## Analisis  Pembuatan  Peta  Orthomosaic  Menggunakan  Perangkat  Lunak  Open  Source WebODM
Analysis Of Orthomosaic Map Using Open Source Software WebODM

## Sultan Alifian Hapriansyah, Husnul Hidayat*
Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: hidayat_husnul@geodesy.its.ac.id
Diterima: 20082021; Diperbaiki: 10022022; Disetujui: 31022022; Dipublikasi: 01102022
Abstrak: Fotogrametri  merupakan  suatu  seni  dan  ilmu  sains  dalam  membuat  informasi  3D  dari  hasil  foto.  Untuk mendapatkan  informasi  3D,  software  fotogrametri  membutuhkan  lebih  banyak  informasi  seperti  orientasi  dan parameter kamera dari foto yang didapatkan dari dua foto atau lebih yang saling bertampalan. Hasil akhir dari proses tersebut berupa lines, surfaces, texture maps, dan model 3D. Pada penelitian yang dilakukan oleh penulis, data yang digunakan  adalah  data  foto  udara  dan  GPS  wilayah  Kebonwaris,  Kecamatan  Pandaan,  Pasuruan  –  Jawa  Timur. Sofware yang digunakan dalam penelitian ini adalah WebODM versi 2.4.12. Pada dasarnya pengolahan data dimulai dari import images, import control point, build point clouds, build mesh, build terrain model, dan build orthomosaic. Nilai yang didapatkan WebODM untuk RMSe horisontal sebesar 1,841 m dan RMSe vertikal sebesar 1,139 m, dan nilai resolusi WebODM sebesar ≈6cm/piksel.  Berdasarkan  hasil penelitian ini,  skala  dan kelas yang paling sesuai dengan PERKA BIG Nomor 6 Tahun 2018 dan PERKA BIG Nomor 1 Tahun 2020 adalah skala 1:5.000 kelas 2.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Vertical image are image that taken using aircraft or UAV, vertical image have optical axis of the camera vertical or as nearly vertical as possible. Orthomosaic is obtained from the processing of vertical photos using certain photogrammetry software. In this research, the data used are aerial photography and GPS data for the Kebonwaris area,  Pandaan  District,  Pasuruan  -  East  Java.  The  software  used  in  this  research  is  WebODM  version  2.4.12. Basically,  data  processing  starts  from  import  images,  import  control  points,  build  point  clouds,  build  mesh,  build terrain models, and build orthomosaic. The value obtained by WebODM for horizontal RMSe is 1.841 m and vertical RMSe  is  1.139  m,  and  the  WebODM  resolution  value  is  6cm/pixel.  Based  on  the  results  of  this  study,  the  most appropriate scale and class with PERKA BIG Number 6 of 2018 and PERKA BIG Number 1 of 2020 is a scale of 1:5,000 class 2.
Kata kunci: Fotogrametri, Orthomosaic , Orthofoto, Open Source , OpenDroneMap.
Cara  untuk  sitasi:  Hapriansyah,  S.  A.  &  Hidayat,  H. (2022).  Analisis  Pembuatan  Peta  Orthomosaic  Menggunakan Perangkat Lunak Open Source WebODM. Geoid, 18 (1), 136-144.

