## UPAYA PENINGKATAN KUALITAS GEOMETRIK CITRA LAPAN-TUBSAT PADA APLIKASI SURVEILEN
Catur Aries Rokhmana *) , Chusnul Tri Judianto **) *) Peneliti Depertemen Teknik Geodesi–UGM **) Peneliti Pusat Teknologi Satelit, LAPAN e-mail:caris@ugm.ac.id, youdianto@yahoo.com

## ABSTRACT
Indonesia  has  developed  and  operates  the  LAPAN-TUBSAT  micro  satellite  since 2007  for supporting  the  surveillance  application  to  observe  the earth  surface.  LAPAN- TUBSAT  satellite  carried  a  video  camera  as  an  imaging  sensor  with  5  m  ground resolution and 3.5 km swath. Data from this camera still have a weak geometric. This paper will reviews regarding LAPAN-TUBSAT data processing from video recordings as an effort to increase the geometric quality of the LAPAN-TUBSAT image. The correction model rectification of a simple single photograph is used for geometric correction. While the using of super resolution operator for increasing the video image resolution.
The  correction model rectification of  a  simple single photograph is  used  for  geometric correction. While  the super  resolution operator attempted to efforts  to  increase  the resolution of the video image.  The experimental results shows geo-reference image with better  geometric  quality.  The  evaluation  of  LAPAN-TUBSAT  performance  should  be carried  out In  the  near  future especially  for  providing  Altitude  information  (Z). This  is related to satellite manoeuvre ability to generate a stereo image with better B/H ratio Keywords: Videography system, LAPAN-TUBSAT Satellite, Geometric image improvement

## ABSTRAK
Indonesia  telah  membangun  dan  mengoperasikan  sistem  satelit-mikro  LAPAN- TUBSAT sejak tahun 2007 guna mendukung aplikasi surveilen atau pemantauan cepat obyek  di  permukaan  Bumi.  LAPAN-TUBSAT  membawa  sistem  kamera  video  utama sebagai sensor pencitraan dengan resolusi 5 m dan lebar cakupan 3.5 km tetapi masih memiliki kelemahan geometrik. Tulisan ini mengulas sejumlah hal yang terkait dengan pemrosesan  data  hasil  rekaman  video  LAPAN-TUBSAT  sebagai  upaya  untuk meningkatkan  kualitas  geometrik  dari  citra  LAPAN-TUBSAT.  Model  koreksi  rektifikasi foto  tunggal  sederhana  digunakan  untuk    koreksi  geometrik.  Sedangkan  operator super-resolusi  dicobakan  untuk  upaya  peningkatan  resolusi  citra  video.  Hasil percobaan  dapat  menghasilkan  citra  bergeoreferensi  dengan  kualitas  geometrik  yang lebih  baik.  Di  masa  mendatang,  perlu  dilakukan  percobaan  untuk  mengevaluasi kemampuan  LAPAN-TUBSAT  dalam  menghasilkan  informasi  ketinggian  (Z).  Hal  ini terkait  dengan  kemampuan  manuver  dari  satelit  untuk  menghasilkan  citra  stereo dengan nilai B/H rasio yang lebih baik.
Kata kunci: Sistem    videografi,  Satelit  LAPAN-TUBSAT,  Peningkatan  kualitas  geometrik Citra

## 1  PENDAHULUAN
Kegiatan pemantauan, survei dan pemetaan untuk wilayah daratan Indonesia  saja  dengan  luas  1.965  juta km 2 (Amhar,  dkk.,  2001)  merupakan suatu  pekerjaan  yang  besar  baik  dari segi  volume  dan  biaya.  Oleh  karena  itu konsep  yang  sesuai  adalah  melakukan misi  survei  “ on  demand ”  atau  men- dahulukan  permintaan  dan  kebutuhan yang  paling  mendesak.  Salah  satu permintaan  yang  memerlukan  waktu cepat  adalah  misi  surveilen  terkait kejadian  bencana,  baik  pada  tahap tanggap darurat, rehabilitasi, dan rekonstruksi  pasca  bencana.  Wilayah Indonesia termasuk dalam wilayah yang rawan  kejadian  bencana  alam,  sehingga informasi  spasial  dari  misi  surveilen akan berguna untuk mendukung kegiatan mitigasi bencana
sampai dengan
penilaian dampak akibat bencana. Guna memenuhi kebutuhan ini, maka diperlukan  suatu  sistem  survei  yang memiliki  karakteristik:  dapat  bekerja cepat, berbiaya rendah, mudah digunakan di  lapangan,  dan  portabel.  Salah  satu pilihannya adalah menggunakan teknologi satelit penginderaan jauh yang mampu  merekam  citra  obyek  di permukaan Bumi.
