan  Objek  berdasarkan  kesamaan  nilai kecerahan  piksel  pada  pasangan  foto  stereo. Indikator  pasangan  piksel  dinyatakan  sama ( match ) adalah jika nilai korelasinya (  ) lebih besar dari nilai toleransi, dalam hal ini 0,8.
Untuk  mempercepat  proses  komputasi  saat stereomatching dengan  tetap  mempertahankan akurasi  hasil,  saat  melakukan cross-corelation dapat  digunakan image  pyramid (Heno  &  Egels, 2002).  Pada  dasarnya image  pyramid adalah menyimpan  data  raster  dalam  beberapa  tingkat. Tingkat  1  adalah  citra  asli  dengan  perbandingan 1:1.  Tingkat  2  adalah  pengecilan  0,5  dari  citra tingkat  1.  Demikian  seterusnya  untuk  tingkat selanjutnya.
Gambar 7 .   Enam tingkat image pyramid. (a) tingkat 1 (b) tingkat 2. (c) tingkat 3. (d) tingkat 4.
(e) tingkat 5. (f) tingkat 6.
Pada  penelitian  ini, image  pyramid yang digunakan  sampai  tingkat  6  ( Gambar  7 ).  Secara teoritis,  saat  pertama  kali  melakukan cross corelation diterapkan  pada  tingkat  terrendah, kemudian  diulang  sampai  pada  tingkat  tertinggi
(tingkat 1:1) (Paparoditis & Dissard, 2002). Tetapi, jika  jumlah  kandidat  pasangan  Objek  pada  foto stereo  cukup  banyak,  proses cross-corelation dapat  langsung  diterapkan  pada  tingkat  tertinggi. Cara  ini  akan  sangat  efektif  jika  foto  stereo  telah dibuat  sebagai epipolar  image dengan  akurasi  TU yang sangat baik.
Jika  permukaan  tanah  tertutup  Objek,  misal pepohonan atau bangunan, maka pasangan piksel yang terdeteksi adalah nilai piksel  Objek tersebut, bukan nilai piksel permukaan tanah, sehingga yang diperoleh  bukan  data  DTM  atau  DEM,  tetapi  DSM ( digital  surface  model ).  Untuk  mengatasi  hal  ini, daerah  yang  tertutup  Objek  dengan  kerapatan tinggi  dilakukan  isolasi.  Untuk  menentukan  nilai tinggi  di  daerah  yang  diisolasi  tersebut  dilakukan interpolasi  terhadap  nilai  tinggi  di  sekitarnya. Meskipun  demikian,  dapat  dijumpai  nilai  tinggi yang  tidak  wajar,  misal  nilai  tinggi  yang  sangat berbeda  dengan  nilai  sekitarnya.  Dari  berbagai percobaan, untuk mengatasinya diperlukan filtering pada data DTM.
Kualitas ketelitian posisi tinggi yang dihasilkan dari  proses stereo  plotting secara  otomatis  pada FUFK  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  yang dinyatakan  oleh  (Harintaka,  2010).  Beberapa faktor  yang  cukup  signifikan  adalah  sebagai berikut:  nilai dan  kualitas IOP  ( interior  orientation parameter ),  nilai  dan  kualitas  EOP,  konfigurasi foto,  daerah  yang  tertutup  Objek,  pertampalan yang lebar antar jalur terbang, pengabaian kondisi permukaan  tanah,  ketidakteraturan  jalur  terbang akibat crab , dan variasi tinggi terbang.
Perbandingan  cara  interaktif  dengan  cara otomatis
Hasil stereo  plotting secara  interaktif  dan otomatis  disajikan  pada Gambar  8 dan Gambar  9 .  Adapun  akurasi  posisi  tinggi  yang dihasilkan  untuk  kedua  cara  tersebut  disajikan pada  Tabel  1.  Pada Gambar  9 hasil stereo plotting otomatis  sudah  dilakukan  editing  terlebih dahulu  untuk  memastikan  data  tinggi  (Z)  yang diekstrak  sudah  merepresentasikan terrain ,  bukan surface .
Gambar 8 .   Hasil stereo plotting secara interaktif.
Kajian Teknik Stereoplotting Pada Foto Udara Format Kecil Untuk Menghasilkan Data DTM .................................................. (Harintaka)
Gambar 9 .   Hasil stereo plotting secara otomatis.
Data  DTM  yang  dihasilkan  antara  teknik stereo plotting interaktif dan otomatis menunjukkan hasil yang mirip, meski tidak identik. Hasil  ini  sesuai  dengan  hasil  uji  akurasi  posisi tinggi  untuk  3  lokasi  sebagaimana  disajikan  pada Tabel 1 . Perbedaan yang cukup terlihat umumnya terletak  di  daerah  campuran  dengan  tajuk  pohon rapat (lokasi 2 dengan 71 titik uji).
Tabel 1. Rerata  akurasi  ekstraksi  tinggi  secara interaktif dan otomatis. No Jumlah Titik Uji Rerata akurasi Posisi Vertikal (m) Interaktif Otomatis 1 Lokasi 1 (44 titik) 1,39 1,42 2 Lokasi 2 (71 titik) 1,71 1,75 3 Lokasi 3 (60 titik) 1,34 1,36
Pada proses ekstraksi data DTM, baik dengan cara  interaktif  maupun  otomatis,  masing-masing memiliki  keunggulan  dan  kelemahan. Tabel  2 menyajikan  perbandingan  kedua  metode ekstraksi tinggi  tersebut.  Keunggulan  utama  cara  interaktif adalah  data  ketinggian  yang  terpercaya  dan hampir  tidak  diperlukan  editing,  sedangkan  cara otomatis adalah kecepatan pemrosesan data.
