JGISE  Vol. 2 No. 1 (2019), 164-170     |     https://doi.org/10.22146/jgise.41453

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Geometric Accuracy Study of Orthorectification Based on Sensor Model Refinement in Imagery Subset Using ORFEO Toolbox (OTB)
Andri Suprayogi 1 , Nurhadi Bashit 2 ,
1 Cadastral Survey And Mapping Coordinator, Geodetic Engineering Dept. Engineering Faculty OF UNDIP,  Indonesia
2 Lecturer Of Geodetic Engineering Dept., Engineering Faculty OF UNDIP, Indonesia
Article History:
Received 29 November 2018
Received in revised form 1 June 2019 Accepted 11 June 2019
Available online 28 June 2019 ABSTRACT. Large scale base map can be obtained by various methods, one of them  is  orthorectification  process  of  high  resolution  satellite  imagery  with relatively  large  file  size  to  eliminate  the  relief  displacement  caused  by  height variation of earth surface. It requires additional data such as sensor model in the form of rational polynomial coefficients (RPC), surface model data, and ground control  points.    In  order  to  process  a  large  file  size,    high  specification  of hardwares  were  required.  To  overcome  this,  several  remote  sensing  software such as ESA SNAP and Orfeo Toolbox (OTB) able to  subset or extract a portion of satellite imagery,  preserve the imagery geometric sensor models. This research aimed at geometric accuracy of orthorectification carried out in a single  scene  of  Pleiades  Imagery  within  the  Kepahiang  Subdistrict,  located  at Kepahiang  Regency,  Bengkulu  Province,  by  using  DEMNAS  and  the  imagery refined  sensor  mode,  and  ground  control  points  taken  using  GPS  Survey  The orthorectification  carried  out  both  in  full  extent  imagery  and  the  subset imagery.  After    these  processses  taken  place,  we  measure  the  accuracy  of  each full and subset imagery.  These procedures were carried out using Orfeo toolbox 6.6.0  in  the  Linux  Mint 19  Operating  system.  A performance  measurement  also carried out, contributing to the review of OTB as an open source program.
From  the  process  logs,  processing  time  for  the  full  image  were  7814.518 seconds and for the subset were 4321.95 seconds. And as a big data process, the total of full extent size was 83.15 GB  while the subset size  was  only 30.73 GB. Both the time and size  shows that subset were more economical.  The relative accuracy of the full extent and its subset imagery were 0.431 meters. Accuracy of the  sensor model refinement process are  1.217 meters and 1.550 meters  with GCP  added,  while  the  accuracy  of    the  orthorectifications  results  were    0.416 meters and 0.751 meters by using ICP.   Variation of execution time may caused by the data input size and complexity of the mathematical process carried out in each  stages.Tthe  variation  of  accuracy  may    caused  by  the  check  or  control points  placements  above  satellite  Imagery  which  suffer  from  uncertainty  when dealing with  the sub-pixel position or under 0.5 meters.

## Keywords:
Accuracy, Sensor Model, OTB, Big Data, pan sharpening

## Corresponding Author:
Andri Suprayogi Email : andri.suprayogi@ft.undip.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
Peta  dasar berskala besar dapat diperoleh  diantaranya dengan  proses  ortorektifikasi  citra  satelit  penginderaan jauh untuk mengeliminasi  kondisi pergeseran relief pada citra satelit  akibat adanya  variasi  tinggi  permukaan  bumi.  Dibutuhkan  data tambahan  berupa  data  sensor  model  yang  dapat  berupa
model rational polynomial coefficients (RPC),  data model permukaan,  serta  data  titik  kontrol  tanah  untuk menghasilkan  peta  citra  dengan  kualitas  geometrik  yang baik  sebelum  dapat    digunakan  untuk  keperluan  lebih lanjut (Mateo C. M. R., dkk., 2017).
Ortorektifikasi  adalah  salah  satu  metoda  untuk memperbaiki  kondisi  geometrik    akibat  kesalahan pergeseran  relief.  Terdapat  dua  jenis  ortorektifikasi dimana  yang  pertama  disebut  dengan  ortorektifikasi
sistematik  yang  tidak  menggunakan  titik  kontrol  tanah (GCP),  dalam  mengoreksi  satelit  (Widyaningrum,  dkk., 2016).    dan  yang  kedua  dengan  memperhitungkan koordinat  titik  GCP  diantaranya  dalam  bentuk  sensor model refinement (OTB Development Team 1 , 2018). Dalam beragam  aplikasi  seperti  PCI  Geomatica,  ENVI,  dan  paket ERDAS  Imagine,  akurasi  hasil  yang  diharapkan ditampilkan pada tahap penempatan GCP, yang memandu operator  untuk  menentukan  baik  tidaknya  penempatan titik-titik tersebut. (Hoja, dkk. , 2008).
Citra  satelit  dengan  resolusi  tinggi  memiliki  ukuran yang  besar  sehingga  pengolahannya  membutuhkan peralatan dengan spesifikasi yang tinggi. Pemotongan citra secara  langsung  berdasarkan  area  tertentu  memiliki resiko  hilangnya  georeferensi  dari  suatu  citra,  sehingga tidak  dapat  diortorektifikasi.  Beberapa    perangkat  lunak pengolahan  citra  penginderaan  jauh  diantaranya  Orfeo Toolbox  (OTB)    dikenal  istilah  subset  yang  merupakan hasil  ekstraksi  terhadap  sebagian    citra    namun georeferensi  dan  model  sensor    dari  citra  tersebut  tetap dipertahankan (OTB Development Team 1 , 2018).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk    mengkaji  ketelitian geometrik  dari    proses sensor  model refinement  terhadap subset  citra    Pleaides  sebelum  ortorektifikasi  dilakukan (Muller,  dkk.,  2011).    Perbaikan  sensor  tersebut menggunakan    data  titik  kontrol  tanah  hasil  pengamatan GPS yang telah dilakukan sebelumnya.
Sasaran  yang  dicapai  dalam  penelitian  ini  berkaitan dengan  performa  sistem  pada  saat  pengolahan    dengan kondisi citra masukan yang terdiri dari band pankromatik dan  multispektral.  Setelah      tahapan  assembly,  dilakukan proses  subset  citra,    kemudian  koreksi  radiometrik  dan fusi  citra.  Sensor  Model  Refinement  pada  citra  utuh maupun pada subsetnya dilakukan sebelum ortorektifikasi yang  akan  dianalisis  ketelitiannya.

## 2. Data dan Metodologi
Pada  penelitian  ini  aspek  penting  untuk  mencapai tujuan dan sararan penelitian, diantaranya peralatan yang digunakan, data, lokasi, dan metodologi penelitian sebagai berikut :
2.1. Data dan Lokasi
Dalam  penelitian    ini,  data  primer  maupun  data pendukung  yang  akan  digunakan  diantaranya  adalah sebagai berikut    :
a. Citra Pleiades 1B Pankromatik resolusi 0.5 meter dan  Multispektral  resolusi  2  meter  tahun perekaman 2014 (sumber : Lapan)
b. DEMNAS  sebagai  data  DEM  Utama  yang bereferensi ke geoid EGM 2008 (Sumber : BIG)
c. Koordinat  Titik  GPS  hasil  survey  lapangan  yang digunakan  sebagai  GCP  dan  ICP  berikut  formulir lapangan untuk Orientasi Penempatan Titik
d. Tinggi Geoid EGM 2008
Penelitian  ini  dilakukan  pada  area  studi  kecamatan Kepahiang,  Kabupaten  Kepahiang,  Provinsi  Bengkulu. Kecamatan  Kepahiang  merupakan  merupakan  ibukota Kabupaten  Kepahiang  dengan  luas  7.192  hektar    Pada ketinggian  rata-rata  452  meter  diatas  permukaan  laut (BPS  Kab.  Kepahiang,  2017).  Kecamatan  Kepahiang terbagi  menjadi  23  wilayah  administrasi  yang  sebagian besarnya  dalah  desa  dan  hanya  7  diantaranya  yang berstatus  kelurahan.  Wilayah  administrasi  dengan  jarak paling  dekat  dengan  ibukota  kecamatan    adalah  Pasar Ujung  sedangkan  desa/kelurahan  yang  berjarak  paling jauh  adalah  kelurahan  pagar  Gunung.  (BPS  Kabupaten Kepahiang, 2017). Secara Administratif,  kecamatan Sangir berbatasan dengan  :
Tabel 2.1. Batas Administrasi Kecamatan Kepahiang
Arah Perbatasan Utara Kec. Kabawetan, Kec. Utan Mas Timur Kec. Tebai Karai Barat Kec. Seberang Musi Selatan Kec. Bengkulu Tengah
Sumber : BPS Kab. Kepahiang, 2017
2.2. Peralatan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  sistem  open  source  yang dengan  aplikasi-aplikasi  yang  mendukung  proses ortorektifikasi  data  citra  satelit  resolusi  tinggi  baik  itu citra ali maupun citra hasil subset sebagai berikut :
a. Sistem Operasi Linux Mint 19 Cinnamon Edition
b. Orfeo ToolBox 6.6.0
c. Quantum GIS 3.2.1
d. ESA SNAP Toolbox 6
e. Libreoffice Calc 5
Perangkat yang digunakan dalam penelitian ini memiliki spesifikasi sebagai berikut yaitu :
a. CPU i7-3770 3,4 Ghz, 4 cores 8 Thread
b. Memory DDR3 PC 1333 16 GB
c. 1 TB HDD WD10EZEX-00BN5A00 64 MB Cache
d. Display Unit Viewsonic 19 Inch

## 2.3. Metodologi
Pada  awal  penelitian  ini,  dilakukan  proses  ekstraksi subset citra berdasarkan region of interest (ROI) citra utuh dengan  luaran  subset  yang  berukuran  lebih  kecil. Terhadap  data    citra  utuh  dan  citra  subset,  dilakukan tahapan-tahapan sebagai berikut :
a. Assembly data (sebelum ekstraksi data)
b. Kalibrasi Optik dan Fusi Citra
c. Penempatan GCP
d. Sensor Model Refinement dan Ortorektifikasi (Sistematik) sebagai bagian dari proses ortorektifikasi yang memanfaatkan data GCP
Dalam  ortorektifikasi,  diperlukan  ketinggian  yang mengacu  pada  referensi  yang  sama.  Data  DEMNAS  yang
masih  bereferensi  terhadap  MSL    dikoreksi  dengan    data tinggi Geoid EGM 2008 (Gambar 2.1.a)  Tinggi geoid yang dimaksud  adalah  selisih  tinggi  antara  ellipsoid  dan  geoid atau undulasi  yang ditunjukkan pada Gambar 1. DEM yang bereferensi  seragam  terhadap  ellipsoid  WGS  1984 diperoleh  dengan  perhitungan  sebagaimana  ditunjukkan pada persamaan 1.
H a Muka Bumi Geoid Ellipsoid h a N a H b h b N b
Gambar 1. Ilustrasi Tinggi Geoid dan Tinggi Ellipsoid
h = H+ N                                                 (1) Keterangan : H = Tinggi Geoid N = Undulasi h = Tinggi Ellipsoid
(a)                                                           (b)
Gambar 2.1. Dalam (a)  Nilai Undulasi dan  (b)  Tinggi
Elipsoid
Proses  pemotongan  dan  kalkulasi  raster  DEM  untuk menghasilkan  data  DEMNAS  bereferensi  elipsoid dilakukan  dengan  aplikasi  QGIS  dengan  keluaran berformat  tif  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar 2.1.b.
Gambar 2.2. Hasil Assembly  Band MS Citra Pleiades (a) dan subsetnya (b)
Tahapan  awal  dari  proses  pengolahan  citra  dalam penelitian  ini  adalah  tahap  assembly  atau  penggabungan tile  baik  itu  band  multispektral  (MS)  maupun  band pankromatik  (P).  Citra  mentah  yang  masih  terpotong dalam  struktur  format  DIMAP  (.DIM)  digabung  menjadi format tif dengan header berformat Open Source Software Image  Map  atau  OSSIM  (OTB  Development  Team,  2018). Pada Gambar 2.2.(a), nampak citra utuh sebagai hasil dari proses assembly band MS.
Citra  yang  telah  digabungkan  kemudian  diekstraksi untuk  mendapatkan  subsetnya.  Pada  penelitian  ini, digunakan  nilai  Region  Of  interest  (ROI)  dengan  batas- batas  koordinat  dengan  sistem  proyeksi    UTM  Zona  48S sebagaimana  ditunjukkan  pada  Tabel  2.2.  Dari  ekstraksi tersebut  diperoleh  citra  pleiades  dengan  luas  area  yang lebih kecil sebagaimana ditunjukkan dalam bagian terang dari citra Pleiades pada pada Gambar 2.2.(b).
Tabel 2.2. Region of Interest Subset Citra Cakupan Koordinat (m) X Y Kiri Atas 223725,981 9606184,699 Kanan Bawah 239749,679 9588652,024
Proses  kalibrasi  optik  dilakukan  untuk  memperbaiki kondisi  radiometrik  dengan  pendekatan  koreksi  Top  Of Atmosphere (TOA). Data waktu perekaman,  bias, gain, sun angle dan elevation diekstraksi dari  metadata citra untuk nantinya diinputkan pada  proses konversi digital number (DN)    to  radiance    (persamaan  2)  dan  radiance  to reflectance  (persamaan  3).  Proses  ini  dilakukan  baik terhadap data citra pleiades utuh maupun citra  subsetnya dengan nilai parameter pada Tabel 2.3.
(2)
dan :
(3)
Sumber :  (OTB Development Team 2 , 2018) Keterangan : L = radiance X = Nilai Piksel    α = gain β = bias ρ = reflektansi E S = Iluminasi Matahari θ S = sudut matahari
d  =  jarak  matahari  saat perekaman d 0 = jarak  rerata matahari Tabel 2.3.  Parameter Spektral  Sensor Pleiades Parameter Band r g b p Gain 9,14 9,29  10,33  11,5 bias (W/m 2 /steradians/micron) 0 0 0 0 Sun Ilumination (W/m 2 /micron)  1915  1830  1594  1548 Sun angle 43,965980685  Sun Elevation 55,973072911  Azimuth angle 180,050644517  Viewing angle 8,64518081 
Sumber : Data Citra Pleiades 2014
𝐿 𝑇𝑂𝐴 𝑘 = 𝑋 𝑘 𝛼 𝑘 +   𝛽 𝑘 𝜌 𝑇𝑂𝐴 𝑘 = 𝜋𝐿 𝑇𝑂𝐴 𝑘 𝐸 𝑆 𝑘 . cos 𝜃 𝑆 . 𝑑/𝑑 0 Undulasi (m) Tinggi Elipsoid  (m)
Fusi  citra  yang  pada  dasarnya  adalah  proses penggabungan  antara  band  MS  dengan  band  P  dilakukan untuk  mendapatkan  citra  pleiades  multispektral  dengan resolusi pankromatik.  Pada penelitian yang menggunakan OTB ini, proses fusi citra dibagi menjadi tahap superimpose dan  tahap  bundle  to  perfect  sensor  yang  hasilnya ditunjukkan pada Gambar 2.3.
Tahap superimpose berfungsi untuk meresampling band MS dari  resolusi 2 meter menjadi 0.5  meter sebelum  fusi dilakukan.  Pada  tahap  ini  dipilih  metoda  interpolasi konvolusi  kubik  untuk  menghasilkan  gradasi  nilai  piksel yang  dengan  baik  pada  resolusi  lebih  tinggi.    Kemudian pada  tahap  bundle  to  perfect  sensor,  dilakukan  proses kalkulasi  nilai  piksel  antara  citra  hasil  superimpose dengan  citra  pankromatik  sebagaimana  ditunjukkan  oleh (persamaan 4).
(4)
Sumber :  OTB Development Team 2 , 2018 Keterangan :
PMS       = piksel fusi                          P     = piksel band pankromatik P (smooth) = rata-rata pankromatik  MS  =  piksel band multispektral
(a) (b)
Gambar 2.3. Proses Fusi Citra Pleiades ,
(a) Sebelum, (b) Sesudah Fusi
Proses  sensor  model refinement  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  berupa  perbaikan  model  sensor  model. Karena  OTB  tidak  memiliki  fitur  digitasi  onscreen,  maka penempatan  titik  GCP  pada  citra  ini    dilakukan  dengan aplikasi ESA SNAP 6 untuk mencari koordinat piksel dari titik GCP. Pada aplikasi tersebut diperoleh 10 titik kontrol tanah  yang  koordinat  pikselnya    dapat  diamati  pada Gambar 2.4.
Gambar 2.4. Sebaran GCP Pada Subset Citra Pleiades
Proses  refine  sensor  model  membutuhkan  data  sensor model  berformat  OSSIM    berupa  file  *.geom,  data koordinat  piksel  dan  koordinat  lapangan  titik  GCP  dalam bentuk file teks, serta data model permukaan berupa DEM. Dengan  data  tersebut,  dilakukan  transformasi  affine berbasis  least  square  secara  iteratif  sebagaimana ditunjukkan  pada  (Persamaan  5).  Proses  ini  tidak  secara langsung  menghasilkan  citra  namun  hanya  menghasilkan file .geom.
(5)
Sumber : Hoja, dkk., 2008
Keterangan : rpf (λ,φ,h)  : rational poynomial function asli a, b               : konstanta parameter transformasi affine r, c refined :  koordinat piksel terkoreksi
Pada  penelitian  ini,  ortorektifikasi  terhadap    citra pleiades dilakukan dengan mengganti file .geom dari citra hasil fusi dengan file .geom hasil refine sensor model, untuk kemudian diproses dengan ortorektifikasi sistematik pada perangkat  lunak  OTB.  Selanjutnya,    ketelitian  geometrik citra satelit dari proses ortorektifikasi baik itu antar citra maupun  pada citra utuh dan subsetnya dievaluasi dengan titik  sekutu  dan  yang  sebarannya  nampak  pada  Gambar 2.5  dan  Independent  Check  Point  (ICP)  yang  sebarannya nampak  pada  Gambar  2.6.  Penentuannya  penempatan titik-titik tersebut dilakukan pada aplikasi QGIS.
Gambar 2.5. Sebaran titik Sekutu Antar Citra
Nilai  ketelitian  dari  selisih  antara  citra  dan  selisih koordinat posisi ICP pada citra dengan posisi di lapangan dalam nilai RMS sumbu x, y, sebagaimana pada persamaan (7) dan gabungannya berupa RMS bidang horisontal. Nilai tersebut  diperhitungkan  baik  pada  citra  Pleiades  utuh, maupun  pada  citra  subsetnya  sebagaimana  nampak  pada Persamaan (6).
𝑃𝑀𝑆 (𝑖,𝑗 ) = 𝑃 (𝑖,𝑗 ) 𝑃 (𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡 ℎ) 𝑥 𝑀𝑆 (𝑖,𝑗 )
r refined = a 0 + a 1 . rpf r (λ,φ,h) + a 2 . rpf c (λ,φ,h)
c refined = b 0 + b 1 . rpf c (λ,φ,h) + b 2 . rpf r (λ,φ,h)
Gambar 2.6. Sebaran ICP Pada Subset Citra Pleiades
(6) Dimana : (7)
Sumber : ASPRS., 2014 (dengan modifikasi) Keterangan : RMS e : RMS error RMS (x, y) : RMS  sumbu x atau RMS sumbu y Δ (x, y) : Selisih  koordinat  citra dan koordinat lapangan

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil-hasil  dari  penelitian  mengenai  ketelitian geometrik  citra  satelit  Pleiades  ini  terdiri  dari  beberapa pembahasan, yang pertama mengenai kondisi pengolahan data  dengan  perangkat  lunak  OTB  yang  bersifat  open source,  dimana  dilakukan  peninjauan  terhadap    kondisi ukuran  data,  CPU  load,  dan  waktu  pemrosesan  pada perangkat  baik  lunak  maupun  perangkat  keras  sebagai kontribusi  dalam  hal  performa  bagi  pengembangan aplikasi OTB.
Yang  kedua  adalah  hasil    proses  penempatan  titik  GCP dan  ICP  pada  citra  Pleiades  dan  ,  yang  ketiga    mengenai hasil  proses  sensor  model  refinement,  dan  yang  terakhir adalah  analisis  mengenai  ketelitian  geometrik  citra  hasil Ortorektifikasi baik itu citra utuh maupun subsetnya.
3.1. Pengolahan Data Dengan OTB
Tahapan  pengolahan  citra  yang  dilakukan  oleh  OTB pada  bervariasi  tergantung  pada  ukuran  data  input  serta kompleksitas proses matematis  yang dilakukan pada tiap tahap.  Tabel 3.1  Menunjukkan ukuran data setiap proses yang menjadi  tahapan dari  pengolahan data dengan OTB. Nampak  bahwa  secara  umum,  proses  pada  citra  utuh memiliki ukuran data yang jauh lebih besar, dengan selisih hingga 39,28 GB sedangkan pyramidnya 13,15 GB.
Tabel 3.1. Ukuran Citra Utuh dan Subset pada tiap tahap
Data Ukuran File Citra (GB) subset  Pyramid  Utuh  Pyramid MS 0,38 0,10 1,03 0,32 P 2,03 0,67 5,46 1,82 MS (Terkalibrasi) 0,38 0,10 1,03 0,32 P (Terkalibrasi) 2,03 0,67 5,46 1,82 MS (imposed) 6,08 2,03 16,41 5,47 Fusi (PMS) 6,08 2,03 16,41 5,47 Ortorektifikasi 6,13 2,03 16,58 5,55 Total 23,10 7,63 62,38 20,78
Dalam  eksekusi  pengolahan  Citra,  OTB  telah  mampu memanfaatkan  spesifikasi  perangkat  yang  digunakan dimana  seluruh  inti  yang  dinyatakan  dalam  jumlah  CPU dipakai  untuk  melakukan  proses    pengolahan  citra sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  8.  Sehingga  pada sistem  yang  memiliki  inti  lebih  banyak,  pengolahan  citra dengan OTB akan lebih optimal.
Gambar 3.1. Rekaman Proses CPU dari  Ortorektifikasi Pada Linux Mint 19
Nampak pada Gambar 3.1 bahwa pada detik  10 hingga detik  40 penggunaan seluruh cpu mencapai 100%. Selain itu, secara umum, proses pengolahan citra utuh lebih lama dibanding  dengan  subsetnya  sebagaimana  ditunjukkan pada Tabel 3.2. Dengan selisih total hingga 8 6 5 , 2 9 4 . 3 detik.

## Tabel 3.2. Waktu pengolahan Citra
Data Waktu (detik) subset Utuh MS 40,989 89,591 P 253,422 826,778 MS (Terkalibrasi) 39,990 105,475 P (Terkalibrasi) 248,830 663,994 MS (imposed) 1329,390 1580,110 Fusi (PMS) 1528,730 2211,160 Ortorektifikasi 880,599 2337,410 Total 4321,950 7814,518
𝑅𝑀𝑆 𝑒 = 𝑅𝑀𝑆 𝑥 2 + 𝑅𝑀𝑆 𝑦 2 𝑛
𝑅𝑀𝑆 (𝑥,𝑦) = Σ( Δ 𝑥 2 +  Δ 𝑦 2 )
𝑛

## 3.2. Tahap penempatan titik GCP dan ICP
Perangkat  lunak  OTB  tidak  memiliki  fitur  digitasi onscreen  sehingga  perangkat  lunak  ESA  SNAP  digunakan untuk  menempatkan  titik-titik  GCP  pada  citra.  Dalam  hal ini  karena  data  georeferensi  dalam  struktur  OSSIM  tidak dapat  dibaca  oleh  ESA  SNAP,  maka  nilai  koordinat  GCP yang diperoleh hanya berupa koordinat piksel (Tabel 3.3).
Tabel 3.3. Koordinat GCP Piksel Subset Nama Citra Subset Citra Utuh X Y X Y GCP 2 6857,5 4671,5 7719,5 30907,5 GCP 13 24802,5 28254,5 25664,5 54490,5 GCP 3 15774,5 4866,5 16637,5 31101,5 GCP 4 24790,5 4584,5 25652,5 30820,5 GCP 7 7995,5 12828,5 8857,5 39064,5 GCP 5 23191,5 12008,5 24053,5 38244,5 GCP 19 18627,5 17243,5 19488,5 43480,5 GCP 11 16078,5 20274,5 16940,5 46510,5 GCP 10 8200,5 21215,5 9062,5 47451,5 GCP 15 6705,5 25829,5 7567,5 52065,5
Penempatan  titik  pada  citra  yang  diperoleh memerlukan  interpretasi  posisi  titik  yang  baik.  Untuk setiap  titik  yang  ditempatkan,  diperlukan  perentangan kontras yang menyesuaikan variasi nilai piksel pada posisi penempatannya  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar 3.2 . nampak  bahwa  nilai  piksel  citra  asli  (a)  yang direntangkan  dengan  kontras  lokal  (b)  memungkinkan interpretasi yang lebih baik dibanding perentangan global pada keseluruhan citra (c).
a. Citra Asli b. Perentangan Lokal c. Perentangan global
Gambar  3.2. Perentangan Kontras Citra 3.3. Analisis hasil Sensor Model Refinement Proses  Sensor  Model  Refinement  mengubah  nilai  dari paramater  fungsi  polinomial  sensor  yang  terdapat  pada file *.geom dari citra. Untuk dapat menghasilkan keluaran yang  baik  dari  proses  refinement  terhadap  subset  citra Pleiades  sebagaimana  ditunjukkan  Tabel  3.4,  diperlukan koordinat  piksel  citra  asli,    dengan  demikian,  OTB memproses citra subset sebagai ROI dari citra utuh.
Nilai  ketelitian  yang  diperoleh  merupakan  nilai  final accuracy  dari  proses  transformasi  affine  dari  koordinat titik  GCP  pada  citra  menjadi  koordinat  titik  GCP sebenarnya di lapangan hasil pengukuran GPS.

## Tabel 3.4. Hasil Perbaikan Sensor Model
Ketelitian Nilai (m) Citra subset Citra Utuh Overall RMSe 1,54952 1,21727
Rerata error X 0,0900279 0,0253299 Deviasi standard X 1,29082 0,966643 RMS error X 1,29396 0,966975 Rerata error Y 0,113692 0,102363 Deviasi standard Y 0,844851 0,732272 RMS error Y 0,852466 0,739392 3.4. Kesesuaian Antara Citra  Utuh dan Subsetnya. Nilai kesesuaian data yang diperoleh dari pembandingan  antar  citra  dimana  posisi  citra  subset dibandingkan dengan posisi citra utuh membutuhkan titik sekutu  yang  dipilih  tersebar  dengan  posisi  tersebar  pada citra dengan hasil ditunjukkan pada tabel 3.5.
Tabel 3.5. Hasil Pengujian Ketelitian Relatif Citra
Ketelitian Nilai (m) RMS error X 0,227 RMS error Y 0,366 Overall RMSe 0,431
3.5. Ketelitian Geometrik Citra Hasil Ortorektifikasi Proses  pengolahan  citra  dalam  bentuk  ortorektifikasi yang  dilakukan  sebagai  proses  akhir  memanfaatkan  fitur ortorektifikasi sistematik dari aplikasi OTB. Namun karena model  sensor  yang  digunakan  adalah  model  sensor  yang telah diperbaiki, maka pada Tabel 3.6 diperoleh hasil lebih baik  daripada  ketelitian  ortorektifiksi  sistematik  pada umumnya  sebagaimana  diperoleh  pada  penelitian Widyningrum,  dkk.,  (2017),  yaitu  sebesar  kurang  lebih  3 meter.
Tabel 3.6. Hasil Pengujian Ketelitian Hasil Ortorektifikasi
Ketelitian Nilai (m) Citra subset Citra Utuh RMS error X 0,560 0,380 RMS error Y 0,501 0,172 Overall RMSe 0,751 0,416

## 4. Kesimpulan
Perangkat  lunak OTB yang bersifat open source dapat digunakan untuk  melakukan ortorektifikasi dengan stabil kendati  memiliki  kelemahan  tidak  adanya  fitur  digitasi onscreen  sehingga  aplikasi  lain  perlu  digunakan  untuk mendapatkan  data  koordinat  piksel  citra  maupun koordinat  geometrik  citra  pada    proses  pengujian ketelitian hasil ortorektifikasi.
Proses  pengolahan  citra  tanpa  perentangan  kontras diperlukan  untuk  menjaga  variasi  nilai  piksel    citra  asli. Jika  kontras  citra  direntangkan  secara  permanen  secara global,  maka  proses  perentangan  lokal  tidak  dapat mengubah  tampilan  citra  karena  detail  variasi  lokal  dari nilai piksel citra  telah  hilang.
Proses  pengolahan  citra  subset  memiliki  ukuran  data luaran  yang  lebih  kecil  sebagaimana  ditunjukkan  tabel  4 serta  waktu  pengolahan  yang  lebih  singkat  sebagaimana
ditunjukkan  t  Penambahan  data  pyramid  secara  otomatis yang berfungsi mempercepat tampilan citra oleh berbagai aplikasi pengolah citra juga menambah besar ukuran data secara  keseluruhan.  Citra  subset  memiliki  total  30,73  GB, sedangkan citra utuh pada prosesnya  menghasilkan total 83,15 GB. Oleh sebab  itu, sumber data yang telah terfusi disamping  data  yang  berupa  subset  sangat  mengurangi kapasitas penyimpanan yang dibutuhkan Akurasi citra yang yang terdiri dari hasil pembandingan relatif  antar  citra,  akurasi  sensor  model,  dan  akurasi terhadap  koordinat  tanah  dimana  diperoleh  ketelitian terhadap  ICP  sebesar  0,416  meter  sehingga  terdapat perbedaan  antara  akurasi  citra  utuh  dan  citra  subsetnya masing-masing  0,416  meter  dan  0,751  meter.  perbedaan tersebut  diantaranya  disebabkan  oleh  adanya  perbedaan posisi penempatan titik GCP maupun ICP pada citra satelit.

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

## 6. Referensi
ASPRS, (2014). “ASPRS Positional Accuracy  Standards for
Digital Geospatial Data” Photogrammetric
Engineering & Remote Sensing, 81, pp. A1–A26 Hoja, D., Schneider, M., Müller, R., Lehner, M.,   Reinartz, P., (2008). Comparison of orthorectification methods suitable  for  rapid  mapping  using  direct georeferencing  and  RPC  for  optical  satellite  data, Beijing ISPRSarchives  XXXVII  B1 pp 1617-28 Mateo  C.  M.  R.,  Yamazaki  D.,    Kim  H.,    Champathong  A., Vaze  J.,  and  Oki  T.,  (2017).  Impacts  of  spatial resolution and representation of ﬂow connectivity on  large-scale  simulation  of  ﬂoods  Hydrology  &. Earth System Science 21  5143-5163 https://doi.org/10.5194/hess-21-5143-2017 Müller R.,  Krauß T., Schneider M., and Reinartz P. (2011). Automated  Georeferencing  of  Optical  Satellite Data with Integrated Sensor Model Improvement, Photogrammetric  Engineering  &  Remote  Sensing 78 1  61-74 OTB  Development  Team 1 ,  (2018)  The  ORFEO  ToolBox Software Guide,  Updated for OTB-6.6.0, CNES https://www.orfeo-toolbox.org/SoftwareGuide Diakses pada 5 September 2018 OTB  Development  Team 2 ,  (2018)  The  ORFEO  CookBook Documentation OTB-6.6.0 Version, CNES https://www.orfeotoolbox.org/packages/_ OTBCookBook.pdf Diakses pada 5 September 2018 Widyaningrum  E.,    Fajari    M.,  and  Octariady  J.  (2016) Accuracy  comparison  of  VHR  systematic-ortho satellite  imageries  against  VHR  orthorectified
imageries  using  GCP,    Prague  ISPRSarchives    XLI B4 305-309