## Pendahuluan
Fotogrametri didefinisikan sebagai seni, sains dan teknologi untuk memperoleh informasi tentang benda-benda fisik  dan  lingkungan  melalui  proses  perekaman,  pengukuran,  interpretasi  gambar  foto  dan  pola  energi elektromagnetik dan fenomena lainnya baik dari udara maupun dari permukaan tanah (Wolf P. R. dan Dewitt B. A. 2000). Setiap titik pada foto mendefinisikan cahaya lurus dalam ruang tiga dimensi yang berawal dari kamera dan lurus menuju titik pada objek sebenarnya. Untuk mendapatkan informasi tiga dimensi, software fotogrametri membutuhkan lebih banyak informasi lain dari foto, yaitu posisi dan sudut kamera untuk setiap foto dan karakteristik kamera dari focal length, ukuran piksel, dan distorsi lensa. Informasi-informasi tersebut bisa  didapatkan  dari  titik-titik  yang  diidentifikasi  pada  dua  foto  atau  lebih  yang  saling  bertampalan (overlapping). Software fotogrametri mencari perpotongan geometris dari sinar cahaya dan mencari tahu di mana titik itu berada dalam ruang 3D yang disebut point matching, atau biasa juga disebut feature detection &
matching.  Keseluruhan  metode  dalam  menggunakan  banyak  foto  untuk  menentukan  posisi  titik  disebut triangulasi. Hasil akhir dari proses tersebut software fotogrametri menghasilkan lines, surfaces, texture maps, dan model 3D. (PhotoModeler, 2019)
Data foto udara dapat diolah menggunakan software-sofware tertentu mulai dari yang berbayar hinga open- source. Masing-masing software memiliki  kelebihan dan kekurangan masing-masing. Web OpenDroneMap merupakan versi browser interface dari OpenDroneMap. OpenDroneMap merupakan perangkat lunak open- source. WebODM juga memiliki fitur yang cukup lengkap untuk aerial mapping yang salah satunya adalah fitur Ground Control Point (Sumber : WebODM).
Dalam penelitian ini, penulis meneliti tentang analisis ketelitian hasil orthomosaic menggunakan perangkat lunak  WebODM  dengan  studi  kasus  Desa  Kebonwaris,  Kecamatan  Pandaan,  Pasuruan–Jawa  Timur.  Pada dasarnya pengolahan data penelitian ini dilakukan mulai dari import images, import control point, build point clouds, build mesh, build terrain model , dan build orthomosaic . Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui dan menganalisis ketelitian output yang dihasilkan perangkat lunak WebODM dalam memproduksi orthomosaic yang sesuai dengan standar PERKA BIG Nomor 6 Tahun 2018 dan PERKA BIG Nomor 1 Tahun 2020.

## Data dan Metode
Lokasi  data  penelitian  ini  dilakukan  di  Desa  Kebonwaris,  Kecamatan  Pandaan,  Pasuruan  –  Jawa  Timur. Lokasinya berjarak sekitar 60 km ke arah selatan dari Kota Surabaya.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
Software yang digunakan dalam penelitian ini adalah WebODM 2.4.12. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil pemotretan foto udara dengan tinggi terbang ±150m, overlap dan sidelap ±80% sejumlah 2502 foto, data GCP sejumlah 12 GCP, dan data ICP sejumlah 24 ICP.
Proses pengolahan yang pertama dilakukan adalah proses pengumpulan dan pengecekan data. Pada tahapan ini semua data dikumpulkan lalu dilakukan pengecekan. Selanjutnya dilakukan proses penamaan semua data foto yang akan digunakan untuk menghindari adanya duplikasi nama file  foto. Pada penelitian ini data foto dibagi  menjadi  tiga  area  dikarenakan  kurangnya  spesifikasi  hardware  yang  dimiliki.  Pada  tahap  ini  juga dilakukan resize foto untuk mengurangi ukuran file tanpa menurunkan kualitas foto.
Selanjutnya dilakukan proses pengolahan data menggunakan WebODM. Pada tahapan ini dilakukan proses yang dimulai dari identifikasi GCP , processing image and GCP , download data , hingga mosaic data . Setelah hasil  output  didapatkan,  dilakukan  proses  analisa  data.  Pada  tahap  analisa  data,  data  hasil  pengolahan  foto udara  kedua  software  dilakukan  uji  akurasi  horisontal  dan  vertikal  dengan  menggunakan  data  ICP
( Independent Control Point ). Data koordinat horisontal didapatkan dari hasil mosaic orthofoto sedangkan data koordinat vertikal didapatkan dari data DSM hasil pengolahan masing-masing software.
Tabel 1. Ketelitian Peta RBI No Skala Interval Kontur (m) Ketelitian Peta RBI Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Horisontal (CE90 dalam m) Vertikal (LE90 dalam m) Horisontal (CE90 dalam m) Vertikal (LE90 dalam m) Horisontal (CE90 dalam m) Vertikal (LE90 dalam m) 1. 1:1.000.000 400 300 200 600 300 900 400 2. 1:500.000 200 150 100 300 150 450 200 3. 1:250.000 100 75 50 150 75 225 100 4. 1:100.000 40 30 20 60 30 90 40 5. 1:50.000 20 15 10 30 15 45 20 6. 1:25.000 10 7,5 5 15 7,5 22,5 10 7. 1:10.000 4 3 2 6 3 9 4 8. 1:5.000 2 1,5 1 3 1,5 4,5 2 9. 1:2.500 1 0,75 0,5 1,5 0,75 2,3 1 10. 1:1.000 0,4 0,3 0,2 0,6 0,3 0,9 0,4
Nilai ketelitian posisi peta berdasarkan PERKA BIG Nomor 6 Tahun 2018 adalah nilai CE90 untuk ketelitian horisontal dan nilai LE90 untuk ketelitian vertikal. Setelah nilai CE90 dan LE90 didapatkan, skala dan kelas dari peta yang akan dihasilkan dapat ditentukan dengan melihat tabel ketelitian peta RBI.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝜏) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
CE90 = 1,5175 × RMSEr (2) LE90 = 1,6499 × RMSEy (3)
Pada tahap analisa data juga dilakukan analisa GSD ( Ground Sampling Distance ). GSD rata-rata orthomosaic juga bisa didapatkan dari hasil report pengolahan dari kedua software.
𝐺𝑆𝐷 = 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑓𝑜𝑘𝑢𝑠 𝑘𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎 × 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑠𝑖𝑧𝑒 (4)
Skala peta orthofoto yang akan dihasilkan juga dijelaskan pada PERKA BIG Nomor 1  Tahun 2020 tentang Standar Output Peta Dasar Skala Besar Survei Fotogrametri Kamera Non-Metrik seperti berikut:
Tabel 2. Standar Output Orthofoto Skala Peta Dasar Nilai resolusi (cm) 1:10.000 ≤ 30 1:5.000 ≤ 15 1:2.500 ≤ 10 1:1.000 ≤ 8

## Hasil dan Pembahasan
Output  yang  dihasilkan  dari  tahap  identifikasi  GCP  adalah  GCP  file  dengan  format  text  file.  Pada  gambar dibawah terlihat format penulisan dari GCP file. Pada baris pertama menjelaskan proyeksi yang digunakan. Lalu pada baris selanjutnya memperlihatkan koordinat GCP pada masing-masing foto dengan format penulisan “geo_x geo_y geo_z im_x im_y im_name [gcp_name] [extra1] [extra2]” (Sumber: OpenDroneMap).

## Gambar 2. Hasil output file identifikasi GCP WebODM
Pada hasil orthomosaic pengolahan WebODM pada gambar 3 didapatkan jumlah GCP yaitu 11 titik, dimana jumlah tersebut tidak sesuai dengan jumlah GCP awal yaitu 12 titik. Titik GCP yang tidak muncul adalah titik GCP K05. Hal tersebut disebabkan hasil orthomosaic Area 3 yang tidak terbentuk sepenuhnya.

## Gambar 3. Distribusi titik GCP pada hasil orthomosaic WebODM
Pada tahap processing image dan GCP hasil output yang didapatkan adalah point cloud, DSM, orthomosaic, 3D  mesh,  report  dan  texture.  Akan  tetapi  hasil  output  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  DSM, orthomosaic dan hasil report.
Pada hasil orthomosaic WebODM didapatkan tiga hasil orthomosaic yaitu area 1, area 2, dan area 3. Ketiga hasil tersebut memiliki warna yang cukup bagus, akan tetapi terdapat beberapa objek yang memiliki bentuk tidak teratur seperti pada gambar 4, umumnya hal tersebut terjadi pada objek pohon dan objek di bagian tepi orthomosaic. Lalu  pada hasil area 3 terdapat data kosong yang cukup besar yang kemungkinan disebabkan karena kurangnya data foto.
Gambar 4. Objek pohon (kiri), objek di tepi orthomosaic tidak teratur (tengah), dan lubang pada orthomosaic WebODM area 3

## Gambar 5. Hasil Orthomosaic WebODM Area 1 dan 2

## Gambar 6. Hasil Orthomosaic WebODM Area 3
Selain itu didapatkan pula hasil DSM dari pengolahan WebODM yaitu DSM area 1, DSM area 2, dan DSM area 3. Pada hasil DSM, tekstur dari DSM sudah menyerupai objek-objek pada hasil orthomosaicnya. Akan tetapi resolusi pada hasil DSM tidak setajam resolusi dari hasil orthomosaic.
Gambar 7. Hasil DSM WebODM sesuai dengan hasil orthomosaic WebODM

## Gambar 8. Hasil DSM WebODM Area 1 dan 2

## Gambar 9. Hasil DSM WebODM Area 1 dan 2
Pada pengolahan WebODM didapatkan pula tiga hasil report area 1, area 2, dan area 3. Hasil report tersebut berisi rangkuman-rangkuman dari keseluruhan pengolahan yang dilakukan seperti informasi tentang GSD rata- rata, coverage area, processing time, parameter interior dan eksterior kamera, dan informasi-informasi penting lainnya.
Proses mosaic data dilakukan dengan menggunakan tool Mosaic To New Raster pada software ArcGIS. Mosaic Operator yang digunakan adalah LAST yang berarti cell value pada area yang bertampalan akan diambil dari cell value raster terakhir.
Setelah  dilakukan  proses  mosaic  data,  selanjutnya  dilakukan  analisis.  Pada  hasil  orthomosaic  dilakukan identifikasi  premark  ICP  untuk  mendapatkan  koordinat  horisontal  ICP  pada  orthomosaic.  Pada  hasil orthomosaic WebODM, didapatkan jumlah ICP yang berhasil diidentifikasi adalah 11 titik ICP. Beberapa titik tidak  dapat  diidentifikasi  karena  area  3  yang  tidak  terbentuk  secara  penuh  dan  beberapa  titik  tidak  dapat diidentifikasi  karena  pengambilan  dokumentasi  lapangan  yang  kurang  baik.  Untuk  koordinat  vertikal didapatkan dari value DSM hasil pengolahan WebODM.
Gambar 10. Hasil Mosaic Data WebODM
Tabel 3. Koordinat ICP
Pengukuran GPS WebODM ICP X (m) Y (m) Z (m) ICP X (m) Y (m) Z (m)
ICP02  688103,996  9154214,729  175,385  ICP02  688104,338  9154214,907  174,930 ICP04  688345,861  9154631,399  167,054  ICP04  688345,995  9154631,146  167,230 ICP05  688044,767  9154327,824  175,524  ICP05  688045,171  9154327,741  175,230 ICP06  689199,881  9154236,541  161,152  ICP06  689196,279  9154234,598  161,580
ICP07  689202,302  9154242,696  161,127  ICP07  689198,707  9154240,670  161,165 ICP08  688305,093  9155194,627  157,833  ICP08  688305,230  9155194,915  157,070 ICP09  687820,794  9154929,818  163,935  ICP09  687820,779  9154929,446  164,420 ICP10  688704,539  9154723,939  161,122  ICP10  688704,218  9154723,159  160,920 ICP11  688941,142  9154909,024  156,144  ICP11  688941,079  9154907,947  156,530
ICP12  689304,052  9154612,408  154,216  ICP12  689303,196  9154612,026  153,110 ICP22  690798,636  9155148,141  133,463  ICP22  690798,302  9155148,016  133,410
Setelah koordinat masing-masing ICP didapatkan, dilakukan perhitungan RMSe untuk horisontal dan vertikal. Didapatkan hasil RMSe horisontal untuk WebODM sebesar 1,841 m dan RMSe vertikal sebesar 0,499 m.

## Gambar 11. Nilai absolute error WebODM
Setelah  RMSe  horisontal  dan  vertikal  didapatkan,  nilai  CE90  dan  LE90  untuk  hasil  pengolahan  WebODM dapat diketahui. Didapatkan nilai CE90 sebesar 2,893 m dan nilai LE90 sebesar 0,823 m.

## Gambar 12. Processing summary report WebODM Area 1,2 dan 3
Pada  hasil  report  pengolahan  WebODM  didapatkan  nilai  GSD  rata-rata  orthomosaic  untuk  area  pertama sebesar 5,5 cm/piksel, area kedua sebesar 5,6 cm/piksel, dan area ketiga sebesar 6,9 cm/piksel. Sehingga nilai GSD rata-rata untuk hasil pengolahan WebODM adalah ≈6 cm/piksel. Berdasarkan standar ketelitian peta RBI pada tabel 1 dan standar output orthofoto pada tabel 2, maka skala yang paling sesuai untuk hasil pengolahan WebODM adalah skala 1:5.000 kelas 2.

## Kesimpulan
WebODM dapat digunakan untuk mengolah data foto udara dan menghasilkan output berupa orthomosaic, DSM, point cloud dan hasil report. Nilai RMSe ICP yang didapatkan sebesar 1,841 m untuk horisontal dan vertikal  sebesar  0,499  m.  Nilai  GSD  yang  didapatkan  dari  pengolahan  WebODM  adalah  ≈6cm/piksel Berdasarkan PERKA BIG Nomor 6 Tahun 2018 dan PERKA BIG Nomor 1 Tahun 2020 maka skala dan kelas yang sesuai dengan hasil pengolahan WebODM adalah 1:5.000 pada kelas 2.
0,000 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 Nilai Absolut Error WebODM Vertikal Error (m)
Horizontal Error (m)

## Ucapan Terimakasih
Penulis  S.A.H.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Departemen  Teknik  Geomatika  Fakultas  Teknik  Sipil, Perencanaan, dan Kebumian yang telah memfasilitasi penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Hidayat, H. dan Sukojo, B. M. (2017). “Analysis of Horisontal Accuracy for Large Scale Rural Mapping Using Rotary Wing UAV Image”. Department of Geomatics Engineering, ITS, Surabaya.
OpenDroneMap.  Ground  Control  Points,  <URL:  https://docs.opendronemap.org/gcp.html>.  Diakses  tanggal  06  Juni 2021.
OpenDroneMap.  WebODM  Drone  Mapping  Software,  <URL:  https://www.opendronemap.org/webodm/>.  Diakses tanggal 29 Januari 2021.
PERKA BIG Nomor 6 Tahun 2018 Tentang Perubahan Atas Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar.
PERKA BIG Nomor 1 Tahun 2020 Tentang Standar Pengumpulan Data Geospasial Dasar Untuk Pembuatan Peta Dasar Skala Besar.
PhotoModeler.  (2019).  How  Does  Photogrammetry  Work?,  <URL:  https://www.photomodeler.com/how-does- photogrammetry-work/>. PhotoModeler Technologies. Diakses pada tanggal 28 Februari 2021.
Rizky, T. N. , (2020). “Analisis Pembuatan Peta Ortofoto Dengan Data Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Menggunakan Perangkat Lunak Open Source OpenDroneMap”. Tugas Akhir. Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.
Wolf P. R. dan Dewitt B. A. (2000). Elements of Photogrammetry with Applications in GIS 3rd Edition. The McGraw- Hill Companies. United States of America.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .