## ANALISIS PENINGKATAN KUALITAS GEOMETRI DENGAN MENGGUNAKAN TITIK IKAT BUNDLE ADJUSTMENT (STUDI KASUS

## DATA PLEIADES WILAYAH KABUPATEN MADIUN DAN KABUPATEN MAGETAN)
(ANALYSIS OF GEOMETRIC QUALITY USING TIE POINT BUNDLE ADJUSTMENT CASE STUDY PLEIADES DATA IN KABUPATEN MADIUN AND KABUPATEN MAGETAN)
Inggit Lolita Sari 1, a , Randy Prima Brahmantara 1, b 1 Pusat Teknologi Dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN
e-mail: inggit.lolita@lapan.go.id
a Kontributor Utama, b Kontributor Anggota
Diterima: 15 November 2018; Direvisi: 8 Januari 2019; Disetujui: 11 Januari 2019

## ABSTRACT
Recently,  the  utilization  of  very  high  spatial  resolution  data  such  as  Pleaides  has  reached  at  a  high demand. Particularly to support disaster mitigation, where automation and fast image processing are necessary and unavoidable. Pleiades imagery has been acquired at LAPAN ground station starting in 2018.  This  study  examines  the  improvement  of  the  Pleiades  images  geometry  accuracy  processed using the bundle adjustment (BA) method in order to support image mosaicking where case study is located in the Madiun regency and the Magetan regency. This method uses parameters to relate the geometry between scenes by using tie points. These points are located in the intersection area between scenes.  Geometry  quality assessment  of the  imagery produced  using  BA  correction are measured by comparing  between  the  coordinate  of  the  imagery  and  the  coordinates  obtained  from  the  field measurement. The assessment shows that BA geometry correction has improved the geometry quality of the images which nearly similar to the field measurement and achieved a better geometry accuracy compare to the images processed without BA method.
Keywords: Bundle Adjustment, Mosaic, Systematic Correction, Pleiades

## ABSTRAK
Pemanfaatan data resolusi spasial sangat tinggi seperti Pleaides saat ini mengalami permintaan yang tinggi. Salah satu pemanfaatan data ini untuk mendukung kebencanaan, dimana proses pengolahan otomatisasi  dan  cepat  sangat  diperlukan  dan  tidak  terhindarkan. Citra  Pleiades  telah  diakusisi  oleh stasiun  bumi  LAPAN  di  tahun  2018.  Penelitian  ini  mengkaji  tentang  peningkatan  kualitas  geometri citra Pleiades dengan metode titik ikat bundle adjustment (BA) untuk proses mosaik dengan wilayah studi  di  wilayah  Kabupaten  Madiun  dan  Magetan.  Metode  ini  menggunakan  parameter  keterkaitan geometri  antar scene .  Keterkaitan  tersebut  dihubungkan  dengan  membuat  titik  ikat.  Titik-titik  ini berada  di  area  pertampalan  antar scene .  Citra  hasil  proses  koreksi  geometri  BA  akan  dilakukan penilaian  kualitas  hasil  koreksi  geometrinya  dengan  membandingkan  data  koordinat  pengukuran lapangan.  Hasil  penilaian  kualitas  akurasi  koreksi  geometri  menunjukkan  bahwa  koreksi  geometri menggunakan metode BA lebih mendekati titik koordinat pengukuran lapangan dibandingkan koreksi geometri tanpa BA.
