ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 9 | No. 1 | Halaman 71 - 86 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v9i1.71
Super Resolution pada Citra Udara menggunakan Convolutional Neural Network

## MUHAMMAD EFAN ABDULFATTAH, LEDYA NOVAMIZANTI, SYAMSUL RIZAL
Fakultas Teknik Elektro, Telkom University, Indonesia Email: muhammadefan@student.telkomuniversity.ac.id
Received 28 Juni 2020 | Revised 16 Juli 2020 | Accepted 24 Juli 2020

## ABSTRAK
Bencana  di  Indonesia  didominasi  oleh  bencana  hidrometeorologi  yang mengakibatkan kerusakan dalam skala besar. Melalui pemetaan, penanganan yang menyeluruh dapat dilakukan guna membantu analisa dan penindakan selanjutnya. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dapat digunakan sebagai alat bantu pemetaan dari udara. Namun, karena faktor kamera maupun perangkat pengolah citra yang tidak memenuhi  spesifikasi,  hasilnya  menjadi  kurang  informatif.  Penelitian  ini mengusulkan  Super  Resolution  pada  citra  udara  berbasis  Convolutional  Neural Network  (CNN)  dengan  model  DCSCN.  Model  terdiri  atas  Feature  Extraction Network  untuk  mengekstraksi  ciri  citra,  dan  Reconstruction  Network  untuk merekonstruksi  citra.  Performa  DCSCN  dibandingkan  dengan  Super  Resolution CNN (SRCNN). Eksperimen dilakukan pada dataset Set5 dengan nilai scale factor 2, 3 dan 4. Secara berurutan SRCNN menghasilkan nilai PSNR dan SSIM sebesar 36.66 dB / 0.9542, 32.75 dB / 0.9090 dan 30.49 dB / 0.8628. Performa DCSCN meningkat menjadi 37.614dB / 0.9588, 33.86 dB / 0.9225 dan 31.48 dB / 0.8851.
Kata kunci : citra udara, deep learning, super resolution

## ABSTRACT
Disasters  in  Indonesia  are  dominated  by  hydrometeorological  disasters,  which cause  large-scale  damage.  Through  mapping,  comprehensive  handling  can  be done to help the analysis and subsequent action. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) can be used as an aerial mapping tool. However, due to the camera and image processing devices that do not meet specifications, the results are less informative. This research proposes Super Resolution on aerial imagery based on Convolutional Neural  Network  (CNN)  with  the  DCSCN  model.  The  model  consists  of  Feature Extraction Network for extracting image features and Reconstruction Network for reconstructing  images.  DCSCN's  performance  is  compared  to  CNN  Super Resolution (SRCNN). Experiments were carried out on the Set5 dataset with scale factor values 2, 3, and 4. The SRCNN sequentially produced PSNR and SSIM values of  36.66dB  /  0.9542,  32.75dB  /  0.9090  and  30.49dB  /  0.8628.  DCSCN's performance  increased to 37,614dB  / 0.9588, 33.86dB /  0.9225  and 31.48dB  / 0.8851.
Keywords : aerial imagery, deep learning, super resolution

## 1. PENDAHULUAN
Secara geografis, Negara Kesatuan Republik Indonesia termasuk dalam kategori iklim tropis dengan  perubahan  cuaca  yang  terjadi  di  setiap  tahunnya.  Kondisi  tersebut  menjadikan Indonesia rentan terhadap ancaman bencana hidrometeorologi, seperti: angin puting beliung, kebakaran hutan, banjir, dan tanah longsor. Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) menyatakan bahwa pada tahun 2019, bencana hidrometeorologi masih mendominasi dengan prediksi sebesar 95% dari total bencana yang disebabkan oleh kerusakan pada Daerah Aliran Sungai (DAS) (Welle, 2019). Untuk mengefektifkan proses identifikasi, diperlukan pemetaan terhadap area yang terkena dampak bencana. Salah satu cara yang dapat dilakukan dengan bantuan Unamanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  atau pesawat  tanpa  awak.  UAV  mampu  terbang dengan kendali remote control maupun terbang secara autonomouos (Shahmoradi, 2020) . Namun, pada suatu kondisi terdapat kemungkinan adanya permasalahan pada hasil pemetaan atau  fotogrametri.  Hal  ini  karena  keterbatasan  spesifikasi  kamera  maupun  perangkat pengolahan  citra  yang  digunakan. Akibatnya,  informasi yang dapat dipahami  oleh  manusia secara visual menjadi kurang detail. Oleh karena itu, diusulkanlah metode Super Resolution untuk memperjelas tampilan citra (Dong, dkk, 2015)(Tong, dkk, 2017) .
Sistem Super Resolution yang dibuat mampu merekonstruksi ukuran citra menjadi lebih besar. Sehingga, mata manusia dapat mencerna detail informasi pada citra tersebut dengan lebih baik. Model yang digunakan adalah Deep CNN with Skip Connection and Network In Network (DCSCN),  yang  terdiri  atas Feature  Extraction  Network  dengan  fitur  Skip  Connection  pada hidden layer untuk mengekstraksi ciri local dan ciri global dari citra masukan. Reconstruction Network dengan fitur Network In Network (NIN) atau parallel CNN (Lin, dkk, 2014) berfungsi untuk  merekonstruksi  citra  berdasarkan  pada  ciri  yang  didapatkan  dari Feature  Extraction Network.  Skip  connection  digunakan  pada  awal  model  untuk  memuat  hasil  pre-processing menggunakan  interpolasi bicubic (Fadnavis,  2014) berdasarkan  pada  nilai scale  factor tertentu. Hasil pre-processing tersebut nantinya digabungkan dengan hasil dari Reconstruction Network, sehingga diperoleh citra rekonstruksi (Yamanaka, dkk, 2017) . Chao Dong, et al mengusulkan model Super Resolution CNN (SRCNN). Model tersebut terdiri atas struktur Patch Extraction and Representation, Non-Linear Mapping dan Reconstruction (Dong, dkk, 2015) . Dalam  naskah  ini,  kami  mengusulkan Super  Resolution  yang  diterapkan  pada  citra  udara menggunakan model DCSCN yang di latih menggunakan dataset BSD200 dan 100 citra udara milik penulis, sehingga total dataset latih berisi 300 citra. Dataset baru tersebut dinamakan dengan Aero_bsd300 yang pada tahapan prosesnya diaugmentasi hingga delapan kali.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Super Resolution
Super Resolution merupakan contoh dari penerapan pengolahan citra digital yang ditujukan untuk  merekonstruksi  citra  dengan  resolusi  rendah  dan  detail  minim  menjadi  citra  resolusi tinggi dengan detail yang lebih kentara. Ukuran citra hasil rekonstruksi bergantung pada nilai scale factor yang digunakan. Melalui  Super Resolution, diharapkan informasi yang terdapat pada citra dapat dikenali secara lebih baik oleh mata manusia (Dong, dkk, 2015) (Tong, dkk, 2017) (Yamanaka, dkk, 2017) (Ahn, dkk, 2019) (Sun, dkk, 2019) .

## 2.2 Convolutional Neural Network
CNN  termasuk  dalam  algoritma Deep  Learning  yang  bekerja  secara  feed-forward.  Pada umumnya,  CNN  diaplikasikan  untuk  bidang Computer  Vision,  misalnya:  deteksi  objek, klasifikasi  objek  dan  lain-lain (Suyanto,  2018)(Heaton,  2015) .  CNN  memiliki  beberapa
macam layer, yaitu: input layer, output layer, serta hidden layer yang terdiri dari convolutional layer,  pooling  layer  dan  fully-connected  layer.  Setiap  layer  tersebut  terdiri  atas  array  tiga dimensi,  yaitu:  lebar,  tinggi,  dan  kedalaman.  Lebar  dan  tinggi  merupakan  ukuran  matriks, sedangkan kedalaman mengacu pada jumlah kanal warna citra atau dalam bagian yang lain dapat mewakili jumlah filter. Jumlah hidden layer pada CNN bergantung pada arsitektur yang digunakan.  Contoh  arsitektur  yang  marak  digunakan  adalah  VGGNet (Simonyan,  dkk, 2015) , GoogleNet dan ResNet (Sewak, dkk, 2018) . Gambar 1 merupakan lapisan-lapisan yang terdapat pada CNN (Stenroos, 2017) .

## Gambar 1. Lapisan-lapisan pada CNN

## 2.3 Residual Block
Residual  Block  merupakan  suatu  kumpulan  fungsi  yang  didalamnya  terdapat  fitur  Skip Connection pada arsitektur Residual Network (ResNet). Adanya fitur tersebut, ResNet telah membuktikan  efektivitasnya  setelah  menjadi  juara  pada  kompetisi  ILSVRC  2015. Skip connection dianggap mampu mengatasi permasalahan galat pelatihan dan evaluasi yang tinggi karena underfitting yang disebabkan oleh vanishing gradient pada model dengan lapisan yang sangat dalam (Géron, dkk, 2017) (Tong, dkk, 2017) (Sewak, dkk, 2018) . Gambar 2 merupakan contoh representasi dari residual block (Géron, 2017) .
Gambar 2. Contoh Residual Block

## 2.4 Network In Network
Network  in  Network  (NIN)  merupakan  suatu  struktur  jaringan  dalam  CNN  yang  dapat digunakan untuk meningkatkan non-linearitas pada citra yang hendak diekstraksi cirinya. NIN bekerja seperti lapisan konvolusional yang setelahnya diaplikasikan fungsi aktivasi ReLU untuk mendapatkan nilai weight yang non-linear. Dalam struktur NIN terdapat kernel konvolusi 1 × 1 yang disusun sebanyak beberapa bagian (Lin, dkk, 2014) .

## 2.5 Rancangan Sistem
Bagian  ini  memaparkan  sistematika  untuk  mendapatkan  citra  rekonstruksi  dengan  resolusi tinggi dari citra resolusi rendah yang diambil dari udara. Tahapannya diawali dengan membuat dataset latih dan dataset evaluasi. Lalu, tahap pre-processing yang dibarengi dengan tahap
pelatihan  model  yang  telah  dirancang.  Kemudian  dilakukan  tahap  evaluasi  model  hasil pelatihan dengan beberapa sampel citra dari dataset evaluasi. Setelah didapatkan model yang sesuai dengan skenario, model dapat diujikan. Pengujian dilakukan pada citra resolusi rendah untuk merekonstruksi citra tersebut menjadi citra dengan ukuran tertentu sesuai dengan nilai scale factor yang digunakan. Gambar 3 merupakan representasi dari skenario pelatihan.
Gambar 3. Skenario Penelitian

## 2.6 Pengumpulan Dataset
Pada  penelitian  ini,  sampel  citra  dibagi  menjadi  dua  jenis dataset,  yaitu:  dataset  latih  dan dataset evaluasi. Dataset latih berisi 100 sampel citra udara milik penulis yang diambil melalui UAV,  dan  200  sampel  citra  dari dataset  BSD200  yang  dapat  diakses  pada  laman https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/bsds.  Total  terdapat  300 sampel  citra  pada dataset  latih  yang  dinamakan  Aero_bsd300.  Sedangkan,  pada  dataset evaluasi terdiri dari 10 sampel citra udara milik penulis, dinamakan dataset Aero10. Selain itu, penelitian ini juga memanfaatkan dataset Set5 yang berisi 5 sampel citra yang dapat diakses pada laman https://www.kaggle.com/ll01dm/set-5-14-super-resolution-dataset. Dataset Set5 ini  digunakan  sebagai  bahan  evaluasi  antara  model  yang  diusulkan  dengan  metode rekonstruksi citra lainnya.

## 2.7 Akuisisi Citra
Akuisisi citra udara dilakukan menggunakan kamera yang dipasang pada bagian bawah badan UAV, dengan posisi lensa menghadap tepat ke bawah. Tahapan yang harus dilakukan, yaitu:
1. Tahap Perencanaan Misi Pemetaan
Diawali  dengan  mengatur waypoint  menggunakan  aplikasi  Mission  Planner  (MP)  sebagai pemandu arah terbang UAV. Pengaturan waypoint dilakukan dengan masuk ke menu Flight
Plan, lalu altitude diatur pada angka 150m dan luas cakupan diatur dengan menempatkan titik waypoint pada peta yang ditampilkan oleh aplikasi MP. Flight plan yang berisi waypoint telah diatur  sedemikian  rupa  untuk  pelaksanaan  misi  pemetaan  di  daerah  Lapangan  TNI  Grati- Pasuruan yang direpresentasikan oleh Gambar 4.

## 2. Tahap Geo Tagging Citra Udara
Geo Tagging merupakan tahap menyatukan potongan citra udara dengan titik koordinat ketika citra udara tersebut diambil. Titik koordinat didapatkan dari modul Global Positioning System (GPS)  yang  terintegrasi  dengan Flight  Controller  (FC).  Untuk  mengunduh  data  log  titik koordinat dilakukan dengan menghubungkan antara FC dengan laptop. Kemudian, aplikasi MP dibuka dan data log dapat diunduh dari opsi yang tersedia pada tampilan menu utama yang bernama DataFlash Log. Selanjutnya, pilih opsi Download DataFlash Log Via Mavlink, sehingga file akan tersimpan pada folder Document di laptop. Setelah data log didapatkan, maka titik koordinat  yang  ada  di  dalamnya  digabungkan  dengan  potongan  citra  udara  dengan  cara masuk ke menu temp yang dapat diakses menggunakan hotkey ctrl+f. Masuk ke menu Geo ref  images,  untuk  memasukan data  log yang telah  diunduh  pilih Browse Log. Opsi Browse Pictures untuk memasukan potongan citra udara. Selanjutnya pilih opsi Pre-process, dan pilih opsi GeoTag  Images.  Pada  tahap  ini,  potongan  citra  udara  telah  disatukan  dengan  titik koordinat  dan  disimpan  di  dalam  folder  baru  yang  bernama  “ geotagged”.  Gambar  5 menunjukkan titik koordinat nyata dalam pengambilan citra udara. Data berupa estimasi galat dalam  satuan  jarak  (m)  terhadap  titik  koordinat  pengambilan  citra  yang  diatur  melalui waypoint di MP.
3. Tahap Pengolahan Citra Udara
Pengolahan menggunakan aplikasi Agisoft Metashape pada semua potongan citra udara yang telah ditanami titik koordinat. Semua citra dipanggil dengan memilih opsi Add Photos pada tampilan Workspace. Kemudian, menuju toolbar Workflow untuk menyatukan potongan citra udara  dengan memilih  opsi Align Photos. Hasil dari  pemrosesan kemudian di-export dalam format  jpg  (*.jpg).  Citra  udara  ini  digunakan  sebagai  bahan  pengujian  pada  sistem Super Resolution yang sebelumnya dikonversi terlebih dahulu ke format bmp (*.bmp).
Gambar 4. Waypoint Misi Pemetaan
Gambar 5. Titik Koordinat Pengambilan Citra

## 2.9 Super Resolution
Sistematika  untuk  mendapatkan  citra  rekonstruksi  dengan  model  DCSCN  direpresentasikan oleh  Gambar  6.  Secara  keseluruhan,  sistematika  yang  dijalankan  untuk  mendapatkan  citra rekonstruksi  dengan  resolusi  tinggi dibagi  menjadi  dua  tahap,  yaitu:  tahap  pelatihan  dan evaluasi, serta tahap pengujian.

## Gambar 6. Blok Desain Sistem

## 2.9.1 Tahap Pelatihan dan Evaluasi
Sistem Super Resolution yang dibuat dilatih dan dievaluasi menggunakan dataset yang berisi sampel citra Red-Green-Blue (RGB) dengan format *.bmp. Arsitektur yang dirancang, terdiri dari: feature extraction network dan reconstruction network. Proses yang terjadi pada masing- masing jaringan, yaitu:
1. Feature Extraction Network
Tahap  pertama,  yaitu pre-processing  untuk  mendapatkan  citra  resolusi  rendah.  Tahap  ini dilakukan  terhadap dataset  evaluasi  melalui  proses  down-sampling  lalu  up-sampling menggunakan interpolasi bicubic dengan nilai scale factor tertentu. Hasilnya dilompatkan ke titik concatenate ketiga, yang dinamakan dengan skip connection. Kemudian, sampel citra dari dataset latih mulai dimasukkan ke lapisan masukan sebelum ke lapisan tersembunyi. Di dalam lapisan tersembunyi, terdapat proses konvolusi antara citra masukan dengan sejumlah filter yang berukuran 3 × 3, dan rentang nilainya telah diatur berdasarkan pada He Initializer (Patel, dkk, 2018) . Hasil dari konvolusi kemudian diseleksi oleh fungsi aktivasi Rectified Linear Unit (ReLU) (Wibawa, 2016) , lalu ditampung pada weight kernel baru. Pada proses selanjutnya, weight  kernel  tersebut  ada  yang  dikonvolusikan  lagi  dengan  filter  berdasarkan  pada  He initializer, serta ada yang dilompatkan menuju titik concatenation pertama. Proses tersebut terjadi di setiap layer yang diterapkan pada arsitektur. Tujuan dari weight kernel baru yang diteruskan ke setiap lapisan tersembunyi adalah untuk mengekstraksi ciri local dari setiap citra masukan. Sedangkan skip connection yang ada di setiap layer berguna untuk mengirimkan hasil  ekstraksi  ciri global  dari  setiap  sampel  citra  masukan,  dan  dikirim  menuju  titik concatenation pertama.
2. Reconstruction Network
Setelah weight  kernel  yang  berisi  data  ciri  didapatkan,  tahap pelatihan  dilanjutkan  dengan reconstruction  network  untuk  merekonstruksi  citra.  Pada  jaringan  ini,  dilakukan  proses konvolusi dan seleksi oleh ReLU, seperti halnya pada proses di feature extraction network. Namun, di bagian ini menggunakan konfigurasi seperti Network in Network (NIN). Sehingga, terdapat dua cabang, yaitu: cabang A berisi satu proses konvolusi dengan 64 filter berukuran 1 × 1 lalu seleksi oleh ReLU, dan cabang B berisi dua proses konvolusi lalu seleksi oleh ReLU. Proses  B1  menggunakan  32 filter  berukuran  1 × 1,  dan  proses  B2  menggunakan  32 filter berukuran 3 × 3. Hasil dari setiap cabang tersebut kemudian mengalir ke titik concatenation kedua untuk digabungkan. Setelahnya, nilai weight kernel yang terbaru diarahkan menuju titik
concatenation  ketiga  untuk  ditambahkan  dengan  citra  hasil  interpolasi  bicubic,  sehingga diperoleh citra hasil rekonstruksi. Seluruh proses tersebut dilakukan secara iteratif sebanyak jumlah epoch, dan keluaran yang didapatkan dari tahap pertama ini adalah nilai parameter PSNR dan SSIM yang dijadikan sebagai bahan untuk mengevaluasi model yang telah dilatih.
Nilai learning  rate  yang  ditetapkan  berpengaruh  pada  nilai  weight  kernel.  Dengan diterapkannya decay pada learning rate, maka model yang dirancang mampu mencapai titik konvergensi dengan lebih cepat dan simpangan saat osilasi terjadi menjadi lebih pendek.

## 2.9.2 Tahap Pengujian
Tahapan pengujian dilakukan setelah tahap evaluasi model pada masing-masing scale factor selesai dilakukan. Nilai weight yang telah didapatkan dari tahap pelatihan digunakan untuk tahap pengujian. Keluaran dari tahap ini adalah hasil rekonstruksi citra udara untuk dievaluasi secara visual. Fotogrametri yang digunakan sebagai bahan pengujian di cuplik dengan ukuran tertentu dan dinamakan dengan image_20.

## 2.10 Performa Sistem

## 2.10.1 Peak Signal-to-Noise Ratio
Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) merupakan nilai parameter dalam pengolahan citra yang menyatakan  besarnya  galat  pada  citra  dengan  satuan  dB. Mean  Square  Error  (MSE) merupakan nilai parameter yang menyatakan galat rata-rata hasil perbandingan antara citra asli  dengan  citra  hasil  rekonstruksi.  Persamaan  1  dan  2  merupakan  perhitungan  untuk mendapatkan nilai PSNR dan Mean Square Error (MSE) (Nurfitri, dkk, 2016) .
PSNR = 10log 10 s 2 MSE (1)
MSE = 1 N ∑ (𝑦 − ŷ ) (2)
dengan s adalah nilai intensitas maksimum dari ukuran bit citra yang diolah. Pada tulisan ini, citra  menggunakan  layer  RGB,  sehingga  nilai s adalah  255.  Peubah  N  merupakan  ukuran resolusi  citra, 𝑦 adalah  nilai  intensitas  pada  tiap  piksel  citra  asli,  serta ŷ merupakan  nilai intensitas pada citra hasil rekonstruksi (Budiman, dkk, 2015) .

## 2.10.2 Structural Similarity Index Measurement
Structural Similarity Index Measurement (SSIM) merupakan nilai parameter yang menyatakan tingkat kemiripan antara citra  asli dengan  citra hasil  rekonstruksi. Parameter  ini  digunakan pada tahap evaluasi model DCSCN untuk menentukan model dengan pengaturan mana yang mampu merekonstruksi citra dengan lebih baik. Rentang nilai SSIM dibatasi dari 0 hingga 1. Semakin besar nilai SSIM maka tingkat kemiripan semakin tinggi (Nurfitri, dkk, 2016) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab  ini  memaparkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh  dari  setiap  skenario  yang  dijalankan, disertai dengan analisis evaluasi hasil yang diperoleh. Tahap evaluasi sistem Super Resolution dilakukan  berdasarkan  pada  parameter  PSNR  dan  SSIM.  Tahap  evaluasi  dilakukan  dalam beberapa tahap sesuai dengan skenario yang telah dibuat, guna menentukan pengaturan yang paling baik dalam efisiensi waktu komputasi, serta nilai parameter PSNR dan SSIM yang lebih tinggi. Setiap skenario yang dijalankan, dievaluasi berdasarkan pada nilai scale factor. Hal ini ditujukan agar mendapatkan citra hasil rekonstruksi yang terbaik pada masing-masing nilai scale factor. Nilai scale factor yang diujikan, yaitu: 2, 3, dan 4.

## 3.1 Tahap Pre-Processing
Pada tahap pre-processing, citra masukan akan direduksi ukurannya berdasarkan pada nilai scale  factor  tertentu,  kemudian  dikembalikan  ke  ukuran  semula  menggunakan  interpolasi bicubic guna mendapatkan citra resolusi rendah. Tabel 1 merupakan hasil evaluasi dari tahap pre-processing. Citra ground-truth dan hasil dari tahap ini direpresentasikan oleh Gambar 7. Citra tersebut merupakan salah satu sampel dari dataset Aero10.
Tabel 1. Hasil Evaluasi Tahap Pre-processing Citra Scale Factor PSNR SSIM image_20 2 36.460 0.9414 3 33.401 0.8864 4 31.893 0.8514 (a) (b)                                (c)                                  (d)
Gambar 7. Image_20 (a) Ground-Truth, (b) Scale Factor Dua (c) Scale Factor Tiga (d) Scale Factor Empat

## 3.2 Evaluasi Augmentasi Dataset
Pada skenario pertama, dilakukan evaluasi terhadap jumlah sampel citra pada masing-masing dataset  latih,  yaitu:  dataset  awal  maupun  dataset  hasil  augmentasi.  Inisialisasi  parameter global ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter Global pada Skenario Pertama Parameter Nilai Jumlah layer 7 Jumlah epoch 150 Jumlah filter ekstraksi ciri awal 192 Jumlah filter ekstraksi ciri akhir 48 Peubah decay filter tiap layer 1.5 Learning rate awal 0.002 Learning rate akhir 0.0005 Peubah decay learning rate tiap 50 epoch 0.5
Rincian dataset yang dilakukan pada skenario pertama, yaitu:
1. Dataset Aero_bsd300 yang berisi 300 sampel citra.
2. Dataset  Aero_bsd300_2  dengan  augmentasi  secara  horizontal,  maka  didapatkan  600 sampel citra.
3. Dataset  Aero_bsd300_4  dengan  augmentasi  secara  horizontal,  vertical  dan  vertical- horizontal, maka didapatkan 1200 sampel citra.
4. Dataset Aero_bsd300_6 dengan augmentasi secara horizontal, vertical, vertical-horizontal, single clock-wise rotation dan double clock-wise rotation, maka didapatkan 1800 sampel citra.
5. Dataset Aero_bsd300_8 dengan augmentasi secara horizontal, vertical, vertical-horizontal, single  clock-wise  rotation,  double  clock-wise  rotation,  single  clock-wise  rotation-vertical dan double clock-wise rotation-vertical, maka didapatkan 2400 sampel citra.
Data perbandingan berdasarkan scale factor disajikan pada Gambar 8.
(a)
(b)
Gambar 8. Hasil Evaluasi Nilai Scale Factor terhadap Performa (a) PSNR (b) SSIM
Berdasarkan  Gambar  8,  diperoleh  bahwa dataset  Aero_bsd300_6  dan  Aero_bsd300_8 mendapatkan  nilai  tertinggi  pada  parameter  PSNR  dan  SSIM,  dengan  selisih  di  antara keduanya  tidak  terlampau  jauh.  Namun,  terdapat  perbedaan  yang  mencolok  terhadap konsumsi waktu yang dibutuhkan pada tahap pelatihan, seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 9. Dataset Aero_bsd300_6 dipilih untuk diterapkan pada skenario berikutnya, karena dinilai lebih efisien dalam waktu komputasi.
Gambar 9. Hasil Evaluasi Waktu Training terhadap Dataset Latih

## 3.3 Evaluasi Jumlah Layer
Pada  skenario  kedua,  parameter  yang  dievaluasi  merupakan  jumlah layer  pada  feature extraction network. Pengujian dilakukan pada dataset Aero_bsd300_6 dan nilai scale factor 4. Tabel 4 merupakan inisialisasi parameter global pada skenario kedua.
Tabel 4. Parameter Global pada Skenario Kedua Parameter Nilai Jumlah epoch 90 Jumlah filter ekstraksi ciri awal 192 Jumlah filter ekstraksi ciri akhir 48 Peubah decay filter tiap layer 1.5 Learning rate awal 0.002 Learning rate akhir 0.0005 Peubah decay learning rate tiap 50 epoch 0.5
Tahap evaluasi dilakukan dengan lima macam jumlah layer yang berbeda. Oleh karena itu, terdapat perbedaan pada distribusi jumlah filter di setiap layer, yaitu:
1. Pada model dengan lima buah layer, distribusi jumlah filter berurutan dari layer pertama hingga layer terakhir, yaitu: 192, 134, 101, 73 dan 48.
2. Pada model dengan enam buah layer, distribusi jumlah filter berurutan dari layer pertama hingga layer terakhir, yaitu: 192, 142, 113, 89, 67 dan 48.
3. Pada model dengan tujuh buah layer, distribusi jumlah filter berurutan dari layer pertama hingga layer terakhir, yaitu: 192, 148, 122, 101, 82, 64 dan 48.
4. Pada  model  dengan  delapan  buah layer,  distribusi  jumlah  filter  berurutan  dari  layer pertama hingga layer terakhir, yaitu: 192, 152, 129, 110, 92, 76, 62 dan 48.
5. Pada  model  dengan  sembilan  buah layer,  distribusi  jumlah  filter  berurutan  dari  layer pertama hingga layer terakhir, yaitu: 192, 156, 134, 117, 101, 86, 73, 60 dan 48.
Tabel 5. Pengaruh Jumlah Layer terhadap Performa Jumlah Layer PSNR (dB) SSIM 5 32.372 0.8234 6 32.41 0.8238 7 32.42 0.8238 8 32.442 0.8244 9 32.461 0.8246
Tabel  5  merupakan  hasil  eksperimen  dari  tahap  evaluasi  pertama  hingga  kelima.  Semakin banyak jumlah layer, maka nilai parameter PSNR dan SSIM menjadi relatif lebih tinggi. Hal ini dikarenakan semakin banyak fitur atau ciri local maupun global yang diekstraksi oleh model dari citra latih, maka hasil rekonstruksi Super Resolution meningkat dari segi visual maupun nilai PSNR dan SSIM. Oleh karena itu, model dengan 9 layer dipilih untuk diterapkan pada skenario berikutnya.
3.4 Evaluasi Jumlah Filter Pada skenario ketiga, parameter yang dievaluasi merupakan jumlah filter awal pada feature extraction network. Berdasarkan hasil pengujian tahap sebelumnya, maka pada tahap evaluasi ini dilakukan dengan dataset Aero_bsd300_6, dan 9 layer. Selain itu, nilai scale factor 4, dan iterasi sebanyak 90 epoch. Tabel 6 merupakan nilai asumsi parameter global pada skenario ketiga.
Tabel 6. Parameter Global pada Skenario Ketiga Parameter Nilai Jumlah filter ekstraksi ciri akhir 48 Peubah decay filter tiap layer 1.5 Learning rate awal 0.002 Learning rate akhir 0.0005 Peubah decay learning rate tiap 50 epoch 0.5
Tahap evaluasi dilakukan dengan tiga macam jumlah filter yang berbeda. Sehingga, terdapat perbedaan  pada  distribusi  jumlah filter  pada  masing-masing  layer  di  feature  extraction network. Rincian distribusi jumlah filter, sebagai berikut:
1. Pada model dengan 96 buah filter awal, distribusi jumlah filter berurutan dari layer pertama hingga layer terakhir, yaitu: 96, 84, 76, 71, 65, 60, 56, 52 dan 48 buah.
2. Pada  model  dengan  144  buah filter  awal,  distribusi  jumlah  filter  berurutan  dari  layer pertama hingga layer terakhir, yaitu: 144, 120, 105, 94, 83, 73, 64, 56 dan 48 buah.
3. Pada  model  dengan  192  buah filter  awal,  distribusi  jumlah  filter  berurutan  dari  layer pertama hingga layer terakhir, yaitu: 192, 156, 134, 117, 101, 86, 73, 60 dan 48 buah.
Tabel 7. Pengaruh Jumlah Filter terhadap Performa Jumlah Filter PSNR (dB) SSIM 96 32.442 0.8241 144 32.449 0.8247 192 32.461 0.8246
Tabel  7  merupakan  hasil  pengujian  dari  pengaruh  jumlah filter  terhadap  Performa  sistem. Berdasarkan hasil dari seluruh evaluasi, diperoleh bahwa semakin banyak jumlah filter, maka nilai  parameter  PSNR  dan  SSIM  menjadi  relatif  lebih  tinggi.  Hal  ini  dikarenakan  semakin banyaknya fitur atau ciri yang diekstraksi oleh model dari citra latih, maka hasil rekonstruksi Super Resolution pun meningkat. Penurunan nilai SSIM terjadi pada model dengan 192 filter. Hal  tersebut  dikarenakan  adanya  osilasi  pada  nilai  gradien  saat  proses  menuju  titik konvergensi. Jumlah epoch yang sedikit menyebabkan nilai bobot yang didapatkan berhenti di titik tersebut. Oleh karena itu, berdasarkan pada nilai PSNR yang didapatkan, model dengan 192 buah filter dipilih untuk diterapkan pada skenario berikutnya.

## 3.5 Evaluasi Jumlah Epoch
Pada skenario keempat, parameter yang dievaluasi merupakan jumlah epoch yang digunakan pada tahap pelatihan model. Hal ini berpengaruh terhadap jumlah iterasi yang dibutuhkan oleh learning  rate  untuk  melakukan  transisi.  Tahap  evaluasi  ini  dilakukan  dengan  dataset Aero_bsd300_6, sembilan layer dan 192 filter awal pada feature extraction network. Hal ini didasarkan pada hasil yang didapatkan dari skenario pengujian sebelumnya, dan nilai scale factor 4. Diterapkan pula inisialisasi parameter global, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4. Tahap  evaluasi dilakukan  dengan  lima macam jumlah epoch  yang berbeda,  maka terdapat perbedaan pada jumlah epoch yang diperlukan untuk melakukan transisi learning rate, yaitu:
1. Pada evaluasi pertama menggunakan 60 epoch, maka decay terjadi setiap 20 epoch.
2. Pada evaluasi kedua menggunakan 90 epoch, maka decay terjadi setiap 30 epoch.
3. Pada evaluasi ketiga menggunakan 120 epoch, maka decay terjadi setiap 40 epoch.
4. Pada evaluasi keempat menggunakan 150 epoch, maka decay terjadi setiap 50 epoch.
5. Pada evaluasi kelima menggunakan 180 epoch, maka decay terjadi setiap 60 epoch.
Gambar 10. Pengaruh Jumlah Epoch terhadap Performa PSNR (atas) SSIM (bawah)
Gambar 10 merupakan hasil pengujian dari pengaruh jumlah epoch terhadap performa sistem. Berdasarkan  hasil  dari  evaluasi  pertama  hingga  kelima,  diperoleh  bahwa  semakin  banyak jumlah epoch, maka nilai parameter PSNR dan SSIM menjadi relatif lebih tinggi. Merujuk pada Gambar  6  dapat  diketahui  bahwa  terjadi  fluktuasi  pada  nilai  PSNR  dan  SSIM  saat  tahap pelatihan. Akan tetapi, terdapat tren yang meningkat dan relatif stabil ketika jumlah epoch diperbesar.  Hal  ini  disebabkan  oleh  adanya  transisi  pada  nilai learning  rate.  Berdasarkan Gambar 10, ketika nilai learning rate menjadi lebih kecil, fluktuasi yang terjadi cenderung lebih minimal.
3.6 Tahap Pengujian Super Resolution
Skenario ini merupakan tahap pengujian sistem Super Resolution untuk merekonstruksi citra udara menjadi ukuran yang sesuai dengan scale factor, yaitu: 2, 3 dan 4 kali lebih besar dari citra  asli.  Beberapa  parameter  pada  model  CNN  yang  digunakan,  yaitu: dataset Aero_bsd300_6,  9 layer,  192  filter  awal  pada  feature  extraction  network,  dan  180  epoch. Pengujian ini menggunakan parameter global pada Tabel 4. Gambar 11 merupakan hasil citra rekonstruksi  untuk  berbagai scale  factor  terhadap  performa  PSNR  dan  SSIM.  Sedangkan Gambar 12 dan Gambar 13 merupakan tampilan hasil pengujian pada cuplikan fotogrametri untuk scale factor 2, 3 dan 4.
Gambar 11. Performa PSNR (atas) dan SSIM (bawah) pada Citra Hasil Rekonstruksi
(1)
(2)
Gambar 12. Hasil Pengujian pada Cuplikan Fotogrametri (1) scale factor 2, (2) Scale
Factor 3, (a) Citra Asli, (b) Interpolasi bicubic, (c) Super Resolution
Gambar 13. Hasil Pengujian pada Cuplikan Fotogrametri dengan Scale Factor 4 (a) Citra Asli (b) Interpolasi Bicubic (c) Super Resolution
Berdasarkan hasil evaluasi terhadap dataset Aero10, diperoleh bahwa model CNN yang telah dirancang  berhasil  mengungguli  metode  rekonstruksi  dengan  interpolasi bicubic.  Tahap evaluasi juga dilakukan pada dataset Set5 untuk membandingkan antar metode rekonstruksi dengan model DCSCN, model SRCNN, interpolasi bicubic, interpolasi bilinear, dan interpolasi nearest  neighbor.  Hasil  dari  tahap  evaluasi  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  model  DCSCN berhasil mengungguli metode rekonstruksi lainnya. Pada Gambar 12 dan Gambar 13, model DCSCN juga diujikan untuk merekonstruksi citra yang telah di- downsampling, dan memberikan kualitas citra yang lebih baik.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan sistem Super Resolution yang mampu merekonstruksi citra udara dari resolusi rendah menjadi citra udara resolusi tinggi menggunakan model DCSCN. Selain pada  citra  udara,  dilakukan  pula  evaluasi  terhadap  nilai  parameter  PSNR  dan  SSIM menggunakan dataset  Set5.  Hasil  model  DCSCN  mengungguli  SRCNN,  dengan  nilai  yang didapatkan  pada scale  factor  2,  3  dan  4,  yaitu:  36.66dB  /  0.9542,  32.75dB  /  0.9090  dan 30.49dB / 0.8628. Sedangkan, pada penelitian ini didapatkan nilai PSNR dan SSIM sebesar 37.614dB / 0.9588, 33.846dB / 0.9225 dan 31.479dB / 0.8851. Untuk penelitian berikutnya, model Super  Resolution  dapat  menggunakan  fungsi  optimizer  Stochastic  Gradient  Descent (SGD). Optimizer SGD memiliki tingkat efektivitas yang baik dalam proses machine learning untuk melakukan deep learning. Fungsi optimizer ini bersifat stokastik atau mampu mengukur suatu peristiwa dengan data yang tidak stabil. Kemudian, sistem Super Resolution pada citra udara  dapat  diimplementasikan  secara real-time.  Data  video  yang  ditangkap  oleh  UAV, selanjutnya dikirimkan secara langsung, dan diproses oleh sistem.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahn, H., Chung, B., & Yim, C. (2019). Super-Resolution Convolutional Neural Networks Using
Modified and Bilateral ReLU. International Conference on Electronics, Information, and Communication (ICEIC), (pp. 1–4).
Budiman, G., & Novamizanti, L. (2015). White Space Steganography On Text By Using LZW- Huffman  Double  Compression, International  Journal  of  Computer  Networks  & Communications, 7(2), 136A. https://doi.org/10.5121/ijcnc.2015.7210 .
Dong,  C.,  Loy,  C.C.,  He,  K.,  &  Tang,  X.  (2016). Image  Super-Resolution  Using  Deep
Convolutional  Networks.  IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and  Machine Intelligence, 38(2), 295-307. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2015.2439281 .
Fadnavis,  S.  (2014).  Image  Interpolation  Techniques  in  Digital  Image  Processing:  An
Overview. International  Journal  of  Engineering  Research  and  Applications  (IJERA), 4(10), 70–73.
Géron, A. (2017). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Sebastopol:
O’Reilly.
Heaton,  J.  (2015). Artificial  Intelligence  for  Humans,  Volume  3: Deep Learning  and  Neural Networks (1st ed.; T. Heaton, Ed.). Chesterfield: Heaton Research, Inc.
Nurfitri, K., & Suyanto, M. (2016). Penilaian Kualitas Pemampatan Citra Pada Aplikasi-Aplikasi Instant Messenger. Jurnal  Ilmiah  Multitek  Indonesia,  10(2),  78–90. https://doi.org/10.24269/mtkind.v10i2.346.
Lin,  M.,  Chen,  Q.,  &  Shuicheng,  Y.  (2014).  Network  In  Network. Neural  and  Evolutionary Computing. arXiv:1312.4400
Patel,  P.,  Nandu,  M.,  &  Raut,  P.  (2018).  Initialization  of  Weights  in  Neural  Networks. International Journal of Scientific Development and Research (IJSDR), 3(11), 73–79.
Sewak,  M.,  Karim,  Md.  R.,  &  Pujari,  P.  (2018). Practical  Convolutional  Neural  Networks. Birmingham: Packt Publishing Ltd.
Shahmoradi, J., Talebi, E., Roghanci, P., & Hassanalian, M. (2020). A Comprehensive Review of Applications of Drone Technology in the Mining Industry. Drones 2020, 4(34), 1-25. https://doi.org/10.3390/drones4030034
Simonyan,  K.,  &  Zisserman,  A.  (2015).  Very  Deep  Convolutional  Networks  for  Large-Scale
Image Recognition. International Conference on Learning Representations (ICLR), (pp. 1–14).
Sun, Y., Zhang, W., Gu, H., Liu, C., Hong, S., Xu, W., & Gui, G. (2019). Convolutional Neural Network  Based  Models  for  Improving  Super-Resolution  Imaging. IEEE  Access,  7, 43042–43051. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2908501.
Stenroos, O. (2017). Object Detection from Images Using CNN. Aalto University.
Suyanto. (2018). Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut. Penerbit Informatika.
Tong,  T.,  Li,  G.,  Liu,  X.,  &  Gao,  Q.  (2017).  Image  Super-Resolution  Using  Dense  Skip
Connections. IEEE  International Conference on  Computer  Vision (ICCV),  (pp.  4799– 4807). https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.514.
Welle,  D.  (2019,  September 16). Bencana  Alam  di  Indonesia  Tahun  2019  Diprediksi  Terus Terjadi.  Retrieved  from  https://www.dw.com/id/bencana-alam-di-indonesia-tahun- 2019-diprediksi-terus-terjadi/a-46909297.
Wibawa,  M.  S.  (2016).  Pengaruh  Fungsi  Aktivasi,  Optimisasi  dan  Jumlah  Epoch  Terhadap Performa  Jaringan  Saraf  Tiruan. Jurnal  Sistem  Dan  Informatika,  11(1),  167–174. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.21139.94241.
Yamanaka, J., Kuwashima, S., & Kurita, T. (2017). Fast and Accurate Image Super Resolution by  Deep  CNN  with  Skip  Connection  and  Network  in  Network. 24th  International Conference of Neural Information Processing (ICONIP), (pp. 217–225).