## Model 3D Multi-Objek Hasil Ekstraksi Data Lidar

## Multi-Object 3D Model from Lidar Data
Wahyu Marta Mutiarasari*, Ni Putu Praja Chyntia, Afradon Aditya Kurniawan, Alamsyah Pangestu, Lailatul Maghfiroh, Pratiwi Vaherera, Alfian Bima Nur Sa'id
Program Sarjana Terapan Teknologi Survei dan Pemetaan Dasar, Departemen Teknologi Kebumian, Sekolah Vokasi- UGM, Sekip Unit 1, Caturtunggal, Depok, Sleman, D.I. Yogyakarta, 55281, Indonesia *Korespondensi penulis: wahyu.marta.m@ugm.ac.id
Diterima: 10112021; Diperbaiki: 02082022; Disetujui: 15052023; Dipublikasi: 08092023
Abstrak: Pemanfaatan model kota 3D kini semakin beragam di berbagai bidang. Penelitian sebelumnya menerapkan model  kota  3D  antara  lain  untuk  pemetaan  Urban  Heat  Island,  pemodelan  kebisingan  kota  hingga  dokumentasi bangunan bersejarah. Untuk memodelkan objek dalam 3D, dikenal bermacam-macam metode pengukuran. Salah satu teknologi yang saat ini dikenal cepat dan hemat biaya dalam akuisisi data 3D adalah LiDAR. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan data hasil pengukuran dengan LiDAR untuk dibuat model 3D. Akuisisi dengan teknologi LiDAR dilaksanakan di area kampus Sekolah Vokasi UGM. Hasil pengukuran adalah data point cloud , yaitu titik-titik yang persebarannya  padat  dan  mengandung  nilai  x,y,z.  Point  cloud  tersebut  diklasifikasi  dengan  perangkat  lunak Microstation v8i TerraSolid v16 dengan metode otomatis dan manual sehingga point cloud menunjukkan jenis objek- objek yang ada di area penelitian. Objek yang diklasifikasikan dalam penelitian ini adalah ground, low vegetation, medium  vegetation,  high  vegetation dan building .  Hasil  klasifikasi  tersebut  kemudian  dimodelkan  menggunakan perangkat lunak yang sama, yaitu Microstation v8i TerraSolid v16. Model 3D untuk bangunan dibuat sebagai LOD 2. Ketelitian  data  vertikal  data  LiDAR  dihitung  berdasarkan  nilai  RMSE  antara  titik  hasil  pengukuran  dengan  GPS dengan nilai point cloud .
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.
Abstract: The use of 3D city models is now increasingly diverse in various fields. Previous studies have applied 3D city  models,  among  others,  for  mapping  the  Urban  Heat  Island,  modeling  city  noise,  and  documenting  historical buildings. To model objects in 3D, various measurement methods are known. One technology that is currently known to be fast and cost-effective in 3D data acquisition is LiDAR. This study aims to utilize the measurement data using LiDAR to create a 3D model. The acquisition with LiDAR technology was carried out in the UGM Vocational School campus area. The measurement results are point cloud data, namely points that are densely distributed and contain x,y,z values. The point cloud is classified with the Microstation v8i TerraSolid v16 software with automatic and manual methods so that the point cloud shows the types of objects in the research area. Objects classified in this study are ground, low vegetation, medium vegetation, high vegetation and building. The classification results are then modeled also using Microstation v8i TerraSolid v16 software. The 3D model for the building is made as LOD 2. The vertical accuracy of the LiDAR data is calculated based on the RMSE value between the measured points with GPS and the point cloud value.

## Kata kunci: model 3D, LiDAR, point cloud
Cara untuk sitasi: Mutiarasari, W.M., Chyntia, N.P.P., Kurniawan, A.A., Pangestu, A., Maghfiroh, L., Vaherera, P., & Sa’id, A.B.N.. (2023). Model 3D Multi-Objek Hasil Ekstraksi Data Lidar. Geoid, 19(1) , 41 - 48.