Hasil uji ketelitian diperoleh akurasi horizontal sebesar 1,5 m dan vertikal sebesar 1,7 m. Hasil ini cukup  bagus  mengingat  hitungan  perbandingan antara  tinggi  terbang  dengan  fokus  kamera  (H/f) menghasilkan  angka  39.000 – 43.000.  Nilai tersebut merepresentasikan pengertian skala yang sebenarnya,  yaitu  perbandingan  ukuran  Objek  di permukaan bumi dengan ukuran Objek di foto.
Tabel 2. Perbandingan  ekstraksi  tinggi  secara interaktif dan otomatis. No Aspek Interaktif Otomatis 1 Pemilihan Objek Selektif Berdasarkan kesamaan nilai piksel 2 Kecepatan proses Lebih lama dan sangat tergantung kecermatan operator Cepat dan tergantung ukuran jendela pencarian 3 Kontrol proses Kondisi paralaks dapat dikoreksi Nilai paralaks dihitung 4 Hasil akhir  Hampir tidak diperlukan editing Diperlukan editing hasil, antara lain dengan filtering

## KESIMPULAN
Hasil  kajian  menunjukkan  data  DTM  yang dihasilkan  antara  teknik stereo  plotting interaktif dan otomatis mirip, tetapi tidak identik. Ini terjadi terutama di daerah campuran dengan tajuk pohon rapat.  Keunggulan  teknik stereo  plotting interaktif adalah hasil sangat akurat dan tanpa memerlukan tahapan editing lagi,  sedangkan  teknik  otomatis adalah kecepatan proses tetapi masih memerlukan tahapan editing .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Departemen  Teknik  Geodesi  FT-UGM  yang  telah mengijinkan  menggunakan  peralatan  survei  dan fasilitas laboratorium untuk melaksanakan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ackermann,  F.  (1996).  Techniques  and  Strategies  for DEM  Generation.  In Digital  Photogrammetry:  An Addendum  to  the  Manual  of  Photogrammetry. ASPRS.
Anggraini, H. N. S., & Harintaka. (2015). Kajian Akurasi Dem  Hasil  Stereo  plotting  Interaktif  Foto  Udara Format Kecil. 1 – 8.
Eisenbeiß, H. (2009). UAV Photogrammetry. Institut für Geodäsie und Photogrammetrie, ETH Zurich. Graham,  R.,  &  Koh,  A.  (2002). Digital  Aerial  Survey: Theory  and  Practice  (1  edition).  Whittles Publishing.
Habib, A. (1997). Advanced Topics in Photogrammetry: Photogrammetric  Bundle  Adjustment.  Department of  Geomatics  Engineering,  Sculich  School  of Engineering, University of Calgary.
Harintaka. (2010). Permasalahan Ekstraksi Tinggi Secara Otomatis  Pada  Foto  Udara  Format  Kecil  Pada Daerah Campuran. Kongres Dan PIT MAPIN Tahun 2010. https://mapin.wordpress.com/2010/08/09/pit-dan- kongres-mapin-th-2010/
Heno,  R.,  &  Egels,  Y.  (2002).  Digital  Photogrammetric Workstations.  In  Y.  Egels  &  M.  Kasser  (Eds.), Digital  Photogrammetry  (1st  ed.).  Taylor  & Francis. Konecny,  G.  (2014). Geoinformation  Remote  Sensing, Photogrammetry,  and  Geographic  Information Systems (2nd ed.). Taylor & Francis Group. Linder,  W.  (2006). Digital  Photogrammetry:  A  Practical Course  (2nd  ed.).  Springer-Verlag  Berlin Heidelberg.
Luhmann, T., Robson, S., Kyle, S., & Harley,  I. (2011). Close Range Photogrammetry. Whittles Publishing. Paparoditis,  N.,  &  Dissard,  O.  (2002).  3D  Data Acquisition  From  Visible  Images.  In Digital Photogrammetry (1st ed., pp. 168 – 220).
Pranadita,  S.,  &  Harintaka.  (2013).  Pembuatan  Model Elevasi  Digital  dari  Stereo  plotting  Interaktif  Foto
Udara  Format  Sedang  dengan  Kamera  Digicam.
Jurnal  Ilmiah  Geomatika,  19(2),  101 – 105. http://jurnal.big.go.id/index.php/GM/issue/view/6 Radiastuti,  A.  R.,  Harintaka,  &  Djurdjani.  (2016). Ketelitian Posisi Hasil Stereo plotting Interaktif dan Otomatis  Pada  Foto  Udara  Hasil  Pemotretan dengan  Wahana  UAV. Forum  Ilmiah  Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia Dan CGISE 2016, 378 –
383. https://www.isi.or.id/papermakalah/
Schenk, T. (1996). Automatic Generation of DEM. In C.
Greve  (Ed.), Digital  Photogrammetry:  An Addendum to the Manual of Photogrammetry (4th ed., p. 260). ASPRS.
Schenk,  T.  (1999). Digital  Photogrammetry:  Vol.  I: Background, Fundamentals, Automatic Orientation Produceres. TerraScience.
Tempfli, K. (2001). Digital Terrain Relief Modelling. ITC. Warner,  W.  S.,  Graham,  R.  W.,  &  Read,  R.  E.  (1996). Small  Format  Aerial  Photography.  Whittles Publishing.