## Kajian Keandalan True Orthophoto Untuk Pemetaan Skala Besar 1 : 5.000
True Orthophoto Reliability Study for Large-Scale Mapping 1: 5,000
Andita Putri D.* 1 , Harintaka 2 1 Program Studi Magister Teknik Geomatika, Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
2 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta *Korespondensi penulis: anditaputrid@gmail.com
Diterima: 18122020; Diperbaiki: 21012021; Disetujui: 26012021; Dipublikasi: 24022021
Abstrak: Pembangunan kewilayahan yang merata di Indonesia masih terkendala dengan tidak tersedianya peta dasar skala  besar  sebagai  bahan  utama  dalam  penyusunan  Rencana  Detail  Tata  Ruang  (RDTR).  Data orthophoto dapat digunakan  sebagai  alternatif  sumber  data  dalam  penyediaan  peta  dasar  skala  besar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengkaji keandalan data true orthophoto hasil dense image matching dibandingkan dengan ground orthophoto bagi pembuatan unsur peta dasar skala besar di Indonesia. Area penelitian mengambil sampel wilayah urban, wilayah lahan terbuka  dan  wilayah  bervegetasi.  Tahap  penelitian  meliputi  persiapan,  pembentukan true  orthophoto ,  dan  analisis perbandingan antara unsur tutupan lahan pada true orthophoto dengan unsur tutupan lahan pada ground orthophoto . Berdasarkan  hasil  penelitian, true  orthophoto memiliki  kelemahan  pada  visualisasinya.  Tingkat  kecerahan  dan kejelasan objek tutupan lahannya masih lebih rendah dibandingkan dengan data ground orthophoto . Kelemahan true orthophoto pada wilayah urban adalah  banyaknya variasi rona piksel pada objek yang mengaburkan batas tutupan lahan, dominasi rona piksel objek yang menghilangkan objek lainnya dan adanya efek gergaji (sawtooth effect) pada bangunan tinggi. Untuk wilayah lahan terbuka dan wilayah bervegetasi terdapat kumpulan  piksel yang berwarna abu- abu  hingga  kehitaman  pada  objek  tutupan  lahan.  Perbedaan  gelap  terang  piksel  pada  objek  tutupan  lahan  dapat mempersulit identifikasi batas tutupan lahan.  Secara geometri, data true orthophoto dapat digunakan untuk pembuatan peta  dasar  skala  besar  1  :  5.000,  hal  ini  ditunjukkan  dengan  hasil  uji  ketelitian  geometrik  horisontal (CE90) pada wilayah penelitian yang masuk ke dalam ketelitian peta RBI 1 : 5.000 kelas dua.
Copyright © 2021 Geoid. All rights reserved.
Abstract:  The  unavailability of  a  large  scale  base  map  creates  a  challenge  to  entirely develop  equal  territorial  in Indonesia  as  the  primary  material  for  preparing  Detailed  Spatial  Plan  (DSP).  The  orthophoto  data  is  used  as  an alternative  source  of  data  in  the  provision  of  large-scale  maps.  This  study  aims  to  examine  the  results  of  true orthophoto of dense image matching for producing the large-scale topographical elements of 1: 5,000. The findings are compared with ground orthophoto data in the same territory. The samples were urban areas, open land areas, and vegetated areas. The research consists of preparation, generate true orthophoto, and comparative analysis of research findings with  ground orthophoto. The true orthophoto of dense image matching results has weaknesses in its visualization. The level of brightness and clarity of the land is lower than the ground orthophoto. The weakness of true  orthophoto  in  urban  areas  is  many  hue  variations  of  pixels  on  objects  that  obscure  the  land  boundaries,  the dominance of object pixel hue that removes other objects, and the sawtooth effect on the high buildings. Thus, there is a gray collection of black pixels on the land object for open land and vegetated areas. The difference in dark and light pixels of land objects complicates the identification of land boundaries. Geometrically, true orthophoto data of dense image matching used as primary data for making large-scale base maps of 1: 5.000 is indicated by the horizontal geometric accuracy test (CE90) in the research area that includes the second class topographical map accuracy of 1: 5.000.
Kata kunci: true orthophoto ; ground orthophoto; image matching ; data geospasial skala besar
Cara untuk sitasi:  D, Andita Putri & Harintaka (2021). Kajian Keandalan True Orthophoto Untuk Pemetaan Skala Besar 1 : 5.000. Geoid, 16 (2), 177-188.