Satelit  LAPAN-TUBSAT adalah satu-satunya  satelit  observasi  Bumi yang  dibangun  dan  dioperasikan  oleh tenaga  ahli  Indonesia  dari  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional (LAPAN).  Satelit  ini  membawa  sistem kamera  video  dengan  Lensa  Cassegrain 1000  mm,  resolusi  ground  5  meter  dan lebar  cakupan  (Swath)  3,5  km sebagai sensor utama dalam pencitraan permukaan  Bumi.  Satelit  ini  telah beroperasi  sejak  peluncurannya  pada tahun 2007 . Penggunaan sistem kamera video untuk tujuan pencitraan permukaan  Bumi,  pada  umumnya didorong  oleh  alasan  kebutuhan  bidang
aplikasi ( application driven ) dan pertimbangan biaya ( cost-effective ). Teknik  ini  lebih  banyak  digunakan untuk  tujuan yang  masih  terbatas pada analisis kuantitatif, diantaranya adalah:
 Inventarisasi  kawasan  (Dare,  et.al., 2002, Um, 1997;  Rasberry, 1997).
 Pemantauan kawasan (McCarthy, 2002;  Zhu,  et.al.  2002;  Lamb,  2002; Wood,  et.  al.,  2002;  McNulty,  2002; Rokhmana, 2005).
 Revisi  Peta  lama  (Johnston,  2002; Schultz, et. al., 2002).
 Pendukung  interpretasi  citra  satelit (lihat  Korpela, 2002; King, et.al., 2002; Rokhmana, 2008).
 Pemetaan  cepat  untuk  melihat  efek akibat bencana (Ozisik, 2004).
 Pengujian  produksi  data  DEM  dari citra LAPAN-TUBSAT (Julzarika, 2008)
Dalam  industri  jasa  penyedia informasi  spasial  saat  ini,  penggunaan sistem videografi masih jarang digunakan  karena  berbagai  alasan  dan sejumlah kelemahan. Kelemahan geometrik  yang  menonjol  antara  lain: (1)  resolusi  spasial  yang  rendah,  dan (2)  kualitas  geometrik  akibat  peng- gunaan  lensa  non-metrik.    Tulisan  ini menyoroti  hal-hal  yang  terkait  dengan pemrosesan  data  hasil  rekaman  video LAPAN-TUBSAT  sebagai  upaya  untuk menjawab sejumlah pertanyaan:
 Pilihan  model  matematik  apakah  yang paling  efisien  untuk  diterapkan  dalam upaya  memberikan  koreksi  geometrik atau  upaya  peningkatan  kualitas geometrik citra?
 Apakah  penggunaan  teknik  super- resolusi  memberikan  manfaat  dalam upaya  peningkatan  kualitas  geometrik citra?
 Bagaimanakah  pilihan  jenis  proses produksi  yang  paling  efisien  untuk diterapkan  agar  citra  LAPAN-TUBSAT
dapat  digunakan  untuk  berbagai aplikasi surveilen?
 Faktor  teknis  apakah  yang  perlu menjadi  bahan  pertimbangan  guna pengembangan  teknologi  pencitraan dengan  sistem  kamera  video  di  masa mendatang?
Tulisan ini akan menjawab sejumlah  pertanyaan  di  atas  yang didasarkan pada sejumlah hasil rekaman  citra  LAPAN-TUBSAT  tahun 2010.

## 2  GEOMETRIK SISTEM PEREKAMAN VIDEOGRAFI LAPAN-TUBSAT
Pada  umumnya,  misi  pencitraan Bumi dengan sistem perekaman videografi  menggunakan  sensor  kamera video  yang  dilengkapi  dengan  sensor GPS  (Gambar  2-1).  Sistem  ini  ditujukan untuk  menghasilkan  pencitraan  secara cepat.  Beberapa  sistem  yang  telah  ada Raven-View ( observera,  Inc ), CamNav Mapper ( BlueGen )  dan Pyramid-Vision ( Sarnoff ).  Dalam  satu  detik  perekaman video  sistem  standar  PAL  atau  NTSC akan  dihasilkan  25-30  bingkai  citra dengan  ukuran  piksel  dari  citra  yang juga  bervarisasi  (VCD,  SVDC,  DVD, HDV).  Hal  yang  penting  dalam  proses
perekaman  video  adalah  konfigurasi antara  format  video,  tinggi  terbang, kecepatan  wahana,  dan  panjang  fokus lensa  harus  dipasang  sedemikian  rupa sehingga tidak menimbulkan efek image motion pada  citra  hasil  rekaman.  Efek image  motion akan  terlihat  sebagai pandangan  yang  kabur  apabila  nilai image  motion lebih  besar  dari  nilai resolusi spasial 1 piksel citra:
Im = V / h x c x t                             (2-1)
Keterangan:
Im : image motion (mm)
V   : 7.500  m/detik  kecepatan  Bumi berputar (465m/s)
H  : 630.000  (m)  pada  kondisi  nadir pointing
c  : 1000 (mm)
t  : kecepatan  eksposure:  1/25  detik untuk sistem video PAL
Gambar 2-1 menunjukkan bahwa efek  geometrik image  motion tidak tampak  dalam  hasil  rekaman  citra LAPAN-TUBSAT.  Gangguan  pada  citra yang  menonjol  adalah  akibat  dari kondisi  atmosfir  dan  kabut  awan  yang berada  di  atas  obyek  permukaan  Bumi.
Gambar 2-1: Ilustrasi Visual Citra LAPAN-TUBSAT, LANDSAT, IKONOS
Geometrik saat proses perekaman pada LAPAN-TUBSAT dapat dilihat pada Gambar  2-2.  Dari  Gambar  tersebut dapat  diasumsikan  bahwa  bentuk geometrik adalah sama dengan geometrik kamera  udara,  sehingga  seluruh  model persamaan  dalam  kamera  udara  dapat diterapkan  pada  citra  LAPAN-TUBSAT. Perbedaan yang menonjol adalah penggunaan lensa kamera dengan fokus panjang  (1000mm)  dan  tinggi  terbang yang jauh lebih tinggi (630km). Sejumlah karakteristik  geometrik  yang  dapat disimpulkan, diantaranya (Gambar 2-2):
 Lebar cakupan satu frame citra LAPAN- TUBSAT  dengan  perbandingan  4:3 adalah  bervariasi  mulai  dari  3km  x 4km  sampai  dengan  6  km  x  8  km tergantung  dari  kemiringan  sudut off- nadir saat  perekaman.  Pada  cakupan area 1 frame citra tersebut, maka efek kelengkungan Bumi relatif kecil.
 Bidang permukaan Bumi dapat dianggap sebagai  bidang  datar,  sebab  tinggi terbang  satelit  (630km)  jauh  lebih besar  nilainya  dibandingkan  dengan variasi  topografi  di  Bumi  (<  5  km).
Sehingga persamaan geometrik projective sederhana  dapat  diterapkan  sebagai model  koreksi  geometrik  dari  citra video LAPAN-TUBSAT.
 Sudut  pandang  kamera  ( field  of  view ) yang  sempit  memberikan  konsekuensi pada lemahnya nilai B/H rasio apabila ingin  digunakan  untuk  ekstraksi informasi  elevasi  (Z).  Tetapi  jika digunakan  untuk  produksi  informasi planimetik  (X,Y),  maka  sudut pandang yang  sempit  ini  menjadi  suatu keuntungan apabila citra dapat direkam dari posisi pandangan nadir.
 Sistem video akan memberikan jumlah frame citra yang banyak (25 frame per detik) dengan nilai korelasi antar frame citra  yang  tinggi  (>  90%).  Sehingga suatu  obyek  di  Bumi  akan  muncul pada  sejumlah frame citra.  Kondisi  ini membuka  peluang  untuk  menerapkan teknik  super-resolusi  dalam  upaya untuk  meningkatkan  kualitas  resolusi spasial  dari  citra  video  yang  relatif rendah.
 Kamera video yang digunakan menggunakan  lensa  non-metrik  yang tidak  bebas  dari  kesalahan  geometrik distorsi  lensa.  Nilai  distorsi  bisa dihitung dengan proses in-flight kalibrasi kamera  yang  menggunakan  sejumlah titik  kontrol  di  tanah  dengan  teknik hitungan bundle  adjustment  selft- calibration .  Pada  praktek  di  lapangan proses penentuan sejumlah titik kontrol ini  sulit  dilaksanakan.  Penggunaan lensa  dengan  fokus  panjang  yang memperkecil nilai Field of View kamera menyebabkan  efek  distorsi  lensa menjadi  tidak  dominan  menjadi  pada umumnya < 10 piksel.
Dari aspek geometrik, citra LAPAN- TUBSAT hasil rekaman sistem videografi dapat  diproses  menggunakan  dengan pendekatan model Foto Udara konvensional.  Model  Foto  Udara  ini membentuk  suatu  hasil  rekaman  video menjadi serangkaian bingkai citra penuh dengan  daerah  pertampalan  tertentu. Umumnya  daerah  pertampalan  sebesar 80%-60%  dari  lebar  bingkai  citra.  Jadi pada  sistem  videografi  tidak  seluruh bingkai  citra  video  yang  digunakan, tetapi  hanya  sebagian  bingkai  citra  dari rekaman  video  yang  membentuk  area pertampalan  tertentu.  Contoh  dari penerapan teknik ini adalah seperti yang dilakukan  oleh  Dare,  et.al.  (2002)  dan Um dan Wright (2000) untuk melakukan pemetaan secara cepat wilayah sepanjang  jalur  transmisi  tegangan tinggi dan jalur pipa. Model pemrosesan data video  udara  ini  adalah  teknik yang umumnya  digunakan  untuk  menurunkan Peta  Foto  secara  cepat  dengan  teknik koreksi  rektifikasi  foto.  Produk  akhir dari  cara  rektifikasi  foto  akan  memuat informasi planimetrik (2D) saja. Sejumlah  kelemahan  dari  teknik  ini antara lain:
 Tidak menghasilkan informasi kedalaman  (Z),  sehingga  citra  yang dihasilkan  belum  sepenuhnya  citra ortogonal  ( Ortho-image ).  Pada  lokasi yang  memiliki  variasi  terain  ekstrim, maka  sambungan  antar frame citra
dalam membentuk mosaik akan
terlihat tidak kontinu ( seamless ).
 Penggunaan  teknik  rektifikasi  foto pada  setiap frame citra  memerlukan minimal  4  titik  kontrol  2D  (X,Y).  Citra LAPAN-TUBSAT  memiliki  lebar  liputan sekitar 3 km – 6 km, sehingga idealnya diperlukan  keberadaan  titik  kontrol  di setiap  jarak  2  km.  Kondisi  ini  tidak
praktis  untuk  diterapkan,  sehingga pilihan  yang  lebih  mudah  dilaksanakan dengan  menggunakan  sejumlah  arsip citra  rupa  Bumi  yang  sudah  ada sebelumnya. Jadi dalam upaya penggunaan LAPAN-TUBSAT pada misi surveilen  konsepnya  adalah  melihat perubahan dari data  lama yang  sudah ada, bukan membuat suatu yang baru.
Gambar 2-2:Sketsa Geometri Perekaman Citra Video LAPAN-TUBSAT
1.bingkai penuh citra video membentuk geometri  perspektif  (proyeksi  sentral)  Proses interlace bekerja untuk menarik data dari setiap piksel  pada  sensor  CCD.  Mekanismenya adalah  proses  penyiaman  dilakukan  dalam urutan zigzag dimulai dengan menyiam seluruh baris  ( field )  ganjil  dari  baris  pertama  sampai terakhir dilanjutkan dengan baris genap. Waktu yang  diperlukan  untuk  menyiam  seluruh  piksel CCD  bervariasi  1/25-1/30  detik  tergantung sistem video analog.
Base (B) High (H) Ratio  B/H  akan  berpengaruh  pada kualitas  nilai  elevasi  (Z)  yang  bisa dihasilkan.  Nilai  B/H  rasio  yang  semakin mendekati 1 akan semakin baik.
Atau  pilihan  lain  adalah  melakukan manuver  perekaman  obyek  dari  posisi satelit  yang  berbeda.  Jadi  satu  obyek direkam dari posisi Nadir dan Oblique .
Arah Terbang Obyek permukaan Bumi
3 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil  Peningkatan  Kualitas  Geo- metrik
Salah  satu  upaya  perbaikan kualitas  geometrik  yang  bisa  dilakukan adalah memperbaiki resolusi piksel citra yang  didasarkan  pada  metode  domain spasial  adalah  dengan  menggunakan teknik interleaving .  Konsepnya  adalah seperti yang digunakan oleh SPOT 2.5 m atau sistem Desktop Scanner (Gambar 3-1). Ada  proses  interpolasi  antar  bingkai citra  yang  memiliki  sedikit  translasi ( offset lebih kecil dari 1 pixel). Nilai offset inilah  yang  menentukan  sampai  berapa besar  proses  perbaikan  resolusi  dapat dihasilkan.  Prinsipnya  adalah  sejumlah citra yang saling bertampalan, dilakukan point  matching di  antara  bingkai. Kemudian  dari  bingkai  citra  yang berurutan dilakukan interpolasi
interleaving dengan  proses  registrasi citra ke citra dan pembentukan mosaik.
Gambar  3-2  menunjukkan  hasil perbaikan resolusi 4 kali untuk sejumlah  obyek  di  permukaan  Bumi, Secara visual terlihat bahwa kenampakan  citra  hasil  peningkatan resolusi  lebih  jelas  dan  tajam  bila dibandingkan  dengan  citra  inputnya. Unsur  interpretasi  bentuk  dari  citra hasil  peningkatan  lebih  tegas  dan  lebih tajam,  sehingga  lebih  mudah  untuk dalam  membedakan  obyek-obyek  di sekitarnya.  Tetapi  kualitas  radiometrik dari  citra  hasil  proses  peningkatan resolusi  secara  visual  tetap  tidak bertambah  baik.  Konsekuensi  dari proses  perbaikan  resolusi  ini  adalah bertambahnya  waktu  yang  diperlukan untuk pemrosesan data.
Gambar 3-1:Ilustrasi proses perbaikan resolusi citra video

## Gambar 3-2:Ilustrasi hasil perbaikan resolusi spasial
3.2 Analisis Peningkatan Kualitas Geometrik
Nilai  jumlah  piksel  pada  citra input dan citra output hasil peningkatan resolusi  4  kali  dapat  dilihat  pada  Tabel 3-1.  Pada  Tabel  3-1  jumlah  piksel  citra output hasil  peningkatan  resolusi  lebih banyak  jumlahnya  bila  dibandingkan dengan  jumlah  piksel  pada  citra input dengan  ukuran  citra  video  yang  sama. Dari Tabel 3-1 dapat disimpulkan bahwa citra hasil perbaikan mengalami peningkatan resolusi sebesar 4 kali.
Upaya  perbaikan  geometri  pada citra  hasil  rekaman  dapat  dilakukan dengan  proses  rektifikasi  foto  yang memanfaatkan  keberadaan  data  spasial yang  sudah  ada  sebelumnya,  dalam  hal
ini adalah citra satelit IKONOS. Penggunaan  model  rektifikasi  foto  2D dengan persamaan perspektif  (rumus 3-1) ini mampu mereduksi kesalahan geometrik menjadi rata-rata < 6m.
(3-1) Keterangan:
X 2 , Y 2 = Sistem koordinat Bumi (georeferensi)
x 1 , y 1 = Sistem koordinat piksel
Keenam Parameter tersebut ( a,  b, c,  d,  e, dan f )  dapat  dicari  apabila diketahui  minimal  3  titik  sekutu  (X,Y) yang diketahui koordinatnya.
Upaya  perbaikan  geometri  pada citra hasil rekaman video dapat dilakukan  dengan  proses  rektifikasi  foto yang  memanfaatkan  keberadaan  data spasial  yang  sudah  ada  sebelumnya, dalam  hal  ini  adalah  citra  satelit IKONOS.  Penggunaan  model  rektifikasi foto 2D ini mampu mereduksi kesalahan
proses  georeferensi  menjadi  rata-rata <  6m.  Ada  sejumlah  kesalahan  minor yang  belum  sepenuhnya  hilang  yaitu akibat  distorsi  lensa  dan  variasi topografi.  Kesalahan  dominan  justru sebagai  akibat  dari  ketidak  akuratan dalam  identifikasi  titik  kontrol  tanah (Gambar 3-3).

## Tabel 3-1: SAMPEL  RESOLUSI PIXEL PADA  CITRA INPUT DAN  CITRA OUTPUT HASIL PENINGKATAN RESOLUSI
OBYEK JUMLAH PIXEL CITRA INPUT (BARIS,KOLOM) JUMLAH PIXEL CITRA OUTPUT (BARIS,KOLOM) Jalan (22, 14) (85, 57) Tanah Kosong (24, 28) (113, 121) Bangunan (29, 18) (113, 77)
Obyek tanda marking pada
Landasan Bandar Udara Obyek persimpangan Jalan
Gambar 3-3:Ilustrasi kesulitan dalam identifikasi titik kontrol tanah
Gambar  3-4  menunjukkan  hasil setelah koreksi geometrik dengan metode  rektifikasi  foto  2D  diterapkan. Sejumlah  hal  yang  bisa  disimpulkan adalah sebagai berikut:
 Frame citra hasil koreksi secara visual cenderung  berbentuk  jajaran  genjang. Hal  ini  terjadi  akibat  gerakan  satelit dan  rotasi  Bumi  pada  saat  proses perekaman berlangsung.
 Model  koreksi  rektifikasi  foto  masih dapat mengkompensasi kesalahan akibat  dari  pandangan  miring  ( off - nadir).  Tetapi  sudut  kemiringan  yang bisa  dikoreksi  tentunya  ada  batas maksimalnya.
 Area  tepi  sambungan  antar  citra memberikan kenampakan visual
geometrik  yang kontinu,  tetapi kondisi
atmosfir  yang  berbeda  menyebabkan perbedaan aspek radiometrik.
 Citra  yang  telah  dikoreksi  dapat divisualkan dalam sistem google earth .
Kenampakan geometrik citra pada area sambungan  memberikan  hasil  yang relatif kontinu. Potensi ini cocok untuk diterapkan  pada  aplikasi  surveilen, sebab  keberadaan  sistem google  earth yang  mudah  dan  murah  saat  ini semakin populer.
 Kondisi atmosfir menyebabkan
penurunan  kualitas  citra.  Pada  aspek geometrik, terlihat efek yang mengaburkan  obyek  atau  tepi  suatu obyek menjadi tidak tegas (berpendar). Penggunaan  operator highpass  filter dapat mereduksi kelemahan ini.
Proses koreksi 1 frame citra menghasilkan citra baru dengan bentuk jajaran genjang
proses koreksi masih dapat mengkompensasi kesalahan akibat pandangan miring (off-nadir)
Bentuk geometrik pada area sambungan menunjukkan bentuk yang kontinu
Bentuk geometrik pada saat visualisasi dalam sistem google earth menunjukkan kontinuitas yang relatif baik
Operator High_Pass filter dapat memperjelas batas tepi suatu obyek
Gambar 3-4:Ilustrasi hasil koreksi citra LAPAN-TUBSAT
4 KESIMPULAN
Hasil penelitian
ini telah
memberikan  cara  sederhana  dalam melakukan  koreksi  geometri  pada  citra video  satelit  LAPAN-TUBSAT.  Dari  hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa:
 Ide  pemrosesan  data  dengan  meng- gunakan model rektifikasi foto 2D atau persamaan projective untuk peningkatan dan  reduksi  kesalahan  geometri  pada citra  satelit  LAPAN-TUBSAT  ini  telah berhasil  meningkatkan  resolusi  citra dan  geometri  yang  lebih  baik.  Selain itu  dapat  juga  diterapkan  untuk pengolahan citra hasil rekaman sistem videografi udara.
 Model  koreksi  rektifikasi  foto  yang dilakukan  masih  dapat  mengkompen- sasi  kesalahan  akibat  dari  pandangan miring ( off-nadir ).
 Kondisi  atmosfir  yang  berbeda  pada beberapa  bagian  citra  menyebabkan perbedaan aspek radiometrik.
 Penggunaan  operator highpass  filter dapat  mereduksi  kelemahan  akibat pengaruh kondisi atmosfir yang menyebabkan penurunan kualitas citra  karena  citra  yang  dihasilkan menjadi kabur.
 Penelitian lebih lanjut dapat diarahkan untuk  koreksi  geometri  data  sateit LAPAN-TUBSAT khususnya untuk mengevaluasi kemampuan satelit dalam menghasilkan informasi ketinggian (Z).

## DAFTAR RUJUKAN
Amhar,  F.,  Henny,  L.,  dan  Agus.  P., 2001. Menghitung Kebutuhan Pemetaan  Nasional  Berdasarkan Populasi, Siklus Pemutakhiran dan Teknologi , Makalah dalam Prosiding  FIT-ISI  2001,  Surabaya Anonymous, 2001, Airborne
Photography  and  Video  Standars: Application  for  Stream  Inventory and  Assesment,  tersedia  di: http://www.for.gov.bc.ca/ric/
pubs/aquatic/aerialVideo/,  diakses april 2001.
Dare.  P.,  2002. Linear  Infrastructure Mapping  Using  Airborne  Video Imagery ,  tersedia  di:  http://www. sli.unimelb.edu.au/pdare/asprs2 000.pdf, diakses Februari 2002. Eleveld,  M.A.,  S.  T.  Blok  and  J.  P.  G. Bakx,  2000. Deriving  Relief  of  a Coastal  Landscape  with  Aerial Video  Data ,  International  Jurnal Remote  Sensing,  2000,  vol.  21, no. 1, pp. 189-195.
Julzarika,  Atriyon,    2008. 3D  Modelling Technical of Lapan Tubsat Satellite Imagery  Using  Videogrammetry and  Its  Statistical  Test  (Study  of case:  Merapi  Volcano,  Yogyakarta, Indonesia ),  paper  untuk  ASAIHL

## SCOPUS YOUNG SCIENTIST
AWARD 2008.
King,  D.J.,  and  Butson,  C.R.,  2002.
Determination  of  Optimal  Forest Sample  Plot  Spatial  Extent  using Lacunarity  Analysis  of  Airborne Imagery , tersedia di: http:// www. carleton.ca/~dking/butson_works hop01.zip, diakses Februari 2002. McCarthy,  T.,  2002. Role  of  Spatially Encoded  Video  in GIS  A Review  of Methodologies , tersedia di: http:// www.irlogi.ie/pdf/mccarthy.pdf, diakses Februari 2002.
McNulty.  S.  A.,  2002. Interpretation  of Aerial  Videography  in  Western Virginia Using ArcView , tersedia di http://fwie.fw.vt.edu/WWW/vagap/ posters/  videop~2.htm,  diakses Januari 2002.
Meisner,  D.E.,  1986. Fundamental  of Airborne  Video  Remote  Sensing , Jurnal Remote Sensing of Environment Vol 19 No.1, Elsevier Science Publishing, New York.
Rokhmana,  C.A.,  2005. Aerial  Mapping by  Consumer  Camcorders ,  GIM International  Magazine,  edition January 2005, Netherland.
Rokhmana,  C.A.,  2008. Removing  the Cloud Coverage in IKONOS
Imagery  by  Aerial  Videography ,
Proceeding Map India 2008. Triharjanto,  R.  H.,  W.  Hasbi,  A. Widipaminto,  M.  Mukhayadi,  U. Renner,  2006. LAPAN-TUBSAT: Micro-Satellite Platform for Surveillance & Remote Sensing.
Um,  J.S., and  R.  Wright,  2000. Effect  of Angular  ”  Feld  of  View  of  a  Video Sensor  on  the  Image  Contentin  a Strip  Target:  the  Example  of Revegetation  Monitoring  of  a
Pipeline  Route ,  Int.  J.  Remote
Sensing,  vol.  21,  no.  4,  pp.  723– 734.
Wolf,
P.R., 1983. Element of
Photogrammetry ,  Secound  Ed., McGraw  Hill  Book  Company, NewYork.
Zhu, Z., A. Hanson, H. Schultz, F. Stolle, and  E.  Riseman,  2002. Stereo Mosaics  From  A  Moving  Video Camera For Environmental Monitoring ,  tersedia  di  :  ftp://vis- ftp.cs.umass.edu/Papers/zhu/
dcv99.pdf, diakses april 2002.