Kata kunci: Titik Ikat, Mosaik, Koreksi Geometri Sistematis, Pleiades

## 1  PENDAHULUAN
Pleiades    merupakan  salah  satu citra satelit dengan permintaan pengguna yang tinggi, antara lain untuk penanganan  bencana  alam  seperti, wilayah terdampak tsunami dan longsor (Copernicus  EMS,  2018; Đurić et  al. ,
2017).  Citra  Pleiades  memiliki  resolusi spasial  yang  dapat  mengidentifikasi objek  terkecil  dilapangan  0,5  m  dan memiliki  lebar  sapuan  20  km  di  nadir (Postelniak, 2014; Gaudin-Delrieu et al. , 2017; Li et al. , 2017). Pemanfaatan data Pleiades  untuk  wilayah  yang  lebih  luas memerlukan  proses  mosaik.  Kajian proses mosaik diperlukan untuk mendapatkan hasil mosaik yang kontinu  dan  waktu  pemrosesan  yang cepat.  Kajian  diperlukan  karena  pada citra  yang  terkoreksi  sistematis  per scene masih terdapat perbedaan kualitas  hasil  koreksi  geometri  yang dipengaruhi  oleh  sudut  pandang  satelit ( incident  angle ),  topografi,  kesalahan geometri  akibat  sistem  proyeksi  dan faktor-faktor  dari  satelit.  Di  sisi  lain, untuk  menghasilkan  mosaik  citra  yang kontinu  akan  membutuhkan  banyak titik  ikat  lapangan  ( Ground  Control Points /GCPs). Namun pada kenyataannya  beberapa  lokasi  tidak tersedia titik GCPs
dikarenakan aksesibilitas  mendapatkan  GCPs  yang terbatas dan biaya yang tinggi.
Salah  satu  metode  mosaik  yang dapat  memperbaiki  kualitas  koreksi geometri dengan meminimalkan penggunaan  GCPs  adalah  metode
bundle  adjustment (BA).  Metode  ini dapat  memperbaiki  seluruh  bagian pergeseran  data  baik  dalam  bentuk titik,  garis  dan  kurva  (McLauchlan  & Jaenicke,  2002).  Ravanbakhsh et  al. (2012)  menggunakan  metode  BA  untuk melakukan  mosaik  9560 scene citra ALOS PRISM menggunakan model strip BA yang dikoreksi terhadap citra acuan, bertujun untuk mengurangi jumlah titik GCPs  yang  digunakan.  Mosaik  BA  juga diterapkan  pada  area  pegunungan terhadap  data  Landsat  7  ETM+, sehingga  memerlukan  sedikit  GCPs (Toutin, 2003). Metode ini menghasilkan peningkatan  akurasi  dari  25  meter menjadi 13-15 meter pada mosaik citra ZY-3  dengan  metode  Rigourous  yang dilakukan  tanpa  menggunakan  titik GCPs (Zhang et al. , 2015).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  hasil  akurasi  koreksi geometri  pada  proses  mosaik  citra Pleiades,  yaitu  menggunakan  metode titik ikat BA. Penilaian akurasi geometri hasil  proses  koreksi  geometri  dengan BA  dilakukan  dengan  membandingkan kooordinat  data  lapangan  sebagai  data referensi, yaitu berupa titik independent control point (ICP).

## 2  METODOLOGI

## 2.1 Lokasi dan Data
Penelitian ini menggunakan 3 scene citra  Pleiades  di  wilayah  Kabupaten Madiun  dan  Magetan  dengan  posisi 7°28 ʹ 38.65 ʺ LS  -  7°51 ʹ 9.82 ʺ LS  dan 111°11 ʹ 54.68 ʺ BT     -    111°41 ʹ 43.69 ʺ BT
Scene A, 23 Juli 2017 Incidence angle : 19,745
Scene B, 25 Mei 2017 Incidence angle : 15,265 Scene C, 25 Mei 2017 Incidence angle : 21,709 Gambar 2-1: Tiga scene Pleiades wilayah Kab. Madiun dan Magetan dan sebaran titik lapangan dengan  ketinggian wilayah  hingga  lebih dari 2000 m.
Citra  Pleiades  yang  digunakan diakusisi  pada  tanggal  23  Juli  2017 dengan sudut 19,75, dan  dua (2) scene tanggal  25  Mei  2017  dengan  sudut berbeda  15,26  dan  21,71.  Ketiga  lokasi citra  berada  pada  topografi  yang berbeda.  Lokasi  dan  data  tiap scene terdapat dalam Gambar 2-1.
Data  Pleiades  yang  digunakan adalah level primary /asli yaitu mendekati parameter sensor. Data level ini  belum  terkoreksi  geometri  dan radiometri.  Pada  data  level  ini  terdapat informasi  RPC  ( Rational  Polynomial Coefficients )  dan  metadata  yang  berisi parameter interior dan eksterior orientasi  sensor  yang  dibutuhkan untuk koreksi secara sistematis, antara lain  model Rational  Function dan Rigorous.
ICP  sebagai  titik  cek  diukur  dari survei  lapangan  dengan  pengambilan koordinat pada objek-objek yang mudah diidentifikasi  pada  citra  digunakan untuk  menguji  akurasi  citra  hasil koreksi  geometrik.  Penempatan  titik- titik  ICP  diusahakan  terdistribusi merata.  Sebanyak  37  titik  ICP  yang diambil pada tanggal 9 – 14 Maret 2018 dengan  menggunakan  GPS  geodetik sistem  GNSS  yang  memiliki  presisi hingga 0,05 m.
Lokasi  titik  koordinat  lapangan tersebar  merata  pada  ketinggian  yang beragam.  Data  DEM  sebagai  referensi
ketinggian untuk proses orthorektifikasi ini adalah SRTM 30 m.

## 2.2 Metode Penelitian
Koreksi  geometrik  dilakukan  untuk memperbaiki  kesalahan  geometrik  citra satelit  yang  disebabkan  oleh  posisi satelit,  kecepatan  satelit,  orientasi sensor,  integrasi  waktu,  dan  bidang pandang satelit. Koreksi orthorektifikasi penelitian ini dilakukan secara sistematik  tanpa  menggunakan  titik ikat  lapangan  (GCPs),  yaitu  hanya menggunakan informasi rational polynomial  cooeficients (RPCs)  dengan metode  titik  ikat  BA  antar scene yang dilakukan di software PCI. Hasil koreksi geometri  berupa  citra  tegak  ( planar ) untuk  memetakan  dan  mengekstrak informasi dimensi, seperti lokasi, jarak, panjang, luasan, dan volume.
Metode koreksi orthorektifikasi sistematik per scene dilakukan menggunakan  informasi  dari  RPCs. RPCs  merupakan  parameter  hasil perbandingan  antara  koordinat  3D permukaan  bumi  dengan  2D  citra, parameter  ini digunakan  untuk koreksi geometri  citra  tanpa  memerlukan informasi  model  fisik  sensor  (Dial  & Grodecki, 2002) serta tanpa menggunakan  GCPs  (Grodecki  &  Dial, 2003).  Sistem  proyeksi  pada  proses  ini menggunakan UTM (Universal
Transverse  Mercator)  dan  datum  WGS 84.
Proses  penggunaan  RPCs  pada metode Rational  Function substitusi sebagai berikut;
𝐿 = 𝑅 𝐿 (ɸ, 𝜆, ℎ) ..................................... (1) 𝑆 = 𝑅 𝑆 (ɸ, 𝜆, ℎ) ..................................... (2)
(ɸ, 𝜆, ℎ) = latitude , longitude , dan elevasi
L
= normalisasi nilai piksel baris
S = normalisasi nilai piksel kolom
𝑅 𝐿 , 𝑅 𝑆 =  RF  untuk  baris  dan  kolom merupakan  fungsi  polinomial orde ketiga dari (ɸ, 𝜆, ℎ) .
Pengolahan orthorektifikasi menggunakan  RPCs  dan  titik  ikat  BA akan  menghasilkan  akurasi  lebih  baik dari  pada  koreksi  yang  menggunakan RPCs  tanpa  BA  (Cheng et  al. ,  2003). Pengolahan  dilakukan  menggunakan software  PCI  yang  menyediakan  fungsi, antara lain otomatisasi titik ikat BA dan mosaik  dengan  DEM  SRTM  30m sebagai data ketinggiannya.
Metode  BA  menggunakan  teknik korelasi citra,
edge matching , menghitung  secara  otomatis control point dan  titik  ikat  antara scene yang bertampalan  ( overlap ).  Namun  apabila hasil auto-matching tidak  bagus,  maka perbaikan  teknik  BA  dapat  dilakukan dengan perbaikan manual penambahan titik  ikat  dan  GCPs.  Koreksi  BA dilakukan  antar scene pankromatik untuk  mendapatkan  otomatisasi  titik ikat antar scene -nya.
Titik ikat diperoleh dari
kenampakan objek ( feature ) yang mudah  diidentifikasi  oleh  dua  atau lebih  citra  yang  bertampalan  dan digunakan  sebagai  titik  referensi. Proses automatic
titik ikat menggunakan metode Normalized Cross-Correlation (NCC) yang
menghitung koefisien korelasi dari  nilai keabuan  piksel  dalam  ukuran window tertentu  dari  dua  citra.  Langkah selanjutnya  adalah  mengkoreksi  citra multispektralnya  mengacu  pada  titik ikat citra pankromatik. Hasil pengolahan  berupa  citra  pankromatik dan  multispektral  tiap scene .  Tahapan proses teknik koreksi geometri menggunakan  titik  ikat  BA  hingga proses  mosaik  antar scene terdapat dalam Gambar 2-2.
Tahapan selanjutnya sebelum proses mosaik
adalah koreksi
radiometri  per scene yang  dilakukan untuk  mengembalikan  nilai  reflektan objek  yang  terganggu  akibat  gangguan atmosfer, perbedaan jarak bumi- matahari, kalibrasi sensor, dan
pengaruh  topografi.  Koreksi  radiometri menggunakan metode Top of Atmospheric dan Bidirectional Reflectance Distribution Function (Airbus, 2018). Koreksi ini menggunakan parameter yang
disediakan  dalam  metadata.  Proses koreksi  radiometri  dilakukan  sebelum proses pansharpening.
Penerapan  koreksi  rediometri  ini menggunakan persamaan berikut;
Reflectance = BRDF ( Gain x DN + O ffset ) Gain = π x 10000 g x I x cos(zen) x 𝑑 2 ..................... (3)
Offset = π x b x 10000 I x cos(zen) x 𝑑 2 ..................... (4)
Koefisien BRDF = 1+ sin(incx) 6 ............ (5) Keterangan:
g = gain sensor b = bias sensor d = jarak matahari I = irradiance zen = Sun zenit angle (center of scene) incx  = Incidence  angle  across  track ( center of scene ).
Hasil  pengolahan  nilai  reflektan disimpan  dalam  format unsigned 16bit integer dan  bukan  dalam  format float 32bit  untuk  memperkecil  ukuran penyimpanan  data  dan  kemudian  nilai reflektan akan dikalikan dengan 10000. Proses  ini merubah nilai  reflektan yang sebelumnya dalam desimal akan menjadi nilai satuan bulat.
Tahapan berikutnya setelah koreksi radiometri adalah proses
pansharpening
dilakukan untuk
menghasilkan citra multispektral dengan  resolusi  spasial  0,5  meter. Metode  yang  digunakan  adalah  metode dari University of New Brunswick (UNB) yang mampu menghasilkan citra dengan  kualitas  yang  konsisten  baik untuk semua sensor. Hal tersebut telah dievaluasi dan dianalisis dengan sembilan  algoritma  pembanding  (Zhang &  Mishra,  2014).  Metode  ini  adalah menggunakan  pendekatan least  square dari  nilai  keabuan band multispektral dan pankromatik untuk nilai penggabungan terbaik.

## Gambar 2-2: Tahapan pengolahan mosaik BA
Tahapan selanjutnya proses mosaik antar scene yang  dilakukan  untuk menghasilkan seamless
mosaicking dengan  tahapan  normalisasi  dan color balancing , salah satunya dengan menggunakan metode adaptive filter . Hasil koreksi geometrik menggunakan metode BA akan dilakukan  penilaian  akurasi  geometri secara kuantitatif dan kualitatif. Secara kuantitatif  akurasi  geometrik  dihitung dengan rumus RMSE ( root mean square error )  dan  CE90.  Koordinat  pada  citra hasil  koreksi  geometrik  dihitung  nilai pergeseran  horisontal  berdasarkan  titik ICP sebagai referensi.
RMSE = √ ∑(𝑥−𝑥 1 ) 2 +(𝑦−𝑦 1 ) 2 𝑛
.................... (6)
CE90  = 1,5175 * RMSE .................... (7)
x = koordinat easting pada citra x 1 = koordinat easting ICP y = koordinat northing pada citra y 1 = koordinat northing ICP n = jumlah titik pengamatan Hasil  penilaian  akurasi  geometri tersebut dilakukan
dengan membandingkan proses koreksi
geometri  dengan  dua  metode,  yaitu proses koreksi geometri tanpa
menggunakan  BA  dan  proses  koreksi geometri dengan menggunakan BA.

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil penilaian akurasi geometri, menunjukkan adanya peningkatan  akurasi  geometri  yang dilakukan dengan menggunakan metode  titik  ikat  BA.  Hal  ini  dapat dilihat pada Gambar 3-1, yaitu terdapat peningkatan akurasi pada lokasi pengukuran  terhadap  data  lapangan, yaitu  dengan  kenaikan  akurasi  CE90 dari  sebesar  7,973185  m  menjadi 5,175952615 m.
Analisis secara kualitatif, menunjukkan  peningkatan  kualitas akurasi  geometrik  dengan  metode  BA secara  signifikan  lebih  terlihat  pada area  pertampalan  hasil  mosaik.  Hal  ini dikarenakan  metode  BA  melakukan koreksi  geometri  untuk  keseluruhan area.  Pada  Gambar  3-2  menunjukkan bahwa kualitas metode mosaik BA yang menghasilkan  citra  lebih  kontinu  dan seamless dibandingkan  dengan  metode mosaik  manual  atau  tanpa  BA.  Hal  ini ditunjukkan  pada  area  pertampalan yang  tidak  kontinu  untuk  citra  mosaik tanpa  BA  yang  dapat  dilihat  pada lingkaran  warna  kuning,  begitu  juga hasil  yang  tidak seamless untuk color
balancing yang  ditunjukkan  pada lingkaran warna biru.
Berdasarkan hasil penilaian akurasi  geometri,  menunjukkan  bahwa koreksi  geometri  BA  sistematis  pada penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk pemetaan  skala  1:10.000 – 1:25.000 (Perka  Kepala  BIG,  2014).  Upaya peningkatan akurasi untuk pemenuhan pemetaan  skala  lebih  besar  atau  sama dengan 1:5.000 dapat dilakukan
dengan  perbaikan  metode,  antara  lain
perbaikan kualitas
DEM yang digunakan dan penambahan titik GCPs pada  saat  proses  koreksi  geometrik  BA
(Mercuri et al ., 2006)
Perbaikan kualitas DEM diperlukan,  dimana  pada  data  resolusi sangat tinggi seperti
Pleiades memerlukan  DEM  dengan absolute vertikal  akurasi  yang  tinggi,  terutama pada daerah pegunungan.
Gambar 3-1: Grafik nilai akurasi hasil koreksi geometrik tanpa BA dan dengan BA.
Gambar 3-2: Hasil mosaik sebelum menggunakan BA (kiri) dan sesudah menggunakan BA dan normalisasi color balancing (kanan).
Gambar 3-3: Kualitas hasil pansharpening menunjukkan secara visual kedetilan objek.
Gambar 3-4: Hasil mosaik beberapa citra Pleiades Kabupaten Madiun dan Kab Magetan (tampilan diperkecil).
0 5 10 a e0 1 a e0 2 a e0 3 a e0 4 a e0 5 a e0 6 a e0 7 a e0 8 a e1 0 a e1 1 a e1 2 a e1 3 a e1 4 a e1 5 a e1 6 a e1 7 a e1 8 a e1 9 a e2 0 a e2 2 a e2 3 a e2 4 a e2 5 a e2 6 a e2 7 a e2 8 a e2 9 a e3 0 a e3 1 a e3 2 a e3 3 a e3 4 a e3 5 a e3 7 Perbandingan Akurasi Horisontal Koreksi Geometri Tanpa BA Dengan BA
Hasil  dari  kualitas  koreksi geometri  dan  proses  pansharpening pada  rangkaian  proses  untuk  mosaik citra  secara  otomatis  juga  secara  rinci dapat  dilihat  pada  Gambar  3-3,  yang menunjukkan  ketegasan  objek/tidak terdapat  pergeseran.  Adapun  Gambar 3-4,  menunjukkan  hasil  mosaik  citra Pleiades  yang  kontinu  atau seamless yang  dilakukan  secara  otomatisasi dengan  rangkaian  proses  pengolahan dari proses koreksi geometri dengan BA hingga  proses  mosaik  untuk  wilayah Kabupaten Madiun dan Magetan.

## 4  KESIMPULAN
Metode pengolahan mosaik
otomatisasi dengan menggunakan metode  titik  ikat  BA  telah  dapat dilakukan  di  LAPAN.  Tahapan  dalam proses  pengolahan  tersebut  adalah; koreksi  geometrik  sistematik  RPCs  BA, koreksi  radiometrik  (ToA  dan  BRDF), pansharpening (UNB), dan mosaik color balancing.
Hasil koreksi geometrik sistematis  menggunakan  metode  titik ikat  BA  diuji  secara  kuantitatif  dan kualitatif.
Uji akurasi geometri menunjukkan peningkatan akurasi CE90  yaitu  dari  tanpa  BA  7,973185  m menjadi  sebesar  5,175952615  m. Secara kualitatif hasil koreksi geometrik dengan titik ikat BA dapat memperbaiki kesalahan  pada  daerah  pertampalan antar  citra,  seperti  pada  objek  jalan yang  sudah  tersambung  dengan  baik dan objek rumah yang tidak terpotong.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  ditujukan kepada  Ir.  Dedi  Irawadi  selaku  Kepala Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh  beserta  jajarannya  yang  telah memberikan data dan fasilitas pengolahan  serta  terimakasih  kepada narasumber Ir. Kustiyo., MSi dan Dr. Ir. M.  Eng  Sidik  Mulyono  atas  saran masukan  dalam  penulisan.  Kegiatan penelitian ini terlaksana atas pendanaan  dari  program  Insentif  Riset Sistem  Inovasi  Nasional  (INSINAS) Gelombang  I  TA  2018  No.11/INS- 1/PPK/E4/2018.

## DAFTAR RUJUKAN
Airbus  (2018). Pleiades  User  Guide  and
Application Guide. Retrieved from https://www.intelligence-
airbusds.com/en/8718-user- guides.
Cheng,  P.,  Toutin,  T.,  Zhang,  Y.,  & Wood,  M.  (2003).  QuickBird – geometric  correction,  path  and block processing and data fusion. Earth Observation Magazine, 12(3), 24-30. Retrieved from http://www.pcigeomatics.com/p df/eom_quickbird_2003.pdf. Copernicus  EMS.  (2018).  EMSR317: Earthquake in Indonesia. Retrieved from https://emergency.copernicus.e
u/mapping/list-of- components/EMSR317.
Dial, G., & Grodecki, J. (2002). IKONOS accuracy without ground control. Paper presented at the Proceedings of ISPRS Commission I Mid-Term Symposium.  ISPRS  Archives –
Volume  XXXIV  Part  1,  2002.
Retrieved from
https://www.isprs.org/proceedin gs/xxxiv/part1/paper/00042.pdf
Đurić,  D.,  Mladenović,  A.,  Pešić - Georgiadis, M., Marjanović, M., & Abolmasov,  B.  (2017).  Using multiresolution and multitemporal  satellite  data  for post-disaster  landslide  inventory in  the  Republic  of  Serbia. Journal  of  Landslides,  14(4), 1467-1482. https://doi.org/10.1007/s10346 -017-0847-2.
Gaudin-Delrieu,  C.,  Lamard,  J.-L., Cheroutre, P., Bailly, B., Dhuicq, P.,  &  Puig,  O.  (2017).  The  high resolution  optical  instruments for  the  Pleiades  HR  Earth observation
satellites (Vol. 10566): SPIE. https://doi.org/10.1117/12.230 8258.
Grodecki,  J.,  &  Dial,  G.  (2003).  Block adjustment  of  high-resolution satellite  images  described  by rational  polynomials.  Journal  of Photogrammetric  Engineering  & Remote  Sensing,  69(1),  59-68. https://doi.org/10.14358/PERS. 69.1.59.
Li,  S.,  Tang,  H.,  Huang,  X.,  Mao,  T.,  &
Niu, X. (2017). Automated Detection  of  Buildings  from Heterogeneous VHR Satellite
Images  for  Rapid  Response  to Natural  Disasters.  Journal  of Remote  Sensing,  9(11),  1177. https://doi.org/10.3390/rs9111 177.
McLauchlan,  P.  F.,  &  Jaenicke,  A. (2002).  Image  mosaicing  using sequential  bundle  adjustment. Journal  of  Image  and  Vision computing,  20(9-10),  751-759. doi:https://doi.org/10.1016/S02 62-8856(02)00064-1.
Mercuri, P. A., Engel, B., & Johannsen,
C. (2006). Evaluation and accuracy assessment of high ‐ resolution  IFSAR  DEMs  in low ‐ relief  areas.  International Journal  of  Remote  Sensing, 27(13),
2767-2786. https://doi.org/10.1080/014311 60500491716 Perka  Kepala  BIG,  (2014).  Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 2014, 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian  Peta  Dasar.  Bogor: Badan Informasi Geospasial. Retrieved from http://jdih.big.go.id/media/reso urces/files/law/tUF25Yj2xW_Per ka_Ketelitian_Peta_Dasar_- _Salinan.pdf.
Postelniak, A. (2014). Geometric potential  of  Pléiades  1A  satellite imagery.  Journal  of  GeoScience Engineering, 60(3), 19-27.
https://doi.org/10.2478/gse-
2014-0014.
Ravanbakhsh, M., Wang, L., Fraser, C., & Lewis, A. (2012). Generation of the
Australian
geographic reference  image  through  long- strip  ALOS  PRISM  orientation. Proc. Int. Archives Photogramm., Remote Sens. Spatial Inf. Sci, 39, 225-229. https://doi.org/10.5194/isprsar chives-XXXIX-B1-225-2012.
Toutin,  T.  (2003).  Block  bundle adjustment  of  Landsat  7  ETM+ images  over  mountainous  areas. Journal of Photogrammetric Engineering  &  Remote  Sensing, 69(12), 1341-1349. https://doi.org/10.14358/PERS.
69.12.1341.
Zhang, Y., & Mishra, R. K. (2014). From UNB  PanSharp  to  Fuze  Go – the success behind the pan- sharpening
algorithm.
International  Journal  of  Image and  Data  Fusion,  5(1),  39-53. https://doi.org/10.1080/194798 32.2013.848475.
Zhang,  Y.,  Zheng,  M.,  Xiong,  X.,  & Xiong,  J.  (2015).  Multistrip bundle block adjustment of ZY-3 satellite  imagery  by  rigorous sensor  model  without  ground control  point.  IEEE  Geoscience and  Remote  Sensing  Letters, 12(4),
865-869. doi:10.1109/LGRS.2014.236521 0.