## Pendahuluan
Pembangunan  kewilayahan  yang  merata  menjadi  salah  satu  target  proritas  dalam  Rencana  Pembangunan Jangka  Panjang  Menengah  Nasional  (RPJMN)  2020-2024.  Untuk  mendukung  pemerataan  pembangunan, setiap wilayah kabupaten kota di Indonesia harus memiliki Rencana Detail Tata Ruang ( RDTR ). Peta dasar skala besar menjadi dasar penyusunan Rencana Detail Tata Ruang (RDTR) wilayah kabupaten kota. Belum tersedianya peta dasar skala 1 : 5.000 menyebabkan hingga akhir tahun 2019 baru sekitar tiga persen dari target 1838  RDTR  yang  telah  terselesaikan  (Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  18  Tahun  2020, Lampiran  I.  Narasi  RPJMN  2020-2024).  Dalam  upaya  penyelesaian  target  RDTR  untuk  mendukung pemerataan pembangunan wilayah, maka penyediaan peta dasar skala besar di seluruh wilayah Indonesia (non hutan) menjadi salah satu target prioritas pembangunan kewilayahan RPJMN 2020-2024 (Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 18 Tahun 2020, Lampiran IV. Arah Pembangunan Wilayah RPJMN 2020-2024).
Salah satu data yang dapat digunakan untuk mendukung kegiatan pembuatan peta dasar skala besar adalah orthophoto (Instruksi  Presiden  nomor  6  tahun  2012)  .  Inpres  nomor  6  tahun  2012  tentang  “penyediaan, pengunaan, pengendalian kualitas, pengolahan dan distribusi data satelit penginderaan jauh resolusi tinggi” membuka  peluang  pemanfaatan  data orthophoto sebagai  salah  satu  sumber  alternatif  penyediaan  informasi geospasial dasar skala besar di Indonesia (Juniati, dkk., 2014). Orthophoto adalah foto udara atau citra yang telah melalui proses orthorektifikasi, foto udara yang memiliki proyeksi perspektif diubah menjadi proyeksi ortogonal. Orthophoto mempunyai proyeksi ortogonal, skala yang konsisten, dan memiliki referensi sistem koordinat , sehingga dapat digunakan sebagai peta (Nielsen,  2004). Orthophoto mempunyai kelemahan terkait dengan adanya distorsi geometris yang dikenal dengan nama relief displacement yang terjadi sebagai akibat dari  perbedaan  ketinggian  objek  pada  area  foto  (Gunay,dkk.,  2007).  Kendala Orthophoto adalah  adanya permukaan  objek  yang  mengalami  perubahan  drastis  seperti  bangunan  tinggi. Relief  displacement pada bangunan tinggi menyebabkan terbentuknya double mapped areas (Habib, dkk., 2007).
True orthophoto mengikutsertakan elemen s urface model ketinggian pada proses proyeksi ortogonal. Pengaruh perspektif  dan relief  displacement yang  diakibatkan  kondisi terrain mau pun  elemen surfac e  dapat dieliminir  dengan  baik.  Proses  tersebut  menghasilkan  foto  atau image pada  posisi  geometri  yang benar dan tegak, sehingga diperoleh skala yang seragam pada true orthophoto (Juniati dan Harintaka, 2018).  Prinsip  dasar  dari  metode  ini  adalah  mengidentifikasi  daerah  oklusi  yang  disebabkan  oleh relief displacement karena perbedaan struktur vertikal objek (Habib,dkk., 2007). True orthophoto memberikan  kesesuaian  yang  jauh  lebih  baik  saat  digunakan  sebagai backdrop peta  digital.  Garis besar bangunan akan sangat cocok dengan true orthophoto (Nielsen, 2004). Ground orthophoto adalah orthophoto yang sudah menghilangkan pergeseran relief objek-objek di permukaan tanah. True orthophoto adalah orthophoto yang sudah menghilangkan pergeseran relief seluruh objek yang ada di foto udara termasuk bangunan,vegetasi dan objek-objek lain yang memiliki ketinggian.