## Pendahuluan
Model  3D  dapat  mendeskripsikan  objek  di  permukaan  bumi  menyerupai  kenyataannya.  Saat  ini,  kegunaan model 3D semakin meluas terutama model kota 3D, yang mana paling tidak digunakan pada 29 kasus yang merupakan bagian dari lebih 100 aplikasi (Biljecki et al., 2015). Model kota 3D disebutkan sukses untuk proses bisnis perencanaan kota (Moser et al., 2010). Pemanfaatan lain dari model kota 3D adalah pemetaan Urban Heat  Island  (Ujang  et  al.,  2018),  geo-klustering  3D  untuk  jaringan  sensor  nirkabel  (Azri  et  al.,  2019), pemodelan kebisingan kota (Kumar et al., 2017) serta dokumentasi bangunan heritage (Gkadolou et al., 2020). Untuk mendapatkan data 3D dapat dilaksanakan berbagai macam survei. Teknologi pengukuran yang saat ini dikenal sebagai LiDAR menawarkan kemampuan yang cepat, berkelanjutan dan hemat biaya (Jamali et al., 2019). Data hasil pengukuran berupa point cloud menawarkan akurasi yang tinggi dengan jumlah data yang padat. Dengan data tersebut bisa didapatkan kualitas model 3D yang baik pula.
Penelitian  tentang  penggunaan  data  LiDAR  telah  banyak  dilakukan  sebelumnya.  Popovic  et  al.  (2017) melaksanakan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  menggunakan  data  LiDAR  dalam  merepresentasikan  3D wilayah kota Novi Sad dalam CityGML. Metode ekstraksi untuk informasinya dilakukan dengan metode yang berbeda yang kemudian disimpan dalam format CityGML. Produk akhir dari penelitian ini adalah model 3D dalam CityGML yang dapat menampilkan warna dan tekstur objek untuk memberikan tampilan yang lebih baik. Penelitian yang lain oleh Buyuksalih et al. (2019) mendeskripsikan pembuatan model kota 3D Istanbul, Turki. Model kota 3D dibuat dalam LoD 2 dan LoD 3 berdasarkan data point cloud dan data tambahan lainnya. Penelitian  ini  bertujuan  menyediakan  informasi  3D  untuk  departemen  perencanaan  kota  yang  relevan. Peralatan yang digunakan antara lain dari Riegl, TerraSolid, TerraScan, FME Workbench dan Microstation. Hasil penelitian berupa pemodelan 3D dengan akurasi tinggi menggambarkan peran utamanya dalam suatu perkembangan.
Pada tahun  2019,  penelitian  oleh Jamali et  al. menggunakan  dua  pendekatan  otomatis  untuk  ekstraksi fitur bangunan.  Data  yang  digunakan  adalah  point  cloud  dan  set  data  gambar  digital.  Dua  metode  yang dibandingkan  adalah  teknik  otomatis  object-based  dan  teknik  threshold-based.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan ekstraksi fitur bangunan menggunakan teknik otomatis object-based menyajikan hasil yang lebih baik. Murtiyoso et al. (2020) melakukan penelitian dengan membuat alur kerja otomatis untuk ekstraksi atap bangunan dari data point cloud. Data diakuisi menggunakan UAV sehingga diklaim berbiaya murah. Penelitian menunjukkan  hasil  yang  baik  pada  atap  dengan  kompleksitas  rendah  sampai  medium.  Berdasarkan  hal tersebut, dihasilkan LoD 2 untuk model 3D nya.
Pada  penelitian  ini  bermaksud  untuk  membuat  model  3D  yang  diekstraksi  dari  data  LiDAR.  Model  3D didapatkan  dengan  melakukan  ekstraksi  multi-objek,  yaitu  bangunan  dan  vegetasi  dengan  menggunakan Microstation. Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah dapat menyediakan informasi spasial dengan akurasi yang baik untuk area kampus Sekolah Vokasi UGM. Hasil penelitian berupa model 3D ini diharapkan dapat mendukung kegiatan dokumentasi multi-objek di area kampus Sekolah Vokasi UGM.

## Data dan Metode
Data penelitian pertama yang digunakan adalah data point cloud hasil pengukuran dengan teknologi airborne LiDAR. Point cloud adalah data titik-titik x, y, z yang sangat padat terhadap suatu objek yang diobservasi. Sebelum diolah, data point clouds telah melalui proses pengolahan awal, yang bertujuan menghilangkan noise pada  data  hasil  pengukuran.  Hasil  akuisisi  LiDAR  berdasarkan  jalur  terbang  wahana,  dalam  penelitian  ini digunakan drone, mencakup area yang cukup luas. Karena fokus penelitian pada area kampus Sekolah Vokasi UGM, maka dilakukan pemotongan data sesuai lokasi penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Data point  cloud tersebut  tersimpan  dalam  file  format  LAS  yang  memiliki  sistem  koordinat  referensi UTM/Universal Transverse Mercator. Point cloud hasil pengukuran disajikan dalam satu warna, yaitu putih
(seperti pada Gambar 2). Hal ini menunjukkan bahwa point cloud masih belum terklasifikasi dan belum dapat memberikan informasi jenis objek yang ada di area kampus Sekolah Vokasi UGM.
Gambar 1. Lokasi penelitian di area kampus Sekolah Vokasi UGM
Gambar 2. Point cloud hasil pengukuran LiDAR di area kampus Sekolah Vokasi UGM
Data kedua yang digunakan adalah Titik Kontrol Tanah (TKT) atau Ground Control Point (GCP) sebanyak 6 titik. TKT didapatkan dari hasil pengukuran survei terestris dengan menggunakan teknologi GPS. Titik-titik ini didesain tersebar merata di area penelitian yang digunakan untuk melakukan uji ketelitian vertikal. LiDAR atau  Light  Detection  and  Ranging  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  dalam kerapatan yang tinggi ( dense data ) dan memiliki nilai elevasi yang akurat. LiDAR menggunakan sensor aktif, yang artinya memiliki sumber energi internal, gunanya selain merekam energi pantulan juga memancarkan laser  pulsa.  Berdasarkan  platform  atau  wahana  yang digunakan,  pengukuran  LiDAR  dapat  dikenal  sebagai airborne LiDAR, ground-based LiDAR dan satellite LiDAR.
Prinsip yang digunakan dalam teknologi LiDAR adalah waktu tempuh energi menentukan jarak objek yang diobservasi. Oleh karena itu, waktu yang diperlukan laser pulsa untuk mengenai objek dan kemudian kembali lagi ke sensor direkam dan diukur. Sistem airborne LiDAR memungkinkan sensor untuk menangkap sampai lima  nilai  pantulan  laser  pulsa  yang  mengenai  objek.  Sistem  ini  disebut  dengan  Multiple  Return  System. Dengan sistem seperti ini dikatakan dapat meningkatkan jumlah data sekitar 30%. LiDAR dilengkapi dengan GPS  Receiver  untuk  melacak  posisi  dan  tinggi  wahana  sehingga  dapat  diketahui  posisi  pantulan  laser  dari permukaan bumi serta Inertial Measurement Unit (IMU) yang digunakan untuk melacak arah dan kemiringan wahana (roll, pitch dan yaw). Data hasil pengukuran dengan LiDAR berupa point cloud , yaitu sekumpulan
data yang berjumlah besar yang terdiri atas data 3D (koordinat x, y dan z). Format yang umum digunakan untuk penyimpanan data point cloud disebut LAS (LiDAR Aerial Survey).
Model 3 dimensi merupakan kumpulan geometri yang terdiri dari titik-titik X, Y, Z pada ruang 3 dimensi.  Ada beberapa  cara  untuk  mendapatkan  model  3 dimensi,  yaitu  otomatis  (misal  dengan  teknik   scanning), manual  (dengan menggambar  model  3  dimensi  dengan  tangan  melalui  mouse),  dan  prosedural. Secara manual  model  3  dimensi  bisa  didapatkan  dengan  pemodelan  geometri.  Pemodelan    geometri    merupakan pemodelan  yang  terkait  dengan penggunaan  dan  pemanfaatan  tools  untuk  membuat,  mempresentasikan, dan memanipulasi  bentuk  geometri  (Marsh,  2002).  Ada beberapa  skema  pemodelan  geometri,  antara  lain model  wireframe,  model surface,  Constructive  Solid  Geometry  (CSG),  dan  Boundary  Representation (BREP).  Untuk  mendapatkan  hasil model  3D  yang solid  digunakan model  CSG dalam penelitian ini.  CSG merupakan  teknik  pemodelan  yang  menerapkan  prinsip  pemodelan  solid  atau  volume-based  model.  Model solid  atau  volumetrik  merupakan  model  3  dimensi  yang  mendefinisikan batas  dan  isi  model  3  dimensi secara  utuh  dengan  koordinat  3  dimensi,  yang artinya tidak ada ruang hampa di tengahnya. CSG merupakan teknik pemodelan 3 dimensi  yang  memiliki  3  prinsip  utama,  yaitu  disusun  dari  kumpulan  bentuk primitif 3 dimensi, dimungkinkan melakukan transformasi (perbesaran/perkecilan, rotasi,  dan  translasi),  dan  dapat diterapkan  3  operasi  himpunan  ( union , intersection , dan substract / difference ).
LODs  diperlukan  untuk  mencerminkan  pengumpulan  data  independen  proses  dengan  persyaratan  aplikasi yang berbeda (perbedaan visualnya dapat dilihat pada Gambar 3). Tingkat yang kasar LOD0 pada dasarnya adalah dua setengah dimensi Digital Terrain Model di mana sebuah udara gambar atau peta dapat terbungkus. Bangunan dapat diwakili dalam LOD0 oleh jejak atau atap tepi poligon. LOD1 adalah model blok terkenal yang  terdiri  dari  bangunan  prismatik  dengan  struktur  atap  datar.  Sebaliknya,  Bangunan  di  LOD2  telah dibedakan struktur atap dan permukaan batas tematis dibedakan. LOD3 menunjukkan model arsitektur dengan dinding rinci dan struktur atap yang berpotensi termasuk pintu dan jendela. LOD4 melengkapi model LOD3 dengan  menambahkan  struktur  interior  untuk  bangunan.  Misalnya,  bangunan  di  LOD4  adalah  terdiri  dari kamar, pintu interior, tangga, dan furnitur. Dalam semua informasi LODs penampilan seperti high resolution tekstur dapat dipetakan ke struktur.
Gambar 3. Lima Level of Detail (LOD) yang didefinisikan oleh CityGML
Sumber. OGC, 2012
Gambar 4. Alur penelitian
Pengolahan data point cloud dilakukan dengan perangkat lunak Microstation v8i TerraSolid v16, dimulai dari klasifikasi  hingga  pemodelan  3  dimensinya.  Selain  itu,  data  hasil  pengukuran  LiDAR  ini  diuji  untuk mendapatkan besar ketelitiannya. Ilustrasi proses pengolahan data secara garis besar ditampilkan pada Gambar 4. Klasifikasi otomatis dilakukan dengan mendefinisikan parameter tinggi objek. Dalam klasifikasi otomatis, parameter  tinggi  yang  didefinisikan  selanjutnya  diproses  dengan  menggunakan  algoritma  pada  perangkat lunak secara bertahap. Proses pertama dikenal sebagai filtering , proses ini bertujuan untuk memisahkan data objek ground dengan non-ground .  Setelah  itu,  data point  cloud yang non-ground diklasifikasi  menjadi beberapa objek, antara lain low vegetation, medium vegetation, high vegetation dan buildings . Pada penelitian ini, proses klasifikasi manual juga dilakukan untuk menyempurnakan hasil klasifikasi otomatis. Klasifikasi manual  dilakukan  dengan  melakukan  editing  klas  pada  point  cloud.  Artinya,  pada  proses  ini  dilakukan penggantian klas titik-titik yang dianggap tidak benar hasil klasifikasinya.
Pengolahan titik data LiDAR dilanjutkan dengan proses vektorisasi, yaitu proses untuk mendapatkan bentuk objek hasil klasifikasi dengan menggunakan garis/ line . Pada awalnya, batas-batas objek buildings /bangunan dibuat  secara  otomatis  dengan  mendefinisikan  parameter  objek buildings .  Selanjutnya,  dilakukan  editing manual terhadap batas agar batas objek buildings menjadi lebih rapi. Berdasarkan batas tersebut, kemudian dibuat model 3D dari objek buildings . Untuk menentukan kualitas data LiDAR, dilakukan uji ketelitian vertikal terhadap  data point  cloud .  Ketelitian  ini  ditentukan  dengan  menghitung  RMSE  yang  didapatkan  dengan menghitung selisih nilai elevasi antara point cloud dengan titik uji  hasil pengukuran secara terestris. Dalam penelitian ini, terdapat 6 titik uji yang diambil dengan pengukuran GPS RTK di area kampus SV UGM.
Analisis  dalam  penelitian  ini  meliputi  analisis  hasil  klasifikasi,  analisis  terhadap  hasil  pemodelan  3D  serta analisis hasil uji ketelitian. Analisis pada hasil klasifikasi dan hasil pemodelan 3D dilakukan secara visual, yaitu menganalisis secara kualitatif kenampakan hasil terhadap keadaan objek yang sesungguhnya di lapangan. Sementara itu, analisis uji ketelitian pada data point cloud dilakukan secara kuantitatif, yaitu menganalisis nilai hitungan merupakan ketelitian yang baik atau buruk.

## Hasil dan Pembahasan
1.     Klasifikasi Data Point Cloud
Gambar 5. Visualisasi Hasil Klasifikasi Data Point Cloud
Objek  yang  diklasifikasikan  dalam  penelitian  ini  adalah ground,  low  vegetation,  medium  vegetation,  high vegetation dan buildings . Pada proses klasifikasi otomatis terdapat kekurangan, yaitu hasil klasifikasi tidak sempurna,  terutama  pada  pengelompokan  objek high  vegetation dan buildings . Dalam  klasifikasi  otomatis, objek buildings didefinisikan parameter minimum area adalah 16 m 2 untuk mendapatkan model 3D dengan tingkat detil LoD2. Hasil klasifikasi otomatis yang tidak sempurna ditandai dengan adanya sebagian hasil pada
Legenda:
Ground Low vegetation Medium vegetation High vegetation Building
klas objek buildings yang sesungguhnya merupakan objek high vegetation . Oleh karena itu, klasifikasi manual dilaksanakan sehingga titik-titik yang bukan menrepresentasikan objek buildings diganti klasnya menjadi high vegetation .
Gabungan klasifikasi otomatis dan manual yang dilaksanakan memberikan hasil yang lebih baik seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5. Pada gambar tersebut, klas ground berwana coklat, klas vegetation ( low , medium dan high ) berwarna hijau dan klas buildings berwarna merah. Dalam hal ini, didapatkan hasil klasifikasi yang benar untuk objek buildings dan high vegetation . Artinya, seluruh bagian objek high vegetation tidak ada yang masuk ke dalam klas buildings , begitu juga sebaliknya.

## 2.     Model 3D
Ekstraksi  objek  buildings  atau  bangunan  dengan  penentuan  batas  bangunan  menjadi  dasar  untuk  membuat model 3D. Hasil dari proses yang dikenal sebagai vektorisasi ini ditunjukkan pada Gambar  6. Pada gambar tersebut, batas bangunan berupa garis vektor terbentuk.
Model  3D  meliputi  seluruh  bangunan  yang  ada  di  area  kampus  SV  UGM  (Gambar  7).  Hasil  pemodelan merupakan  model  3D  LoD2,  yaitu  model  3D  yang  merupakan  bentuk  blok  bangunan  yang  memiliki  atap. Model 3D dengan tingkat kedetilan tersebut sesuai dengan parameter yang diisikan saat klasifikasi sehingga dapat terbentuk atap bangunan. Atap bangunan memiliki detil yang tinggi, hal ini ditunjukkan dengan kualitas bentuk atap model bangunan yang sesuai dengan bentuk atap bangunan yang sesungguhnya.
Gambar 6. Hasil Vektorisasi untuk Ektraksi Objek Bangunan
Gambar 7. Hasil Pemodelan Berupa Model 3D LoD2 SV UGM

## 3.     Ketelitian Vertikal Data Point Cloud
Ketelitian data point cloud ditinjau dari posisi vertikal atau elevasinya. Posisi vertikal yang ditunjukkan pada data point  cloud dibandingkan  dengan  posisi  vertikal  dari  6  titik  uji  hasil  pengukuran  dengan  GPS  yang tersebar merata di area penelitian. Point cloud yang digunakan dalam uji ketelitian ini adalah klas ground yang kemudian diolah menjadi Digital Terrain Model atau DTM. Hasil DTM ditunjukkan pada Gambar 8 berikut.
Gambar 8. Digital Terrain Model SV UGM
Tabel 1. Hasil Uji Ketelitian Vertikal Data Point Cloud Titik X (m) Y (m) Elevasi GPS (m) Elevasi DTM (m) Selisih Tinggi (DZ) (DZ) 2 GCP 1 431,070.72 9,140,591.72 156.098 156.481 -0.383 0.146689 GCP 2 431,024.14 9,140,673.59 156.799 156.949 -0.15 0.0225 GCP 3 430,925.64 9,140,656.79 156.115 156.293 -0.178 0.031684 GCP 4 431,026.97 9,140,484.19 155.089 155.493 -0.404 0.163216 GCP 5 430,868.57 9,140,512.75 154.755 154.816 -0.061 0.003721 GCP 6 430,923.52 9,140,460.50 155.209 155.109 0.1 0.01 Jumlah Rata-rata RMSE 0.37781 0.062968 0.079 Akurasi LE90 0.13015
Hasil perhitungan ditunjukkan dengan nilai RMSE dan disajikan pada Tabel 1. Tabel 1 menunjukkan bahwa akurasi atau ketelitian vertikal data point cloud yang merupakan selisih antara elevasi GPS dan DTM berkisar antara 6,1 cm sampai 40,4 cm. RMSE dari hitungan selisih vertikal titik yang diuji adalah 7,9 cm. LE90 atau Linear Error 90% didapatkan sebesar 0.13015. Berdasarkan Peraturan Kepala BIG No 15 Tahun 2014, LE90 sebesar 0.13015 masuk dalam ketelitian vertikal kelas 1.

## Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat ditarik berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, yang pertama, pengolahan data point cloud pada tahap klasifikasi menghasilkan lima klas yaitu ground, low vegetation, medium vegetation, high vegetation dan buildings . Kesalahan dapat terjadi pada tahap klasifikasi sehingga perlu pengetahuan yang baik  terhadap  keadaan  sesungguhnya  di  lapangan.  Selain  itu,  kombinasi  metode  klasifikasi  otomatis  dan manual baik digunakan untuk menyempurnakan hasil klasifikasi. Kesimpulan selanjutnya, pemodelan multi- objek dilakukan terhadap objek ground dan buildings , yang hasilnya berupa Digital Terrain Model dan model
bangunan  LoD2.  Hasil  pemodelan  3D  merupakan  bangunan  dengan  tipe  LoD2  yang  sesuai  dengan pendefinisian  parameter  saat  klasifikasi.  Bangunan  yang  ada  di  area  kampus  SV  UGM  dapat  dimodelkan seluruhnya  dengan  detil  atap  yang  tinggi.  Kesimpulan  terakhir,  berdasarkan  uji  ketelitian  vertikal,  hasil perhitungan  RMSE  sebesar  7.9  cm  menunjukkan  data point  cloud memiliki  ketelitian  yang  tinggi  untuk pemodelan ini dan berdasar Peraturan Kepala BIG No 15 Tahun 2014 masuk ke dalam kelas 1.

## Ucapan Terimakasih
Dukungan  dan  bantuan  dari  berbagai  pihak  turut  berperan  dalam  penyelesaian  penelitian  ini.  Penulis mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak  Sekolah  Vokasi  UGM  atas  ijin  survei  lapangan  dengan memperhatikan  protokol  kesehatan  di  tengah  pandemi.  Kepada  mitra  penelitian  PT  Geo  Survey  Persada Indonesia penulis mengucapkan terima kasih atas dukungan tenaga dan alat selama survei lapangan. Ucapan terima  kasih  juga  penulis  sampaikan  kepada  pihak  pengelola,  dosen,  pegawai  serta  mahasiswa  Prodi  D4 Teknologi Survei dan Pemetaan Dasar yang mendukung pelaksanaan penelitian.

## Daftar Pustaka
Azri,  S.,  Ujang,  U.,  &  Abdul  Rahman,  A.  (2019).  3D  geo-clustering  for  wireless  sensor  network  in  smart  city. International  Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences  -  ISPRS Archives , 42 (4/W12), 11–16. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W12-11-2019 Biljecki, F., Stoter, J., Ledoux, H., Zlatanova, S., & Çöltekin, A. (2015). Applications of 3D city models: State of the art review. ISPRS International Journal of Geo-Information , 4 (4), 2842–2889. https://doi.org/10.3390/ijgi4042842 Buyuksalih, G., Baskaraca, P., Bayburt, S., Buyuksalih, I., & Abdul Rahman, A. (2019). 3D city modelling of Istanbul based  on  LiDAR  data  and  panoramic  images  –  Issues  and  challenges. International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences  -  ISPRS  Archives , 42 (4/W12),  51–60. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W12-51-2019 Gkadolou,  E.,  Prastacos,  P., &  Loupas,  T.  (2020).  Documentation  of  cultural heritage monuments  with  CityGML:  an application for ancient theatres. AGILE: GIScience Series , 1 , 1–16. https://doi.org/10.5194/agile-giss-1-4-2020 Gröger, G., Kolbe, T. H., Nagel, C., & Häfele, K.-H. (2012). OpenGIS City Geography Markup Language (CityGML)
Encoding Standard, Version 2.0.0. OGC Document No. 12-019 , 344.
https://portal.opengeospatial.org/files/?artifact_id=47842
Jamali, A., Kumar, P., & Abdul Rahman, A. (2019). AUTOMATED EXTRACTION of BUILDINGS from AERIAL LIDAR POINT CLOUDS and DIGITAL IMAGING DATASETS. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives , 42 (4/W16), 303–308. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W16-303-2019
Kumar, K., Ledoux, H., Commandeur, T. J. F., & Stoter, J. E. (2017). MODELLING URBAN NOISE in CITYGML ADE:  CASE  of  the  NETHERLANDS. ISPRS  Annals  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information Sciences , 4 (4W5), 73–81. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-4-W5-73-2017 Moser, J., Albrecht, F., & Kosar, B. (2010). Beyond visualisation - 3D GIS analyses for virtual city models. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives , 38 (4 PART W15), 143–146.
Murtiyoso, A., Veriandi, M., Suwardhi, D., Soeksmantono, B., & Harto, A. B. (2020). Automatic Workflow for Roof Extraction and Generation of 3D CityGML Models from Low-Cost UAV Image-Derived Point Clouds. ISPRS International Journal of Geo-Information , 9 (12), 743. https://doi.org/10.3390/ijgi9120743 Popovic, D., Govedarica, M., Jovanovic, D., Radulovic, A., & Simeunovic, V. (2017). 3D Visualization of Urban Area Using  Lidar  Technology  and  CityGML. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 95 (4). https://doi.org/10.1088/1755-1315/95/4/042006 Ujang, U., Azri, S., Zahir, M., Abdul Rahman, A., & Choon, T. L. (2018). Urban heat island micro-mapping via 3D city model. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives , 42 (4/W10), 201–207. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W10-201-2018
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .