Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57 6

## ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI
Martince Novianti Bani
Politeknik Negeri Malang
e-mail: novianti_mb@polinema.ac.id

## ABSTRAK:
Ketersediaan Infomasi  Spasial  merupakan salah satu  faktor utama untuk  mengoptimalkan perencanaan pembangunan. Disisi  lain,  peningkatan  kebutuhan  data  spasial  berskala  detail  terus  diupayakan  untuk  memenuhi  tantangan  tersebut. Salah  satu  upaya  untuk  percepatan  penyediaan  data  dan  informasi  spasial  dengan  memanfaatkan  teknologi  pemetaan dengan wahana Unmanned Aerial Vehicle (UAV). UAV dipandang efektif dan efisien baik itu dari segi waktu maupun biaya. Keakurasian yang dihasilkan oleh citra dari UAV pun terus ditingkatkan. Salah satunya adalah melakukan studi lebih lanjut terhadap data yang dihasilkan oleh wahana UAV yakni peningkatan kerapatan point cloud . Pada penelitian ini,  dilakukan  analisis  kerapatan  3D point clouds dan  kekaurasian  kerapatan  3D point  clouds tersebut  direalisasikan dengan  mengidentifikasi  sejumlah tie  points yang  ideal  pada  lokasi von  gruber kemudian  diterapkan filtering .  Setiap nilai  hasil filtering  tie  points akan  diproses  kembali  dengan  menerapkan  perhitungan bundle adjustment serta penambahan  variabel  lainnya.  Ketelitian  dari  sejumlah Point  clouds yang  dihasilkan  dari  berbagai  variasi  jumlah tie points , ditentukan berdasarkan nilai RMSEnya.
KATA KUNCI: Tie Point, Filtering, Point Clouds, UAV, Fotogrametri

## ABSTRACT :
The  availability  of  Spatial  Information  is  one  of  the  main  factors  for  optimizing  development  planning.  On  the  other hand, the increasing of spatial data in detailed-scale continues to be pursued to raeach these challenges of the Spatial Information  availability.  One  of  the  efforts  to  accelerate  the  provision  of  spatial  data  and  information  by  utilizing mapping technology with Unmanned Aerial Vehicle (UAV) vehicles. UAV is seen as effective and efficient both in terms of time and cost. The accuracy from the generated image by UAV continues to be improved. One of them is to conduct further studies on the generated data by the UA, such as the increase in point cloud density. In this research, the density analysis of 3D point clouds is carried out and the accuracy of the density of 3D point clouds is realized by identifying a number of ideal tie points at the von Gruber location and then applying the filter. Each value of the filtering tie points will be reprocessed by applying a bundle adjustment calculation and adding other variables. The accuracy of a number of  point  clouds  that  generated  from  various  variations  in  the  number  of  tie  points  is  determined  based  on  the  RMSE value.
KEY WORDS: Tie Point, Filtering, Point Clouds, UAV, photogrammetry

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57

## PENDAHULUAN
Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV)  (Schneider,  2014)  dengan  memanfaatkan  fotogrametri merupakan  teknologi  yang  beberapa  tahun  terakhir  ini  mengalami  perkembangan  sangat  pesat untuk memenuhi  permintaan  pemetaan  resolusi  tinggi.  Hasil  pengukuran  dengan  memanfaatkan  wahana  ini kemudian ditransformasikan  menjadi 3D point cloud tergeoreferensi  menggunakan GPS/IMU. 3D Point cloud digunakan  untuk  mengekstraksi  DEM  yang  merepresentasikan  permukaan  bumi.  Akurasi  dalam pemetaan  dengan  menggunakakan  wahana  UAV  yang  berbasis  pada  fototogrametri  diinterpretasikan sebagai  akurasi  relatif  dan  obsolut.  Akurasi  relatif  merupakan  pengukuran  dimana  objek  diposisikan relatif terhadap model yang direkonstruksi dalam hal ini berupa peta orthofoto, DSM atau 3d point cloud . Sedangkan,  akurasi  absolut  sendiri  mengacu  pada  perbedaan  antara  lokasi  objek  yang  direkonstruksi dengan posisi sebenarnya di permukaan bumi.
Akurasi  absolut  sangat  bergantung  pada  akurasi  relatif.  Oleh  karena  itu,  dalam  upaya  untuk meningkatkan  akurasi  absolut  maka  diperlukan  peningkatan  kerapatan point  cloud . Point  cloud merupakan  representasi  dari  permukaan  bumi  dalam  bentuk  titik-titik  elevasi  (Furukawa  dkk.,  2009; Yang  dkk.,  2013).  Untuk  memperoleh  3D point cloud tergeoreferensi,  maka  terlebih  dahulu  sepasang citra di suatu area dianalisis. Citra tersebut harus teregistrasi secara geometri satu terhadap yang lainnya. Regristrasi image-to-image melibatkan  beberapa  hal  sebagai  berikut  (1)  identifikasi Image  Tie  Point (ITP),  (2)  transformasi  koordinat pixel ke  koordinat  ruang,  dan  (3)  proses  resampling  pada  hasil transformasi.  Langkah  2  dan  3  merupakan  proses  yang  relatif  terstandarisasi.  Sedangkan  untuk  langkah pertama, teknik otomatisasi untuk mendeteksi tie point terus dikembangkan sehingga dapat mempercepat proses pengolahan citra. Tie points merupakan titik-titik pada foto yang mewakili lokasi yang sama pada foto  yang  bertampalan.  Selain  sebagai  penghubung  antar  foto, tie  point juga  bertujuan  untuk  membuat mosaik foto. Tie point maupun point cloud diperoleh dari proses pencocokan citra. Dari hasil pencocokan citra  ini  kemudian  dilakukan  proses bundle adjustment yang  merupakan  model  perhitungan  matematis untuk  mencari  parameter Exterior  Orentation (EO)  dengan  persamaan  kolinear.  Dengan  menerapkan proses tersebut  maka diperoleh 3D point clouds yang  merepresentasikan  model permukaan bumi digital dari foto dengan menggunakan wahana UAV.
Oleh karena itu, pada penelitian ini diidentifikasi posisi tie point pada lokasi-lokasi spesial (lokasi von Gruber ),  dan  penelitian  ini  juga  dimaksudkan  untuk  menganalisis  pengaruh tie point terhadap keakurasian 3D point clouds . Selain itu, metode filtering terhadap titik-titik sekutu ( tie points ) juga dikaji.

## METODE dan DATA

## Data
Dalam  penelitian  ini,  data  foto  diperoleh  dengan  menggunakan  wahana  UAV  tipe  fixed-wing skywalker 2013 1880 mm,  sedangkan kamera yang digunakan adalah jenis SonyQX 10 (18mp),  dengan pertampalan sidelap sebesar  >  50%,  dan  overlap  sebesar  50%.  Tinggi  terbang  Pesawat  adalah  250  m, dengan jumlah jalur terbang sebnayak 3 jalur. Kemudian,  jarak antar jalur sebesar 150 m,  dengan GSD 0.5 cm/pixel. GCP diperoleh dengan menggunakan GPS RTK SOUTH S86T.

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57

## Metode
Dalam  proses  mengekstraksi  nilai  koordinat tie points menggunakan  teknik  pencocokan  citra, sehingga nilai korelasi antara kedua foto yang bertampalan dihitung berdasarkan persamaan (1) (Mitchell dan Pilgrim, 1987; Schenk, 1999; Wolf dan Dewitt, 2000; Campbell dkk., 2008):
∑ ∑ ̅            ̅
√∑ ∑ ̅ ∑ ∑ ̅
(1)
Dimana,
r = koefisien normalized cross correlation
= nilai keabuan template dan search image
̅ ̅ = nilai rata-rata dari template dan search image
R, C  = baris dan kolom dari image patches
Namun koefisien korelasi tidak ideal apabila kedua foto memiliki geometrik dan radiometrik yang berbeda.  Sehingga  metode  di  atas  dikembangkan  dengan  menambahkan  perhitungan Least Squares Matching (LSM). Dengan demikian geometrik dan radiometrik kedua foto akan saling berhubungan dan transformasi affine digunakan  sebagai  model  linear  geometriknya.  (Elaksher,  2008;  Bethmann  dan Luhmann,  2010).  Pembentukan  model  stereo  antara  kedua  foto  yang  bertampalan  diilustrasikan  pada Gambar 2.1.
Gambar 2. 1 Pembentukan model stereo (orientasi relatif, model stereo relatif, model stereo non- georeferensi)

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57

## Filtering tie point
Tie  points merupakan  titik-titik  ikat  yang  mewakili  lokasi  yang  sama  pada  foto  yang bertampalan. Gambar  2.2  merupakan  hasil  penegakan  foto  ( align  photos )  sehingga  titik-titik  yang terbentuk  merupakan  titik-titik  yang  telah  terkoreksi  kesalahannya  baik  itu  kesalahan drift , tilt maupun crab .  Tujuan  dari  proses  filtering  ini  adalah  untuk  mengekstraksi  nilai tie  point yang  hanya  berada  di sekitar daerah von Gruber .
Dari  proses  inilah  maka  kemudian  akan  dilakukan  peningkatan  kerapatan point  cloud untuk keperluan pembuatan Digital Surface Model (DSM). Dense Point cloud sendiri merupakan metode semi- otomatis untuk memodelkan objek yang pada dasarnya memiliki tekstur yang bervariasi pada foto stereo. Dense point cloud juga dapat  menghasilkan point cloud s  yang sangat rapat dan  kecil.  Sehingga  melalui pembentukan model 3-Dimensi maka objek yang mendekati keadaan sebenarnya dapat direpresentasikan oleh sejumlah point clouds . Proses image matching pada foto stereo inilah yang menghasilkan dense point cloud . Point  Clouds sendiri  merupakan  sekumpulan  data  yang  berupa  titik-titik  dalam  suatu  koordinat sistem.  Dalam  sistem  koordinat  tiga  dimensi,  titik-titik  tersebut  diwakili  dan  dinotasikan  oleh  koordinat X, Y, Z dengan tujuan untuk merepresentasikan permukaan suatu objek.
Gambar 2. 2 Sample lokasi von Gruber untuk ekstraksi tie point dan filtering
Pada penelitian ini digunakan pembanding dengan ukuran window yang berbeda untuk mengekstraksi nilai titik-titik ikat ( tie points ) dengan ukuran jendela atau window ekstraksi tie point sehingga tidak seluruh tie point akan digunakan dalam proses bundle adjustment .  Ukuran  jendela  yang  ditentukan  secara  acak  baik  itu  ukuran  baris  dan kolomnya untuk mengekstraksi daerah-daerah di sekitar lokasi von Gruber.

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57

## Bundle adjustment
Bundle  adjustment merupakan  proses  mentransformasikan  sistem  koordinat  foto  ke  sistem koordinat tanah melalui tahap orientasi relatif dan absolut. Pada bundle adjusment diterapkan persamaan kesegarisan  (Persamaan  2  dan  3)  yang  mana  pusat  proyeksi,  bidang  foto  dan  objek  di  permukaan  bumi berada pada satu garis lurus yang ditunjukkan oleh Gambar 2.3.
Salah satu permasalahan dalam penggunaan bundle adjusment adalah waktu komputasi, khususnya untuk blok  yang lebih besar.  Hal ini juga dipengaruhi oleh data hasil pengukuran  yang  dilakukan  harus tersedia  secara real-time .  Untuk  foto  yang  berurutan,  dengan  menggunakan  jendela  dengan  jumlah  foto yang tetap, maka ukuran sistem persamaan dapat dibatasi sehingga waktu komputasi juga dibatasi (Beder, Steffen,  2008)  dan  (Wilbers  et  al.,  2019).  Sejalan  dengan  itu  (Beder,  Steffen,  2008)  memperkenalkan pendekatan penyesuaian bundel sekuensial dengan estimasi rekursif untuk mempercepat komputasi.
Selain  itu,  dibutuhkan  juga  parameter  orientasi  luar  untuk  menentukan  sudut  dan  posisi  kamera yang  merekam  objek  di  permukaan  bumi.  Variablenya  diketahui  sebagai  elemen  orientasi  luar  yang meliputi  X 0 ,  Y 0 ,  dan  Z 0 .  Pusat  perspektif,  yang  dinotasikan  dengan  O,  dihubungkan  oleh  Z 0 ke  sistem koordinat  tanah/peta  (X,  Y  dan  Z).  Z 0 diketahui  juga  sebagai  ketinggian  atau  posisi  kamera  di  atas permukaan laut yang direferensikan terhadap bidang datum. Di sisi lain, sudut rotasi yaitu omega (  ), phi (  )  dan  kappa  (  )  juga  diperlukan  untuk  mendefinisikan  sudut  orientasi.  Gambar  2.3  merupakan representasi  dari  parameter  orientasi  luar  serta  hubungan  antara  sistem  koordinat  foto  (x,  y,  dan  z)  dan koordinat tanah/peta (X, Y dan Z).
Gambar 2. 3 Elemen pada parameter orientasi luar (Leica Geosystems, 2006)

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57
Setiap  titik  pada  foto  memiliki  dua  persamaan  kesegarisan  yang  koordinatnya didefinisikan pada foto tersebut dan persamaan 2 dan 3 merupakan representasinya.
(2) (3)
Dimana,
, = koordinat objek pada sistem koordinat foto
= koordinat titik pusat eksposur pada sistem koordinat ruang
= Koordinat objek pada sistem koordinat ruang
r mn
= koefisien rotasi dari matriks baris dan kolom
f
= Panjang fokus lensa kamera.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tie Point dan Point Cloud
Tie points merupakan titik-titik ikat yang mewakili lokasi yang sama pada foto yang bertampalan. Tie points yang melalui proses pencocokan citra antara Scale Infariant Feature Transform (SIFT) points yang  disebut  dengan key points terdeteksi  melalui  dua  atau  lebih  foto  yang  berbeda.  Titik-titik  tersebut merupakan  penghubung  antara  foto  untuk  mendapat  posisi  relatif  objek  dalam  sistem  3  dimensi.  Titik tersebut kemudian difilter menggunakan metode gradual selection agar lebih menyatu ke posisi orientasi relatif yang lebih tepat.
Gambar 3.1 merupakan hasil penegakan foto ( align photos ) sehingga titik-titik ikat yang terbentuk merupakan titik-titik yang telah dikoreksi kesalahannya baik itu kesalahan drift , tilt maupun crab . Setelah langka  pencocokan  citra  dilakukan,  titik  yang  berwarna  biru  adalah  titik-titik  ikat  yang  valid  yang digunakan  untuk  mendapatkan  orientasi  relatif  3D  ini,  sedangkan  titik  abu-abu  adalah  titik  ikat  yang dinonaktifkan. Dalam hal ini karena ketidaktepatannya.

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57
Gambar 3. 1 Distribusi tie point pada foto
Berdasarkan  hasil  proses  data  maka  diperoleh  sejumlah  data  yang  di  tampilkan  pada  Tabel  1. Tabel 1 tersebut merupakan merepresentasikan keseluruhan nilai koordinat pixel dari sepasang foto yang bertampalan. Sedangkan Tabel 2 merupakan representasi dari nilai koordinat foto dan kesalahannya.
Table 1. Koordinat pixel dari sepasang foto yang bertampalan
photo_label tie_po int_n um proj_X proj_Y photo_label tie_po int_nu m proj_X proj_Y DSC06007.JPG 0 4266.053711 2245.051514 DSC06008.JPG 0 4295.058594 3412.669922 DSC06007.JPG 1 4320.918457 2281.052002 DSC06008.JPG 1 4350.685059 3177.20459 DSC06007.JPG 2 760.8963623 2310.533203 DSC06008.JPG 2 733.802063 3319.213135 DSC06007.JPG 3 4324.213379 2315.605469 DSC06008.JPG 3 4355.432129 3212.505859 DSC06007.JPG 4 1824.716064 2318.469482 DSC06008.JPG 4 1828.524536 3336.5 DSC06007.JPG 5 2686.67041 2380.066162 DSC06008.JPG 5 2705.391357 3328.022705 DSC06007.JPG 6 6196.338501 2389.215332 DSC06008.JPG 6 5918.585205 3419.383545 DSC06007.JPG 7 2462.659424 2401.039551 DSC06008.JPG 7 2477.682373 3357.444092 DSC06007.JPG 8 4341.63916 2412.135498 DSC06008.JPG 8 4376.902832 3311.077881 DSC06007.JPG 9 2488.876953 2453.807617 DSC06008.JPG 9 2506.478516 3410.925537

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57
Table 2. Hasil ekstraksi koordinat foto tie_poit_num coord_X coord_Y coord_Z Error 0 2.723012 -0.641552 -4.168738 0.090020 1 2.786648 -0.682276 -4.162204 0.334894 2 -1.437365 -0.767393 -4.568714 0.273037 3 2.790003 -0.721977 -4.160747 0.219032 4 -0.132060 -0.731628 -4.265236 0.648604 5 0.892796 -0.832323 -4.397360 0.302066 6 0.625588 -0.860086 -4.419238 0.616756 7 2.808094 -0.832293 -4.154131 0.117949 8 0.657342 -0.922546 -4.416120 0.387473 9 2.792832 2.881711 -4.153925 0.495047
Tabel  3  merupakan  hasil quality  control yang  dilakukan  terhadap  sepasang  foto  dimana  dapat dilihat bahwa nilai RMSE yang dihasilkan dari sepasang foto yang diproses tersebut mencapai 0.274133 cm. Sedangkan hasil  filtering terhadap tie point pada sepasang citra tersebut  menghasilkan RSME  yang lebih  kecil  dan  setelah  itu  dilakukan  proses bundle  adjustmen t  (lihat  Tabel  5)  dimana  nilai  RMSEnya
mencapai 0.228039 cm.

## Ground Control Point (GCP)
Jumlah  dan  distribusi  dari  GCP  memiliki  pengaruh  langsung  terhadap  keakurasian  yang dihasilkan.  Tabel  4  merepresentasikan  nilai  koordinat  GCP.  Dengan  nilai  koordinat  ini  maka  koordinat
Table 3. Hasil quality control sebelum filtering

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57
foto  akan  ditransformasikan  ke  koordinat  tanah.  Koordinat  GCP  yang  ditampilkan  hanya  sebagian  saja. Jumlah keseluruhan GCP sebanyak 45 GCP.
Table 4. Koordinat Ground Control Point (GCP)
Nama Titik Easting Northing Elevation 1 685734,551 9301971,592 61,32863817 2 684828,5316 9302365,111 61,06148252 3 683925,2916 9302821,275 65,01268812 4 682884,0979 9302847,221 56,55764448 5 681972,2737 9302634,663 71,41019992 6 681107,1526 9302008,057 62,23306906 7 680253,3316 9301447,158 70,44869947 8 679173,1141 9301198,473 67,39631652 9 678052,0442 9301076,824 70,90373816 10 676593,954 9301098,197 62,62300000
Tabel  5  merupakan  repersentasi  dari quality control proses bundle adjustment tanpa  dilakukan filtering . Namun pada tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai RMSE mencapai 0.228039 cm. Hal ini juga masih  tergolong  sangat  tinggi  dikarenakan  foto  yang  di  proses  hanya  sepasang  dan  GCP  tidak  berada tepat  pada  kedua  foto  tersebut.  Namun  jika  semua  foto  di  proses  dan  proses filtering diterapkan  maka
masih diasumsikan bahwa nilai RMSE akan semakin kecil.

## Kombinasi window dengan GCP
Table 5. Hasil quality control bundle adjustment

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57
Untuk  proses  selanjutnya,  filtrasi  dilakukan  terhadap  foto  yang  bertampalan  dengan  menerapkan kombinasi  window  dengan  GCP  untuk  mengetahui  besar  akurasi  pada  sejumlah  data point  cloud jika proses point cloud dilakukan pada daerah-daerah atau lokasi von Gruber saja dengan window sebesar 601
x 601 pixel. Proses ini ditunjukan oleh Gambar 3.2 berikut ini.
Gambar 3. 2 Ekstraksi tie points pada lokasi von Gruber
Setelah  dilakukan quality  control terhadap  data  tersebut  maka  dilakukan  rekonstruksi  kembali terhadap objek di foto dengan menggunakan nilai koordinat idenpendet check point seperti dapat dilihat pada Tabel 6, nilai RMSEr untuk foto yang bertampalan dengan kombinasi window atau jendela dengan dan ICP yaitu 0,153292686 meter, sedangkan RMSE Z berada pada angka 0,121479229 meter.
Table  6.  Rekonstruksi  objek  di  foto  terhadap  objek  di  lapangan  berdasarkan  pada Independent Check
Point (ICP) Label GPS (m) Foto (m)  X
(m)  Y (m)  (m)  X    Y   m   
(m) X Y Z X Y Z ICP1 685399,9777 9301989,086 61,29867733 685399,791 9301989,190 61,2981173 -0,187 0,104 -0,001 0,046 0,000 ICP2 685621,3084 9302034,833 61,26785463 685621,458 9302034,873 61,2988546 0,150 0,040 0,031 0,024 0,001 ICP3 685067,0297 9301887,318 61,18002778 685067,115 9301887,368 61,1332774 0,085 0,050 -0,047 0,010 0,002 ICP4 685290,5161 9302338,906 61,47819732 685290,646 9302338,966 61,2381973 0,130 0,060 -0,240 0,021 0,058 ICP5 684957,7014 9302279,171 61,20033209 684957,724 9302279,271 61,2123327 0,023 0,100 0,012 0,011 0,000 ICP6 6846261,538 930235,2107 61,24810181 6846261,51 930235,016 61,2581013 -0,027 -0,195 0,010 0,039 0,000 ICP7 684737,8979 9302710,074 62,14783999 684737,698 9302710,137 62,22784 -0,200 0,063 0,080 0,044 0,006

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57
ICP8 684406,5173 93028360,57 64,2312009 684406,717 93028360,589 64,2342332 0,200 0,016 0,003 0,040 0,000 ICP9 683963,058 9302494,654 64,13799921 683963,359 9302494,700 64,1388995 0,301 0,046 0,001 0,092 0,000 ICP10 684516,6618 9302694,171 62,11534211 684516,672 9302694,271 62,3814242 0,010 0,100 0,266 0,010 0,071 Sum 0,485 0,384 0,116 0,336 0,138 Rata-rata 0,048 0,038 0,012 0,034 0,014 RMSE 0,153292686 0,121479229 CE90/LE90 0,296809387 0,019090067
Nilai  CE90  dan  LE90  dapat  diperoleh  berdasarkan  standar  US-NMAS  sehingga  diperoleh  nilai CE90/LE90  sebesar  0,296809387  meter  dan  0,019090067  meter.  Sedangkan  ketelitian  horizontal  dan vertikalnya dilihat dari ketelitian geometri berdasarkan ketelitian geometri peta RBI.

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan perbandingan  konfigurasi  GCP  dan  filter  tie  point  pada  window  yang  berbeda maka  semakin  banyak  jumlah  GCP  dikombinasikan  dengan  window  ekstraksi point cloud maka ketelitian foto yang dihasikan masuk pada ketelitian geometri kelas I  dengan  skala  1:2500 tanpa  harus  melalui  proses  ekstraksi  semua tie  point pada keseluruhan foto yang bertampalan. Kemudian penelitian ini dapat menjadi salah satu  solusi  yang  ditawarkan  untuk  menganalisis  kerapatan point  cloud berdasarkan hasil filtering sejumlah tie point dan model yang dihasilkan oleh point cloud . Selain itu, dengan diterpakannya algoritma yang dibuat berdasarkan model solusi  ini,  maka  diharapkan  kecepatan  komputasi  semakin  meningkat,  ketelitian yang  dihasilkan  pun  semakin  baik,  sehingga  peta  yang  dihasilkan  melalui pemetaan  dengan  UAV  fotogramteri  ini  lebih  efektif  dan  efisien  dari  segi  waktu dan biaya. Selain itu disarankan agar, jumlah konfigurasi GCP dibuat dalam beberapa skenario yang berbeda serta jumlah window ekstraksi dibuat lebih bervariasi untuk lebih jauh mengukur keakurasian dari kerapatan point cloud . Selain itu, penelitian lebih lanjut diperlukan  untuk  untuk  mencari  tahu  lebih  lanjut  terkait  dengan  penerapan  algoritma budle adjusment untuk berbagai jenis window serta rekonstruksi model 3 dimensinya.

## ACKNOWLEDGEMENTS
Penelitian ini disuport oleh PT.  Sarana Geospasial Terpadu, (SGT Geomedia) sebagai mitra independent penyedia data.

## Daftar Referensi
(1) Beder,  C.,  Steffen,  R.,  2008.  Incremental  estimation  without  specifying  a-priori  covariance matrices for the novel paramet- ers. 2008 IEEE Computer Society Conference on Computer Vis- ion and Pattern Recognition Workshops, IEEE.
(2) Bethmann.  F.,  and  Luhmann,  T.,  2010.  Least  Squares  Matching  with  Advanced  Geometric Transformation  Models.  The  International  Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing and Spatial Information Science. Vol. XXXVIII. Part 5. Newcastle upon Tyne, UK. 2010.
(3) Campbell,  N.A.,  and  Wu,  X.,  2008.  Gradient  Cross  Correlation  for  Sub-Pixel  Matching.  The International  Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information Science.Vol. XXXVII. Part B7. Beijing 2008.
(4) Elaksher,  A.,  2008.  A  Multi-Photo  Least  Squares  Matching  Algorithm  for  Urban  Area  DEM Refinement  Using  Breaklines.  The  International  Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote Sensing and Spatial Information Science. Vol XXXVII. Part B3a. Beijing 2008.
(5) Furukawa,  Y.  &  Ponce,  J.,  2009.  Accurate,  Dense,  and  Robust  Multi-View  Stereopsis.  IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. p. IEEE Computer Society Press.
(6) Leica Geosystems, 2006. Leica Photogrammetry Suite Project Manager.

## Jurnal Qua Teknika Vol.12 No.1 Maret 2022
ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik)
Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email: quateknika@unisbablitar.ac.id
Martince Novianti Bani
ANALISIS KERAPATAN 3D POINT CLOUDS PADA UAV FOTOGRAMETRI Jurnal Qua Teknika , (2022), 12(1): 45-57
(7) Mitchell, H., and Pilgrim, L.J., 1987. Selection of an Image Matching Algorithm. Department of Civil Engineering and Surveying. University of Newcastle.
(8) Schenk, T., 1999. Digital Photogrammetry, TerraScience, Ohio, USA.
(9) Schneider, D., 2014. Open season on drones? Spectrum , IEEE 51(1), pp. 32–33.
(10) Wilbers,  D.,  Merfels,  C.,  Stachniss,  C.,  2019.  A  comparison  of  particle  filter  and  graph-based optimization  for  localization  with  landmarks  in  automated  vehicles.  2019  Third  IEEE  Inter- national Conference on Robotic Computing (IRC), IEEE.
(11) Wolf, P.R., and Dewitt,  B.A., 2000. Element of Photogrammetry  with Applications in GIS 3 rd . McGraw-Hill.
(12) Yang, B & Dong, Z., 2013. A shape-based segmentation method for mobile laser scanning point cloud. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 81, pp. 19–30.