Sampai dengan pertengahan tahun 2020, baru 1,9% peta dasar skala besar (1 : 5000) yang tersedia di Indonesia. Hal  ini  disebabkan  karena  produksi  peta  dasar  skala  besar  masih  menggunakan  metode stereoplotting 3 dimensi, metode ini membutuhkan waktu, biaya dan tenaga yang tidak sedikit ( Badan Informasi Geospasial, 2020).  Oleh  sebab  itu  dalam  RPJMN  2020-2024,  pemerintah  Indonesia  menetapkan  target  percepatan penyelesaian peta dasar skala besar 1 : 5.000. True orthophoto merupakan salah satu output hasil pemotretan udara  baik  itu  menggunakan  kamera  metrik  maupun  nonmetrik  untuk  pembuatan  peta  dasar  skala  besar (Peraturan  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  1  Tahun  2020).  Pemanfaatan  data true  orthophoto dapat dijadikan sebagai alternatif sumber data  dasar untuk pemetaan 1 : 5.000. Pemerintah  daerah atau instansi terkait yang tidak memiliki peralatan stereoplotter diharapkan dapat memanfaatkan data true orthophoto untuk kegiatan pemetaan skala besar 1 : 5.000.
Dalam  Peraturan  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  1  Tahun  2020  disampaikan  bahwa true  orthophoto diperoleh  dari  proses dense  image  matching foto  udara  digital. Dense  image  matching adalah  proses pencocokan gambar padat dengan membangun hubungan korespondensi antara dua image atau lebih. Kunci
utama dalam dense image matching adalah ekstraksi fitur yang bersesuaian dari image yang berbeda. Tujuan dari dense image matching adalah membangun kembali ( rebuild) model tiga dimensi dari gambar dua dimensi. Dense  image  matching merupakan  langkah  penting  dalam  rekonstruksi  tiga  dimensi  untuk  mendapatkan informasi  kedalaman  ( point  cloud )  dan  informasi  kesesuaian  piksel  (Zhang,  dkk.,  2016).  Seiring  dengan perkembangan computer  vision dan  perangkat  keras  penyimpanan  data,  teknik  fotogrametri  pencocokan gambar ( image matching ) dapat memproduksi dense point cloud dalam jumlah yang banyak dengan cara yang lebih mudah dan waktu yang lebih cepat (Remondino, dkk., 2013). Perkembangan algoritma image matching dan  peningkatan  kualitas  sensor  pencitraan  udara,  memungkinkan  untuk  mendapatkan dense  point  cloud dengan resolusi yang sesuai dengan ground sample distance dari foto udara asli. Teknik dense image matching dapat digunakan untuk alternatif perolehan data DSM dan true orthophoto (Gharibi dan Habib, 2018). True orthophoto dibentuk dari  konversi raster  data colorized  point cloud hasil dense image  matching (Peraturan Badan Informasi Geospasial Nomor 1 Tahun 2020)
Penelitian ini berfokus pada kajian kualitas data true orthophoto hasil akuisisi foto udara 1 : 5.000 yang diolah dengan dense image matching . True orthophoto ini akan dibandingkan dengan data ground orthophoto dan hasil stereoplotting pada  wilayah  yang  sama  untuk  mendapatkan  informasi  akurasi true  orthophoto dalam rangka mendukung percepatan pemetaan skala besar 1 : 5.000.

## Data dan Metode
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah raw data foto udara, parameter kamera (interior orientation), parameter exterior  orientation hasil  triangulasi  udara,  unsur  rupabumi  hasil stereoplotting dan ground orthophoto di wilayah penelitian. Raw data foto udara bersumber dari kegiatan akusisi foto udara dan lidar pada tahun 2018 dan unsur rupabumi hasil stereoplotting bersumber dari kegiatan pemetaan rupabumi skala besar 1 : 5.000 tahun 2019. Lokasi penelitian terletak di sebagian wilayah Kabupaten Bintan dan Kota Tanjung Pinang,  Propinsi  Kepulauan  Riau.  Penelitian  ini  menggunakan  tiga  sampel  wilayah  yaitu  wilayah  urban, wilayah lahan terbuka dan wilayah bervegetasi. Lokasi  penelitian disajikan pada gambar 1.
Gambar 1. Lokasi  penelitian (Badan Informasi Geospasial, 2018)
Tahapan penelitian meliputi persiapan, pengumpulan data dan penentuan Area of Interest (AOI ), pembentukan true orthophoto (membentuk colorized point cloud menggunakan dense image matching dari foto udara digital, membentuk raster dari colorized point cloud ),  dan analisis hasil penelitian. Diagram  alir penelitian disajikan pada gambar 2. Pada tahap persiapan dilakukan pengumpulan raw data foto udara, ground orthophoto , data tutupan lahan hasil kegiatan stereoplotting , parameter kamera (interior orientation) , exterior orientation hasil triangulasi udara pada wilayah penelitian, dan instalasi perangkat lunak yang akan digunakan dalam penelitian. Pembentukan colorized point cloud membutuhkan input data interior orientation (IO) dari informasi sensor kamera, raw data foto udara, dan eksterior orientation (EO) yang bersumber dari GNSS dan IMU saat proses akusisi  foto  udara.  Metode matching yang  digunakan  adalah  kombinasi Field  based  matching  (FBM) dan
Wilayah  penelitian (a) (b) a. Keterangan :
b. Wilayah urban c. Wilayah lahan terbuka d. Wilayah bervegetasi
(c)
Cost-based  matching  (CBM). Hasil  dari  proses  ini  berupa colorized  point  cloud dalam  format  *las.  Proses gridding dan  konversi  raster  dilakukan  untuk  membentuk  raster  dari  data point  cloud hasil  proses image matching . Hasil akhir dari proses ini adalah true orthophoto dalam format *tiff.
Analisis  perbandingan  tutupan  lahan  dilakukan  dengan  menganalisis  hasil true  orthophoto dengan  hasil stereoplotting yang ditumpang-tindihkan dengan ground orthophoto pada wilayah penelitian. Kelebihan dan kekurangan data true orthophoto dianalisis dengan memperbandingkan objek tutupan lahan ground orthophoto dan true orthophoto pada wilayah yang sama. Uji akurasi ketelitian horisontal true orthophoto terhadap hasil stereoplotting juga dilakukan untuk mengetahui tingkat keandalan true orthophoto dalam upaya mendukung kegiatan pemetaan skala besar 1 : 5.000 di Indonesia. Gambar 2 dibawah ini menunjukkan tahapan penelitian dalam bentuk diagram alir :
(a) (b) (a) (b)

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Perbandingan tutupan lahan true orthophoto dan ground orthophoto
Perbandingan tutupan lahan antara true orthophoto dengan ground orthophoto dilakukan untuk mengetahui kelebihan  dan  kekurangan  data true  orthophoto .  Data true  orthophoto memiliki  keunggulan  pada  akurasi geometri objek yang lebih mendekati hasil stereoplotting dibandingkan dengan ground orthophoto . Seperti yang  sudah  disampaikan  sebelumnya, relief  displacement pada  bangunan  tinggi  merupakan  kendala  utama dalam ground orthophoto (lihat gambar 3a ditunjukkan oleh anak panah berwarna merah), true orthophoto mampu meminimalisir relief displacement seperti pada contoh gambar 3b.
Gambar 3. Relief displacement pada bangunan tinggi (a) ground orthophoto , (b) true orthophoto
Gambar 4 adalah contoh perbandingan geometri objek bangunan  hasil steroplotting di ground orthophoto dan true  orthophoto .    Data  objek  bangunan  hasil stereoplotting yang  ditampilkan  bersama  dengan  data ground orthophoto (gambar 4.a) menampilkan kondisi atap bangunan yang tidak sempurna bentuknya akibat adanya relief  displacement ,  digitasi  bangunan  posisinya  tidak  sama  dengan  tampilan  objek  bangunan  di ground orthophoto . Objek bangunan tinggi pada true orthophoto posisi geometriknya lebih sesuai dan mendekati hasil stereoplotting ( gambar 4b).
Gambar 4. Objek bangunan tinggi (a) ground orthophoto , (b) true orthophoto
Kelemahan  data true  orthophoto terletak  pada  visualisasinya  yang  tidak  sejelas ground  orthophoto .  Pada beberapa wilayah di area penelitian ditemukan perbedaan tingkat kecerahan objek tutupan lahan, perbedaan rona pada objek serta kumpulan piksel-piksel yang berwarna hitam dan abu-abu pada objek tutupan lahan yang menyebabkan  batas  objek tutupan  lahan menjadi  tidak  bisa terlihat  dengan jelas. Gambar  5.  adalah  contoh kumpulan  piksel keabuan yang menyebabkan perbedaan rona objek tutupan lahan pada objek danau dan semak belukar.  Batas  tepi  danau  menjadi  tidak  jelas  karena  banyaknya  piksel  berwarna  keabuan  yang  menutupi permukaan objek. Pada tutupan lahan semak belukar, gelap terang rona piksel menyebabkan perbedaan rona pada tutupan lahan yang bisa mempersulit identifikasi objek saat proses digitasi.
(a) (b)
G ambar 5. Perbedaan rona gelap terang pada tutupan lahan semak belukar
Proses dense  image  matching menggunakan raw  data foto  udara  tanpa  adanya  proses  penyesuaian  warna ( color balancing) foto udara. Perbedaan iluminasi atau pencahayaan antar foto udara dan perbedaan waktu akuisisi data akan sangat berpengaruh terhadap hasil akhir mozaik true orthophoto . Gelap terang colorized point  cloud disebabkan  karena  perbedaan  iluminasi  foto  udara  yang  bertampalan.  Hasil true  orthophoto dipengaruhi  oleh  kombinasi  warna colorized  point  cloud hasil dense  image  matching .  Semakin  banyak pertampalan foto udara yang digunakan dalam proses dense image matching , akan semakin bervariasi warna piksel colorized  point  cloud ,  sehingga  mempengaruhi  hasil  akhir true  orthophoto .  Gambar  6  dibawah  ini adalah contoh objek perairan danau yang kurang jelas batasnya pada data true orthophoto karena pengaruh variasi gelap terang colorized point cloud hasil dense image matching :
Gambar 6. Objek danau pada ground orthophoto (a) dan true orthophoto (d), gambar (b) dan (c) adalah colorized point cloud hasil dense image matching
a
b c
d
Gambar 6a adalah objek danau pada ground orthophoto , gambar 6b adalah warna piksel ground orthophoto yang ditumpang-tindihkan dengan data colorized point cloud. Dari gambar 6b tersebut dapat diketahui bahwa warna colorized point cloud lebih gelap (hitam) dan lebih terang (abu-abu) dibandingkan dengan warna piksel danau  asli.  Gambar  6c  adalah  kumpulan  gelap  terang colorized  point  cloud pada  badan  danau,  sedangkan gambar  6d  adalah  hasil  konversi  raster colorized  point  cloud ( true  orthophoto ).  Objek  danau  hasil true orthophoto sangat  berbeda  dibandingkan  dengan ground  orthophoto, terlalu  banyak  variasi  warna  piksel menyebabkan objek danau tidak begitu jelas terlihat pada data true orthophoto .
Relief  displacement pada  objek  yang  memiliki  ketinggian  tidak  selalu  merugikan.  Pada  objek-objek  kecil seperti  menara  telekomunikasi,  jaringan  listrik  dan  jaringan  telepon,  efek  rebah  pada  objek  memberikan informasi lebih kepada pengguna data karena objek terlihat lebih jelas pada foto dan efek rebah membantu mempermudah identifikasi objek. True orthophoto menghilangkan efek relief displacement pada objek kecil seperti  tiang  listrik  dan  menara.  Objek  berketinggian  menjadi  berbentuk  titik  setelah  diperbaiki  pada true orthophoto .  Informasi  objek  yang  bisa  diidentifikasi  dari  efek  rebah  dan  bayangan  menjadi  tidak  terlihat dengan jelas. Objek  tiang listrik (gambar 7a) dan menara  ( gambar 7c) yang memiliki rona piksel yang hampir sama dengan piksel disekitarnya juga terkesan hilang dan sulit diidentifikasi karena ronanya menjadi kabur atau sama dengan rona objek yang dominan disekitarnya (lihat gambar 7b dan 7d). Hal ini tentu saja dapat menyebabkan hilangnya informasi utilitas yang menjadi salah satu unsur tutupan lahan yang harus dipetakan pada peta dasar skala besar 1 : 5.000.
Gambar 7. Objek tiang listrik dan menara pada ground orthophoto ( a,c) dan true orthophoto (b,d)
Secara umum tidak terdapat banyak perbedaan antara ground orthophoto dan true orthophoto pada objek lahan terbuka  atau tanah kosong. Pada beberapa sampel lahan terbuka atau tanah kosong point cloud hasil dense image  matching mampu  memberikan informasi  beda tinggi  yang  lebih  detail  dibandingkan  dengan ground orthophoto. Selisih beda tinggi ground pada lahan terbuka yang berkisar 0,2 hingga 0,5 meter mampu disajikan secara jelas pada true orthophoto , sedangkan pada ground orthophoto gundukan tanah dan saluran irigasi pada lahan terbuka tersebut tidak terlihat dengan jelas. Berikut ini adalah contoh lahan terbuka pada true orthophoto yang memiliki perbedaan dengan ground orthophoto :
(a) (b) (c) (d)
Gambar 8. Objek lahan terbuka pada ground orthophoto (a) dan true orthophoto (b)
Ghosting effect adalah double mapping effect yang disebabkan oleh ketinggian objek yang tidak dapat diatasi oleh ground orthophoto (Gharibi dan Habib,2018). Atap bangunan tersebut terlihat berbayang, menjadi dua buah atap. Gambar 9a. adalah contoh bangunan di tepi perairan dengan ghosting effect . Dengan true orthophoto kesalahan tersebut bisa dieliminir, tetapi pada true orthophoto batas tepi bangunan menjadi kurang jelas terlihat pada  gambar  karena  rona  piksel  atap  hampir  sama  dengan  rona  piksel  perairan  (  lihat  gambar  9b).Tingkat kejelasan objek tutupan lahan dalam true orthophoto dipengaruhi oleh rona piksel objek. Hasil dense image matching pada  objek  yang  rona  nya  hampir  sama  mempunyai  batas  objek  menjadi  kurang  tegas  dan  sulit diidentifikasi .
