## STUDI FOTOGRAMETRI JARAK DEKAT DALAM PEMODELAN 3D DAN ANALISIS VOLUME OBJEK

## Defry Mulia, Hepy Hapsari
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 Email : defry_jp@yahoo.com, hepihapsari@gmail.com

## Abstrak
Fotogrametri  adalah  sebuah  proses  untuk  memperoleh  informasi  metris  mengenai  sebuah  objek  melalui pengukuran  yang  dibuat  pada  hasil  foto  baik  dari  udara  maupun  dari  permukaan  tanah.  Interpretasi  foto didefinisikan sebagai ekstraksi dari informasi kualitatif mengenai foto udara dari sebuah objek oleh analisis visual manusia  dan  evaluasi  fotografi  (Edward  dan  James  2004).  Dalam  disiplin  ilmu  fotogrametri  dipelajari  berbagai metode untuk mengklasifikasikan dan menginterpretasi foto udara dengan berbagai metode.
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  pengambilan  gambar  objek  menggunakan  kamera non  metric ,  pengukuran menggunakan Electronic  Total  Station (ETS)  dan  roll  meter  yang  kemudian  dilakukan  kalibrasi  kamera menggunakan  Sotware  Photomodeler  Scanner  untuk  mendapatkan  parameter  internal  kamera.  Kemudian melakukukan  penandaan  titik  pada  foto  sampai  akhirnya  pembentukan  objek  3  dimensi  dan  volume  objek. Selanjutnya melakukan perbandingan dengan hasil pengolahan data thacymetri.
Hasil  penetilian  ini  menunjukkan  bahwa  data  foto  pada  fotogrametri  jarak  dekat  belum  bisa  dijadikan  acuan dalam  proses  pembentukan  3  dimensi  maupun  perhitungan  volumenya.  Perkiraan  volume  pada  objek  lemari menggunakan  metode  fotogrametri  jarak  dekat  adalah  0,903  m 3 dan  dengan  menggunakan  rol  meter  adalah 0,192  m 3 .  Sementata  itu,  volume  objek  gundukan  berumput  menggunakan  metode  thacymetri  adalah 162,164987 m 3 dan luas adalah 30 m 2 .
Kata Kunci : Fotogrametri, Non-Metrik, IOP

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Volume  penggalian  dan  penimbunan  suatu material  merupakan  hal  yang  penting  dalam banyak  pekerjaan  teknik  dan  pertambangan. Akurasi  bentuk  dan  estimasi  volume  dari material tersebut adalah penting dalam banyak aplikasi, misalnya studi erosi, estimasi pengambilan  bahan  tambang,  dan  penilaian lahan  untuk  konstruksi  (Schulz  dan  Schachter 1980  dalam  Yakara  dan  Yilmazb  2008). Umumnya  perhitungan  volume  menggunakan metode  trapesium  (segiempat  atau  segitiga prisma),  perpotongan  melintang  ( trapezoidal, Simpson,  and  average  formula ),  dan  metode lainnya ( Simpson-based, Cubic spline, and Cubic Hermite  formula )  telah  ada  dalam  literatur (Yanalak 2005 dalam Yakara danYilmazb 2008).
Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan pengukuran  volume  suatu  material  adalah menggunakan metode tachymetri untuk mengetahui  koordinat  suatu  titik  dengan menggunakan alat ukur Electronic Total Station (ETS).  Untuk  mendapatkan  bentuk  permukaan
tanah  terbaik  sangat  bergantung  pada  bentuk permukaan,  distribusi  titik  dan  metode interpolasi.  Tetapi  dengan  bertambahnya  titik akan  berarti  menambah  waktu  dan  biaya. Kadang-kadang untuk mendapatkan titik geodetik  dapat  beresiko  dan  mustahil.  Karena itu,  bentuk  permukaan  tanah  tidak  dapat diwakili dengan baik.
Dengan  adanya  perkembangan  teknologi fotogrametri,  diharapkan  dapat  membuat kemudahan  untuk  melakukan  pemodelan  tiga dimensi  dari  suatu  objek.  Dengan  adanya teknologi otomatisasi image matching , mempermudah dalam pengambilan titik sampel yang  akan  digunakan  untuk  pembuatan Digital Surface Model (DSM).
Pada penelitian ini akan mengkaji perbandingan hitungan volume dengan menggunakan Fotogrametri Jarak Dekat (CRP) dan Thacymetri. Metode  CRP  menggunakan  kamera  DSLR  non- metrik  Canon  EOS  5D.  Objek  yang  dibutuhkan dalam  penelitian  CRP  adalah  grid  sebagai  data untuk  kalibrasi  kamera,  lemari  dan  gundukan
berumput  sebagai  bahan  untuk  perhitungan volume. Pengolahan data menggunakan Software  Photomodeler  Scanner  yang  bersifat open source .

## Perumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah :
1. Bagaimana  hasil  kalibrasi  kamera  kamera pada Software Photomodeler Scanner?
2. Bagaimana  hasil  EOP  dari  proses  orientasi relatif  dan  DSM  menggunakan  Software Photomodeler Scanner?
3. Bagaimana  hubungan  antara  potensi  panas bumi  yang  ada  dengan  langkah  strategis MP3EI

## Batasan Masalah
Batasan masalahan dari penelitian ini adalah:
1. Objek yang dijadikan bahan pengukuran dari tugas  akhir  ini  yaitu  objek  lemari  dan  objek kurang beraturan gundukan berumput.
2. Metode penghitungan volume yang digunakan  adalah  metode  bangun  ruang balok dan thacymetri.
3. Software pengolahan menggunakan Software Photomodeler  Scanner  dengan  prinsip epipolar  geometry  dan  metode image matching .

## Tujuan Penelitian
1. Mendapatkan  parameter  orientasi  dalam dari kalibrasi kamera.
2. Membuat  model  3D  dan  DSM  ( Digital Surface  Model ) dari objek yang diteliti.
3. Mengihitung volume menggunakan DSM.
4. Analisa  ketelitian  dengan  membandingkan perhitungan  hasil  volume  dengan  metode close range photogrammetry
dan thacymetri.

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi Penelitian
Gambar 1. Lokasi Daerah penelitian

## Data Dan Peralatan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Data  foto  diambil  dengan  kamera  non  metrik atau  kamera  digital  yaitu  lemari  dan  gundukan berumput.

## Peralatan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perangkat Keras (Hardware)
a. Laptop
b. Kamera Digital Canon EOS 5D Mark II
2. Perangkat Lunak (Software)
a. Sistem Operasi Windows 7
b. Microsoft Office 2010
c. Software pengolahan data digital
d. Software pengolahan fotogrametri

## Tahapan Pengolahan Data
1. Kalibrasi Kamera
Selain  dapat  menghasilkan  IOP,  kalibrasi kamera  juga  bisa  menghasilkan Externeal Orientation Parameter (EOP), karena kemungkinan mengingat kamera digital non- metrik yang memiliki geometri tidak baik.
2. Pengolahan  Data  Fotogrametri  Rentang
Dekat 1. Suhu Data Masukan Data  yang  diperlukan  sebagai  masukan adalah nilai parameter kalibrasi kamera yang digunakan dan foto hasil pemotretan objek (lemari dan gundukan berumput).
2. Pembuatan Titik Sampel Titik-titik  sampel  yang  akan  digunakan untuk pembuatan Digital Surface Model (DSM)  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu secara  manual  dan  otomatis.  Proses otomisasi image  matching pada  objek gundukan berumput dilakukan penandaan  titik  sampel  secara  manual dan  otomatis,  pada  objek  lemari dilakukan  secara  manual.  Penandaan titik  sampel  secara  manual  dengan menandakan titik di tepi objek.
3. Foto Terkoreksi Data  foto  bisa  dikatakan  terkoreksi apabila RMS yang dihasilkan dari proses
image  matching kecil  dari  0  (nol).  Jika RMS rata-rata dari pengolah 2 foto atau lebih  masih  melebihi  0  (nol),  maka dilakukan  pembuatan  titik  sampel kembali.
4. Orientasi Relatif Pada  proses  ini  mencari  pasangan  titik dari  beberapa  foto  yang  diamati  untuk mengetahui  parameter  orientasi  luar kamera (EOP).
5. Intersection
Merupakan teknik menentukan koordinat  titik-titik  objek  pada  dua gambar atau lebih yang saling bertampalan  sehingga  diketahui  posisi secara 3D. Dimana proses ini membutuhkan enam parameter orientasi luar (EOP) untuk dua foto yang bertampalan.
6. Pembentukan Model 3D dan DSM.
3. Pengambilan  dan  Pengolahan  Data  Metode Tachymetri
1.  Pengukuran  Titik  Kontrol  dan  Titik  Detail. Kerangka dasar untuk pengukuran menggunakan  kerangka  dasar  yang  telah tersedia  di  sekitar  daerah  yang  akan dipetakan.  Alat  yang  digunakan  dalam pengukuran  titik  control  objek  dan  titik detail  adalah  ETS  Topcon.  Pengamatan yang diambil yaitu data sudut horizontal, sudut zenith, dan jarak miring.
2.  Pengolahan  Data  Tachymetri  sehingga diperoleh  beda  tinggi  dari  objek  yang diukur.  Dari  beda  tinggi  itu  dapat
digambarkan Digital Surface Model (DSM) sehingga diperoleh volume objek.
4. Hitungan Volume Proses  perhitungan  volume  adalah  tahap akhir  dari  penelitian  tugas  akhir  ini.  Hasil perhitungan volume menggunakan DSm dan ETS akan dibandingkan pada akhirnya.
Gambar 2. Diagram Tahap Pengolahan Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Kalibrasi Kamera
Metode kalibrasi pada perangkat lunak ini pada prinsipnya menghitung IOP untuk mendapatkan unsur-unsur orientasi dalam antara lain panjang focus  terkalibrasi  ( f ),  posisi  titik  utama  foto  (X-
0, Y 0 ) dan koefisien distorsi lensa (K1, K2, K3, P1, P2) kamera secara analitis dengan menggunakan self calibration bundle adjustment terhadap titik target.
Pengambilan  data  kalibrasi  dilakukan  di  dalam ruangan  dengan  menggunakan  bidang  2 dimensi  berupa  kertas  putih  berukuran  A4
Image Matchin g (Autom atic) Hasil Kalibras i IOP Data (grid bidang kalibrasi) Pemotr etan IOP f , X 0 , Y 0 , K1, K2, K3, P1, P2 I O P Penandaan Titik manual Foto Objek Foto Terkorek si EOP Volume Objek Model 3D dan DSM Analis a Volume Objek Pengukura n ETS Pengolahan Data Tachymetri Data Sudut dan Jarak Koordina t titik sampel DSM Perhitungan Volume Orienta si Relatif RMS Error <1 tidak ya ak
dengan  target  titik-titik  hitam.  Bidang  kalibrasi ini  merupakan  bidang  kalibrasi default dari perangkat lunak Photomodeler.
Tabel 1. Hasil perhitungan IOP menggunakan self
calibration
Tabel 2. Kualitas Hasil Kalibrasi Kamera
Quality Photographs Total Number 12 Number Oriented 12 Camera Canon EOS 5D Mark II Calibration yes Number of photos using camera 12
Average Photo Point Coverage 14% Point Marking Residual Overal RMS 0.114 pixels Max 0.448 pixels Min 0.071 pixels Max 0.229 pixels Min 0.034 pixels Point Tighness Max 0.00069 m Min 0.00013 m Point Precision Overal RMS Vector Length 8.36e-005 m Max Vector Length 9.02e-005 m Min Vector Length 8.24e-005 m

## 2.Orientasi Relatif
Orientasi  relatif  merupakan  proses  untuk menentukan  nilai  perputaran  sudut  rotasi  dan pergeseran  posisi  antara  dua  foto.  Proses  ini dilakukan  dengan  cara  memberikan  nilai  posisi dan  orientasi  untuk  foto  pertama,  kemudian dilakukan  proses  perhitungan  nilai  posisi  dan orientasi  pada  foto  kedua  menggunakan parameter  dari  posisi  pertama  dan  koordinat foto  dari  kedua  buah  foto. Dalam  proses orientasi  menghasilakan  sebuah  nilai  relatif antara  dua  buah  foto  tersebut.  Yaitu menetapkan  enam  unsur  orientasi  luar  (EOP), yaitu  posisi  kamera  (X L ,  Y L ,  Z L ),  rotasi  sudut  (ω, φ, k).
1. Objek lemari
Secara garis besar pertampalan atau overlay antar  foto  tidak  boleh  kurang  dari  60%. Dalam  proses  ini  dilakukan  penentukan  titik dimana  posisi  dan  nama  titik  pada  foto  1 harus  sama  dengan  yang  ditampilkan  pada foto  2,  begitu  juga  seterusnya.  Dari penggabungan beberapa foto harus mempunyai 1 foto sebagai referensi. Presisi atau stadar deviasi Camera Canon EOS 5D Mark II Parameter Orientasi Dalam Nilai (mm) Deviasi (mm) Focal Length 24.791 0.004 Xp 18.021 0.005 Yp 12.197 0.006 Fw 36.528 0.002 Fh 24.333 - K1 1.54E-04 1.90E- 06 K2 0 0 K3 0 0 P1 1.72E-05 2.50E- 06 P2 2.28E-05 2.70E- 06
Berikut  adalah    beberapa  tampilan  data hasil  pengolahan  overlay  foto  objek  lemari dari berbagai sudut:
Tabel 3a. Orientasi relatif dua foto sisi depan lemari
Tabel 3b. Orientasi relatif dua foto sisi depan lemari Photos Angle RMS Residual (pixels) Largest Residual (pixels) Photo Largest Residual 1,2 12.504 degs 0.967 1.009 2 1,2 11.744 degs 1.397 1.438 1 1,2 13.850 degs 2.903 3.006 2 1,2 13.440 degs 1.407 1.451 1 1,2 14.503 degs 0.079 0.082 2 1,2 14.501 degs 0.188 0.195 2
1,2 13.619 degs 1.591 1.628 1 1,2 13.657 degs 1.526 1.562 1 1,2 14.436 degs 2.214 2.288 2 1,2 14.501 degs 2.085 2.154 2 Tabel 4. Enam unsur orientasi luar (EOP) objek lemari Photos X Y Z Tightnes s (percent) 1,2 0.038 0.377 -0.930 0.041 1,2 -0.598 0.377 -0.854 0.059 1,2 0.009 -0.393 -0.851 0.108 1,2 -0.513 -0.393 -0.791 0.052 1,2 0.001 -0.032 -0.877 0.003 1,2 0.001 -0.024 -0.877 0.007 1,2 -0.537 -0.022 -0.823 0.065 1,2 -0.536 -0.031 -0.821 0.062 1,2 -0.003 -0.204 -0.868 0.087 1,2 -0.003 -0.196 -0.866 0.082 Fot o
Parameter Xc Yc Zc Omega Phi Kapp a 1 0.55 1 0.06 1 - 0.36 1 -9.089 deg 37.017 deg 5.475 deg 2 - 0.47 7 0.04 2 - 0.26 1 -5.801 deg -32.017 deg - 1.883 deg 3 - 0.39 6 0.03 2 - 0.21 5 -3.846 deg -41.739 deg - 0.959 deg 4 - 0.55 4 0.03 4 - 0.32 5 -4.856 deg -22.504 deg - 1.873 deg 5 0.64 7 0.04 1 - 0.37 1 -4.669 deg 27.143 deg 3.704 deg 6 0.49 9 0.04 8 - 0.28 5 -7.907 deg 44.543 deg 4.608 deg 7 0.04 3 0.00 4 0.01 1 -0.136 deg 2.741 deg - 0.254 deg
Tabel 5. Enam unsur orientasi luar (EOP) objek
gundukan berumput

## 3.Pemodelan 3D Objek dan DSM
Setelah melakukan overlay atau pertampalan dari  beberapa  foto,  baik  itu  objek  lemari maupun  gundukan  berumput,  diperoleh pemodelan objek secara 3 dimensi.
Gambar 3. Pemodelan 3D objek lemari dari 2 sisi
Sedangkan untuk objek gundukan berumput, tidak hanya dilakukan penandaan titik secara manual, melainkan juga dilakukan penandaan titik secara otomatis.
Gambar 4. Penandaan titik secara manual dan otomatis pada objek gundukan berumput
Gambar 5. Pemodelan 3D objek gundukan berumput

## 4.Volume Objek Lemari
Metode  hitungan  objek  lemari  adalah menggunakan rumus balok.
Tabel 6. Hasil Hitungan Volume Lemari
Dari hasil perhitungan volume menggunakan metode Close Range Photogrammetry  (CRP),  diperoleh  volume sebesar  0.107  m 3 ,  sedangkan  hasil perhitungan  volume  objek  lemari  metode roll  meter  adalah  0.192  m 3 .  Dengan demikian hasil perbandingan antara metode  CRP  dengan  perhitungan  objek secara  langsung  menggunakan  roll  meter tidak terlalu jauh, yaitu sebesar 0.085 m 3 .
5. Pengolahan Data Thacymetri Objek Gundukan Berumput Kerangka dasar untuk pengukuran menggunakan  kerangka  dasar  yang  telah tersedia  di  sekitar  daerah  yang  akan dipetakan.  Alat  yang  digunakan  dalam pengukuran  titik  control  objek  dan  titik detail  adalah  Electronic  Total  Stasion
Foto Parameter Xc Yc Zc Omega Phi Kappa 1 dan 2 1 - 0.00003 -0.0006 -0.003 0.021 deg -0.025 deg -0.001 deg 2 0.335 -0.011 -0.021 0.134 deg 0.988 deg -0.705 deg 3 dan 4 3 0.003 - 0.00002 0.0007 0.003 deg 0.095 deg -0.023 deg 4 0.861 -0.002 0.360 1.072 deg 3.167 deg -0.982 deg 5 dan 6 5 -0.031 0.017 0.011 -0.718 deg -1.094 deg 0.082 deg 6 0.374 0.068 -0.103 -8.383 deg 1.185 deg 0.584 deg 6 dan 7 6 0.033 -0.011 -0.015 0.428 deg 1.189 deg -0.006 deg 7 0.392 -0.013 -0.432 5.154 deg 11.730 deg 1.053 deg Metode Pengukuran Panjang (m) Lebar (m) Tinggi (m) Volume (m 3 ) CRP 0.457 0.423 0.556 0.107 Roll Meter 0.400 0.400 1.200 0.192
Topcon. Pengamatan yang diambil yaitu data sudut  horizontal,  sudut  zenith,  dan  jarak miring.
Untuk  dapat  memodelkan  kontur  dan bentuk  3D  dari  data  yang  telah  diperoleh, minimum  harus  memiliki  2  permukaan. Dimisalkan  permukaan  1  adalah  data  hasil pengukuran  di  lapangan  dan  permukaan  2 adalah  data  perencaan  yang  memiliki eleveasi  maksimum  dan  elevasi  minimum sama tinggi yaitu 0 meter.

## Gambar 6. DSM Gundukan Berumput
6.  Hitungan Volume Objek Gundukan Berumput
Untuk  objek  jenis  tidak  beraturan  yaitu gundukan  berumput,  penentuan  volume menggunakan  metode  thacymetri.  Dalam kasus  ini,  harus  terdapat  2  permukaan ( surface ).

## Tabel 7. Hasil Hitungan Volume Gundukan Berumput Menggunakan ETS
volume cut (m 3 ) 162.165 volume fill(m 3 ) 0 volume hasil(m 3 ) 162.165 jumlah titik 653 elevasi minimum (m) 5.3 elevasi maksimum (m) 5.9 koordinat minimum (x,y) 1028.099 ; 985.112 koordinat maksimum (x,y) 1034.169 ; 992. 718

## PENUTUP Kesimpulan
Dari  penelitian  ini  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, yaitu :
1. Parameter  Orientasi  Dalam  kamera  pada hasil  kalibrasi  kamera  yaitu focal  length  = 24.790, posisi  titik  utama  foto  (X P ;Y P )  = 18.021;12.197,  dan  koefisien  distorsi  lensa K1 = 0.00015, K2 = 0, K3 = 0, P1 = 0.000017, dan P2 = 0.000022
2. Pemodelan  objek  beraturan  yang  diwakili oleh  lemari  berhasil  dilakukan,  sementara itu  objek  yang  tidak  beraturan  seperti gundukan berumput tidak berhasil dilakukan.
3. Volume objek lemari berdasarkan roll meter adalah  0.192  m 3 dan  berdasarkan  CRP adalah  0.107  m 3 .  Untuk  objek  gundukan berumput,  berdasarkan  hasil  thacymetri 162.165  m 3 dan  berdasarkan  CRP  belum berhasil  ditentukan.  Perhitungan  volume suatu  objek  dengan  metode  fotogrametri rentang  dekat  (CRP)  merupakan  alternatif yang  kurang  akurat  untuk  objek  yang  tidak beraturan.
4. Hasil  Uji  statistik  pengukuran  objek  lemari dengan  membandingkan  metode  Roll Meter  dengan  CRP  memperoleh  nilai  P  = 0.394,  sehingga  disimpulkan  metode  CRP untuk  objek  yang  beraturan  masih  bisa dikatakan valid.

## Saran
1. Untuk jenis objek yang tidak beraturan yaitu gundukan  berumput,  demi  mendapatkan hasil orientasi relatif yang bagus seharusnya dipasang  tanda  atau  titik  kontrol  di  objek gundukan.
2. Pada  objek  lemari,    karena  perbandingan hitungan  volume  antara  metode  CRP  dan menggunakan  roll  meter  tidak  terjadi perbedaan  yang  signifikan  maka  sebaiknya digunakan  bentuk  lemari  yang  lebih bervariasi atau yang berbeda ukuran untuk menguji ketelitian perangkat lunak photomodeler scanner.
3. Untuk  penelitian  selanjutnya,  perangkat lunak  photomodeler  scanner  tidak  baik dalam  proses  pengolahan  objek  tidak beraturan tanpa titik kontrol.

## DAFTAR PUSTAKA
Atkinson. 1996. Close Range Photogrametry and Machine Vision . WhittlesPublishing. Scotland, UK. Cahyono, A.B. dan Hapsari, H.H. 2008. Petunjuk Praktikum Fotogrametri 1. Laboratorium Fotogrametri. Program Studi Teknik Geomatika, FTSP, ITS. Hanifa, R. 2007. Studi Penggunaan Kamera Digital Low-Cost Non-Metrik AutoFocus untuk Pemantauan Deformasi . Tesis. Program Studi Teknik Geodesidan Geomatika. Institut Teknologi Bandung. Institut Teknologi Telkom. 2008. Fotogrametri. Bandung. Gedung Learning Centre Kampus Institut Teknologi Telkom. Kusumadarma, A. 2008. Aplikasi Close Range Photogrametry dalam PemetaaanBangun Rekayasa dengan Kamera Dijital Non Metrik Terkalibrasi. TugasAkhir. Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika. Institut Teknologi Bandung. Ma'ruf, M. 2003. Perbandingan Digital Terrain Model (DTM) Jenis Grid DenganTriangulated Irregular Network (TIN). Tugas Akhir. Program Studi TeknikGeodesi dan Geomatika. Institut Teknologi Bandung. Saleh, S. 1996. Statistik Induktif . UPP AMP YKPN. Yogyakarta. Setyadji, B. 2005. Hitung Perataan1. Program Studi Teknik Geodesi danGeomatika. Institut Teknologi Bandung. Yakara, M. and Yilmazb, H.M. 2008. Using In Volume Computing Of DigitalClose Range Photogrammetry . The International Archives of thePhotogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol.XXXVII. Part B3b. Beijing. Wolf, P.R. 1974. Elemen Fotogrametri Dengan Interpretasi Foto Udara dan Penginderaan Jauh . Madison : McGraw-Hill.