Gambar 9. Objek bangunan dekat perairan, ground orthophoto (a) dan true orthophoto (b)
Gambar 10. Objek bangunan tinggi dengan occlusion (a) dan efek gergaji  (b)
Batas tepi bangunan tergambar dengan jelas pada ground orthophoto , tetapi bangunan tinggi tersebut memiliki occlusion . Occlusion adalah distorsi objek dari lokasi sebenarnya, distorsi ini menyebabkan bangunan tinggi
(a) (b)
(a) (b) (a) (b)
tampak condong ke jalan atau ke bangunan lain yang lebih rendah (Zhou dkk., 2005). Dengan true orthophoto, occlusion bisa dihilangkan (lihat gambar 10).  Pada data true orthophoto juga terbentuk efek gergaji (sawtooth) karena adanya outlier pada tepi bangunan tinggi. Tanda panah merah pada gambar 10 menunjukkan contoh occlusion (gambar 10a) dan  adalah contoh efek gergaji (gambar 10.b).
Efek gigi gergaji pada true orthophoto ini disebabkan oleh adanya outlier atau noise tepi bangunan pada DSM hasil dense  image  matching (Gharibi  dan  Habib,  2018).  Batas  bangunan  tinggi  pada colorized  point  cloud kurang bisa terdefinisikan dengan jelas. Hal ini juga berpengaruh pada true orthophoto hasil konversi raster colorized  point  cloud. Gambar  11  menjelaskan  kondisi  tersebut.  Gambar  11a  adalah  objek  bangunan  pada ground orthophoto , sedangkan gambar 11b dan 11c adalah sebaran colorized point cloud pada bangunan hasil dense image matching yang menyebabkan efek gergaji (sawtooth effect) pada true orthophoto ( gambar 11d).
Gambar 11. Bangunan pada ground orthophoto (a), colorized point cloud (b dan c) dan bangunan dengan sawtooth effect pada true orthophoto (d)
Variasi  gelap  terang colorized  point  cloud juga  berpengaruh  pada  obyek  jalan  yang  dekat  dengan  wilayah perairan dan atap bangunan. Objek jalan memiliki rona piksel yang hampir sama dengan perairan dan sebagian atap bangunan, sehingga pada true orthophoto batasnya menjadi kurang jelas karena banyak kumpulan piksel keabuan yang mengaburkan batas tepi objek ( lihat gambar 12b).
Gambar 12. Visualisasi objek jalan , ground orthophoto (a) dan true orthophoto (b)
(a) (b) b 4 a c d
Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  batas  objek  jalan  pada true  orthophoto tidak  dapat  diidentifikasi dengan jelas karena banyaknya variasi warna piksel gelap terang pada objek jalan dan objek disekitar jalan yang  dekat  dengan  wilayah  perairan.  Objek  jalan  memiliki  warna  piksel  yang  hampir  sama  dengan  objek perairan dan atap bangunan, sehingga pada true orthophoto ditemukan banyak sekali kumpulan piksel putih keabuan hingga hitam yang mengaburkan batas tepi objek jalan
Pada area vegetasi kerapatan tinggi dan wilayah perairan yang letaknya saling berdekatan, data true orthophoto sulit  diidentifikasi  batas  tutupan  lahannya.  Sebagai  suatu  contoh  di  wilayah  sungai  besar  yang  dikelilingi vegetasi lebat  pada data true orthophoto batas tepi sungainya tidak jelas karena banyaknya kumpulan piksel gelap terang mengaburkan batas tepi sungai. Hal ini juga ditemui pada objek vegetasi di tepian laut. Perbedaan rona piksel ini mengakibatkan batas garis pantainya sulit diidentifikasi. Gambar berikut ini adalah contoh objek vegetasi dan perairan dalam true orthophoto :
Gambar 13. Objek vegetasi dan perairan. ground orthophoto (a,c) dan true orthophoto (b, d).
Tanda panah merah pada gambar 13. menunjukkan perbedaan ground orthophoto dan true orthophoto yang dapat mengakibatkan kesalahan interpretasi objek dan kesulitan pengguna dalam melakukan deliniasi objek tutupan lahan.

## 2. Uji ketelitian geometrik tutupan lahan
Uji  ketelitian geometrik dilakukan pada hasil digitasi dua dimensi data true orthophoto dibandingkan dengan data tutupan lahan hasil stereoplotting data RBI. Uji akurasi geometrik horisontal dilakukan pada titik-titik sampel tutupan lahan yang letaknya tersebar di seluruh wilayah penelitian. Dalam hal ini data stereoplotting sebagai  nilai  posisi  yang  dianggap  benar,  dibandingkan  dengan  posisi  koordinat  titik  uji  pada  data true orthophoto .
Ketelitian  geometrik  horisontal  peta  dasar  di  Indonesia  mengacu  pada  nilai Circular  Error(CE90). Berdasarkan hasil penelitian untuk wilayah urban nilai CE90 yang diperoleh adalah 0,67 meter, untuk wilayah
(a)
(b)
(c) (d)
lahan terbuka 0,37 meter dan untuk wilayah bervegetasi 1,35 meter. Sesuai dengan Peraturan Badan Informasi Geospasial nomor 6 Tahun 2018 tentang standar ketelitian peta dasar Rupabumi Indonesia skala 1 : 5000, nilai CE90 yang diperoleh pada wilayah penelitian masuk ke dalam ketelitian peta dasar kelas satu untuk skala 1 : 5.000. Dalam Peraturan Badan Informasi Geospasial nomor 1 Tahun 2020 dinyatakan bahwa data dasar yang dapat digunakan untuk pemetaan skala 1 : 5.000 harus memiliki nilai ketelitian 0,5 kali lebih kecil dari nilai ketelitian  peta.  Nilai  keseluruhan ketelitian geometri horisontal  data true  orthophoto yang  diperoleh  dalam penelitian adalah 0,79 meter. Data true orthophoto dapat digunakan sebagai data dasar untuk pemetaan skala besar dengan tingkat ketelitian kelas dua untuk skala 1 : 5.000.

## Kesimpulan
Pemanfaatan true orthophoto dari hasil dense image matching memiliki kelemahan dalam visualisasinya, yaitu tingkat kecerahan dan kejelasan objeknya masih lebih rendah dibandingkan dengan ground orthophoto . Rona gelap terang piksel yang mengaburkan identifikasi objek tutupan lahan, sawtooth effect ,  dominasi rona piksel objek yang menghilangkan objek lainnya dan adanya perbedaan rona objek pada data true orthophoto dapat mempengaruhi  hasil  identifikasi  tutupan  lahan. True  orthophoto memiliki  geometrik  objek  yang  lebih mendekati  hasil stereoplotting foto  udara  dibandingkan  dengan ground  orthophoto terutama  pada  daerah urban yang memiliki banyak bangunan tinggi, tetapi dengan kendala visualisasi yang telah disampaikan diatas, diperlukan penelitian lebih lanjut tentang algoritma dan metode image matching yang mampu menghasilkan kualitas  visualisasi true  orthophoto yang  lebih  baik  seperti  pada ground  orthophoto .  Pemilihan  foto  udara dengan  iluminasi/pencahayaan  yang  relatif  sama  atau  diambil  pada  waktu  akuisisi  sama  juga  dapat dipertimbangkan untuk meminimalisir gelap terang piksel pada objek tutupan lahan. Uji ketelitian geometrik horisontal antara true orthophoto dibandingkan dengan hasil stereoplotting masuk ke dalam ketelitian peta dasar rupabumi kelas satu. Berdasarkan peraturan Badan Informasi Geospasial nomor 1 tahun 2020, data true orthophoto ini dapat digunakan sebagai data dasar pemetaan skala besar dengan tingkat ketelitian kelas dua untuk skala 1 : 5.000.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terimakasih  disampaikan  kepada  program  beasiswa  saintek  Kementrian  Riset  dan  Teknologi  yang telah memberikan bantuan dana penelitian. Ucapan terimakasih juga disampaikan kepada Program Magister Teknik Geomatika, Departemen Geodesi Universitas Gadjah Mada yang telah memberikan bantuan fasilitas dalam  pelaksanaan  penelitian,  serta  kepada  Pusat  Pemetaan  Rupabumi  dan  Toponim,  Badan  Informasi Geospasial yang telah memberikan bantuan data dan dokumen yang dibutuhkan dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Badan  Informasi  Geospasial  (2020).  Peraturan  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  1  Tahun  2020  Tentang  Standar Pengumpulan Data Geospasial Dasar Untuk Pembuatan Peta Dasar Skala Besar. Cibinong, Bogor. diambil dari https//jdih.big.go.id/lihatdoc?id=38183768
Badan Informasi Geospasial (2018).  Peraturan Badan Informasi Geospasial  Nomor 6 Tahun 2018 Tentang Perubahan Atas Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar.Cibinong, Bogor. diambil dari https: // jdih.big.go.id/ lihatdoc? id=27330968
Badan Informasi Geospasial (2020). Focus Group Discussion “Automasi Pemetaan Skala Besar:  Peluang, Tantangan, dan Strategi.” Cibinong, Bogor.
Gharibi, H. & Habib. A.F. (2018). True Orthophoto Generation from Aerial Frame Images and LiDAR Data : An Update. Remote Sensing Journal . No.4. Vol.10. hal. 1–28: www.mdpi.com.
Günay, A., Arefi, H., & Hahn, M. (2007). Semi-automatic True Orthophoto Production By Using LIDAR Data. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium(IGARSS) . Barcelona, Spain. 23-28 Juli 2007.   hal. 2873–2876
Habib,  A.  F.,  Kim,  E.,  &  Kim,  C.  (2007).  New  Methodologies  for  True  Orthophoto  Generation. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing . No.1. Vol.73. hal. 025-036.
Juniati,  E.  dan  Harintaka.  (2018).  Perbandingan  Input  Model  Ketinggian  Untuk  Pembentukan  True  Orthophoto  di Wilayah Urban. Jurnal Geomatika. No.2. Vol.24.  hal.  49–60.
Juniati,  E.,  Widyaningrum,  E.,  &  Mulyana,  A.  K.  (2014).  Mekanisme  Penyelenggaraan  Citra  Satelit  Tegak  Resolusi Tinggi Sesuai Inpres Nomor 6 Tahun 2012 Mekanisme  Penyelenggaraan Citra Satelit Tegak Resolusi Tinggi Sesuai  Inpres  Nomor  6  Tahun  2012. CGISE2  (2nd  Conference  on  Geospatial  Science  and  Engineering  ) . Yogyakarta. Januari 2014.
Nielsen,  M.  Ø.  (2004).  True  Orthophoto  Generation. Thesis .  Informatics  and  Mathematical  Modelling,  Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark.
Presiden  Republik  Indonesia.  (2012).  Instruksi  Presiden  Nomor  6  Tahun  2012,Tentang  Penyediaan,  Penggunaan, Pengendalian Kualitas, Pengolahan dan Distribusi Data Satelit Penginderaan Jauh Resolusi Tinggi.
Presiden  Republik  Indonesia.(2020).  Peraturan  Presiden  Nomor  18  Tahun  2020.  Lampiran  I    Narasi  Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2020-2024.
Presiden  Republik  Indonesia.  (2020).  Peraturan  Presiden  Nomor  18  Tahun  2020.  Lampiran  IV  Arah  Pembangunan Wilayah Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2020-2024.
Remondino, F., Spera, M. G., Nocerino, E., Menna, F., Nex, F., & Gonizzi-barsanti, S. (2013). Dense Image Matching :
Comparisons  and  Analyses. Digital  heritage  international  congress  (DigitalHeritage) .  Marseille,  France.  28 Oktober - 1 November 2013.
Zhang, Z., He, J., Huang, S., & Duan, Y. (2016). Dense Image Matching With Two Steps Of  Expansion. The international archives  of  The  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences, Volume  XLI-B3  2016. hal.143–149. XXIII ISPRS Congress.Prague, Czech Republic. 12-19 Juli 2016 .
Zhou, G., Chen, W., Kelmelis, J. A., & Zhang, D. (2005). A Comprehensive Study on Urban True Orthorectification.
IEEE transactions on geoscience and remote sensing. No.9. Vol.43. hal. 2138–2147.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .