ANALISIS PENGGUNAAN DATA KAMERA VIDEO UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS KOREKSI GEOMETRI PADA CITRA IMAGER PUSHBROOM (ANALYSIS OF VIDEO CAMERA DATA USAGE TO IMPROVE GEOMETRY CORRECTION QUALITY ON PUSHBROOM IMAGER IMAGE)
Patria Rachman Hakim 1) , A. Hadi Syafrudin, Wahyudi Hasbi, Abdul Rahman Peneliti Pusat Teknologi Satelit, Lapan
1) e-mail: patriarachmanhakim@yahoo.com

## ABSTRACT
Images  produced  by  pushbroom  imager  generally  contain  significant  geometric distortion  that  caused  by  satellite’s  attitude  instabillity.  To  be  able  to  produce  good corrected  images  under  various  observation  conditions,  a  high  frequency  satellite attitude  data  is  needed.  This  research  analyses  the  use  of  video  camera  to  produce  a high frequency of attitude data that will be used in systematic geometric correction. The satellite  attitude  data  can  be  extracted  from  video  data  by  using  epipolar  geometry relationship.  Several  video  tracker  software  are  available  to  extract  attitude  data  from video  data,  where  frequency  of  the  resulted  attitude  data  will  be  similar  to  the  frame rates of video camera used, usually 20-30 Hz. This attitude data is then combined with attitude  data  from  star  sensor,  and  then  will  be  used  in  image  systematic  geometric correction  algorithm.  Simulation  results  show  that  for  unstable  movement,  the  video attitude  data  could  increase  the  quallity  of  corrected  images  significantly;  while  for stable movement, only attitude data from star sensor should be used. Furthermore, it is recommended to use video camera with high resolution and wide field of view (FoV) to produce a high quality of estimated attitude data.
Keywords: Systematic geometric correction, Pushbroom imager, Video camera, Epipolar

## ABSTRAK
Citra  yang  dihasilkan imager  pushbroom pada  umumnya  memiliki  distorsi geometri  yang  cukup  signifikan  yang  diakibatkan  oleh  ketidakstabilan attitude satelit pembawanya.  Untuk  dapat  menghasilkan  citra  terkoreksi  yang  baik  untuk  berbagai kondisi  pengamatan  maka  dibutuhkan  data attitude satelit  dengan  frekuensi  yang cukup  tinggi.  Penelitian  ini  menganalisis  penggunaan  kamera  video  untuk menghasilkan  data attitude dengan  frekuensi  tinggi  yang  akan  digunakan  dalam koreksi geometri sistematik. Pada dasarnya, data attitude satelit dapat dihasilkan dari data video dengan menggunakan konsep geometri epipolar. Beberapa perangkat lunak pelacak video telah tersedia untuk mengekstrak data attitude dari data video, dimana frekuensi  data attitude yang  dihasilkan  akan  sama  dengan frame  rate kamera  video yang  digunakan,  yang  umumnya  bernilai  20-30  Hz.  Data attitude ini  kemudian diintegrasikan  dengan  data attitude yang  berasal  dari star  sensor dan  selanjutnya digunakan  dalam  algoritma  koreksi  geometri  sistematik  citra.  Hasil  simulasi menunjukkan  bahwa  pada  pergerakan  yang  tidak  stabil,  data attitude video  dapat meningkatkan kualitas citra terkoreksi secara signifikan; sedangkan untuk pergerakan stabil sebaiknya hanya menggunakan data attitude dari star sensor . Selain itu, untuk dapat menghasilkan data estimasi attitude yang baik maka disarankan menggunakan kamera video dengan resolusi tinggi dan lebar field of view (FoV) yang luas. Kata kunci: Koreksi geometri sistematik, Imager pushbroom, Kamera video, Epipolar

## 1  PENDAHULUAN
Kualitas  citra  yang  dihasilkan imager  pushbroom sangat  ditentukan oleh  kestabilan  pergerakan  wahana pembawanya,  yang  dapat  berupa  satelit maupun  pesawat  udara.  Jika  pergerakan wahana tersebut selama proses pengamatan  berlangsung  cukup  stabil, maka  citra  yang  dihasilkan imager pushbroom akan  memiliki  kualitas geometri  yang  cukup  baik.  Distorsi geometri  yang  terjadi  pada  citra  yang dihasilkan  umumnya  dapat  dikoreksi dengan  menggunakan  algoritma  koreksi yang sederhana dan hanya membutuhkan data attitude wahana  dengan  frekuensi rendah. Tetapi sebaliknya jika pergerakan wahana tidak stabil pada saat pengamatan, maka citra yang dihasilkan memiliki  distorsi  geometri  yang  hanya dapat  dikoreksi  jika  frekuensi  data attitude wahana  yang  tersedia  cukup tinggi.  Jadi  secara  garis  besar  terdapat dua  cara  untuk  dapat  menghasilkan citra  dengan  kualitas  geometri  yang baik, yaitu dengan memastikan kestabilan  pergerakan  wahana  selama proses  pengamatan  berlangsung  atau dengan  menyediakan  data attitude wahana  dengan  frekuensi  yang  cukup tinggi  untuk  keperluan  koreksi  geometri citra.
Karakteristik sensor attitude satelit  Lapan-A3  identik  dengan  satelit Lapan-A2.  Pada  satelit  mikro  Lapan-A2, data attitude utama dihasilkan oleh star sensor dengan  frekuensi  sebesar  4  Hz ( Center  for  Satellite  Technology ,  Lapan, 2012).  Data attitude satelit  juga  dapat dihasilkan oleh sensor gyro dengan nilai frekuensi  yang  sama  dengan  frekuensi star  sensor .  Data attitude dengan frekuensi  4  Hz  ini  sebenarnya  sudah cukup memadai untuk keperluan koreksi  geometri  citra imager Lapan-A3, tetapi  dengan  syarat  pergerakan  satelit Lapan-A3  harus  dalam  mode open-loop (Hakim,  P.R.,  et.al.,  2014).  Sementara itu,  untuk  dapat  mengoreksi  citra  yang dihasilkan  pada  saat  satelit  bergerak dalam  mode closed-loop atau  jika
pergerakan  satelit  mengalami  gangguan yang  cukup  signifikan,  maka  dibutuhkan data attitude dengan  frekuensi  yang lebih  besar  dari  4  Hz.  Beberapa  metode dapat  digunakan  untuk  menghasilkan data attitude satelit  dengan  frekuensi tinggi,  yang  dapat  dilakukan  secara software maupun hardware , atau gabungan  diantara  keduanya.  Metode interpolasi  cukup  efektif  dan  efisien untuk  dapat  meningkatkan  frekuensi suatu data, tetapi metode ini hanya valid digunakan  jika  pergerakan  satelit  relatif cukup  stabil  (Hakim,  P.R.,  et.al.,  2012). Sementara itu, koreksi geometri sistematik  dengan  metode  korelasi intensitas  piksel  dapat  digunakan  jika data attitude dengan  frekuensi  tinggi tidak tersedia, tetapi hasilnya memuaskan jika  distorsi  hanya  terjadi  pada  sumbu roll saja (Hakim, P.R., et.al., 2013). Salah satu  solusi  lainnya  adalah  dengan  cara menggunakan  sensor  sekunder  untuk dapat menghasilkan data attitude dengan frekuensi yang lebih tinggi.
Salah  satu  jenis  sensor  yang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi attitude atau perubahan attitude (kecepaatan  sudut) suatu wahana adalah  kamera  video.  Sensor  tersebut dapat  diletakkan  berdekatan  dengan imager  pushbroom ,  dan  berfungsi  untuk merekam  wilayah  yang  diamati imager selama proses pengamatan berlangsung. Sebuah kamera video umumnya memiliki frame  rate sebesar  20-30  Hz, yang  artinya  kamera  video  ini  akan menghasilkan citra untuk setiap 50 ms. Perubahan data attitude dapat ditentukan dengan membandingkan dua buah  citra  yang  berdekatan  yang dihasilkan kamera video tersebut (Faugeras, O.D., dan S. Maybank, 1990; Hartley,  R.I.,  1993;  Bartoli,  A.,  dan  S.I. Olsen; Zhengyou Zhang, 1999; Hai Tao). Perbedaan attitude satelit antara pengambilan frame ke- n dan frame n +1 dapat  ditentukan  berdasarkan  teori geometri  epipolar.  Dengan  melakukan integrasi  terhadap  data  perbedaan attitude antar frame tersebut,  maka
dapat  dihasilkan  data attitude dengan frekuensi  20-30  Hz.  Akan  tetapi  metode ini  sangat  rentan  terhadap  terjadinya drift  error ,  sehingga  tidak  cocok  untuk dijadikan sensor tunggal, dan membutuhkan star  sensor sebagai sensor utama untuk menghindari terjadinya drift  error tersebut.  Konsep integrasi data attitude ini identik dengan konsep  korelasi  intensitas  piksel,  tetapi konsep  ini  dapat  menghasilkan  data perubahan attitude dalam  tiga  sumbu pergerakan satelit, lebih baik dibandingkan metode  korelasi  intensitas  piksel  yang hanya dapat mengestimasi data perubahan attitude satelit dalam sumbu roll saja.
Beberapa  jenis software telah tersedia  untuk  dapat  mengekstrak  data attitude suatu wahana dari data sebuah kamera  video,  atau  lebih  tepatnya  dari serangkaian citra yang diambil dari pose dengan  perbedaan attitude yang  relatif kecil.  Salah  satu software yang  dapat diperoleh  secara  bebas  yaitu Voodoo Camera  Tracker (www.viscoda.com,  10 Mei 2014), sebuah perangkat lunak yang dapat  menghasilkan  parameter  ekstrinsik kamera  berdasarkan  serangkaian  data citra  kamera.  Parameter  ekstrinsik kamera  yang  dimaksud  adalah  data perubahan attitude dalam  sumbu pitch , yaw dan roll ,  serta  data  perubahan posisi kamera dalam ruang tiga dimensi. Sebenarnya  parameter  intrinsik  kamera juga  dapat  ditentukan,  tetapi  umumnya parameter intrinsik kamera seperti jarak fokus  lensa  ( focal  length )  dan  dimensi piksel telah dapat diketahui sebelumnya, dengan  asumsi  bahwa  kamera  telah terkalibrasi.
Penelitian ini membahas mengenai potensi  penggunaan  kamera  video  pada satelit  Lapan-A3  untuk  menghasilkan data attitude satelit  dengan  frekuensi yang  lebih  tinggi  dari  frekuensi star sensor .  Selain  itu  akan  dibahas  tentang kualitas  data attitude yang  dihasilkan tersebut dalam kaitannya dengan koreksi  geometri  sistematik  citra imager pushbroom .  Diharapkan  data attitude
satelit yang dihasilkan memiliki frekuensi yang  cukup  tinggi  dan  akurasi  yang memadai  sehingga  dapat  diintegrasikan dengan data star sensor untuk meningkatkan kualitas citra hasil koreksi.  Penelitian  ini  dilakukan  dalam dua  tahap  yaitu  analisis  kualitas  data attitude yang dihasilkan software Voodoo Camera  Tracker dan  simulasi  koreksi geometri  citra.  Data  kamera  video  yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data dummy yang dihasilkan simulator kamera. Hal tersebut bertujuan untuk  mempermudah  proses  pengujian dan analisis yang dibutuhkan.

## 2  KAMERA VIDEO SEBAGAI SENSOR ATTITUDE

## 2.1 Konsep Geometri Epipolar
Gambar
2-1 berikut
ini menunjukkan  konsep  geometri  epipolar. Sebuah obyek yang terdiri dari beberapa buah  titik  ( X i , Y i , Z i ),  diamati  dengan sudut pandang yang berbeda. Perbedaan sudut  pandang  tersebut  dinyatakan dalam  matriks  rotasi R dan  matriks translasi t .  Setiap  titik  pada  obyek tersebut  kemudian  diproyeksikan  pada bidang citra ( u 1 , v 1 ) dan ( u 2 , v 2 ) berdasarkan model kamera pin-hole .
Gambar 2-1: Konsep geometri epipolar ( dikembangkan dari sumber imagine.enpc.fr )
Dengan  asumsi  kamera  yang digunakan  telah  terkalibrasi,  setiap pasang  titik  proyeksi  citra  ( u 1 , v 1 )  dan ( u 2 , v 2 )  memiliki  hubungan  yang  dapat
dinyatakan dengan menggunakan matriks  esensial E sebagai  berikut (Faugeras, O.D., dan S. Maybank, 1990):
(2-1)
(2-2)
Matriks  esensial E merupakan matriks  3x3  yang  dapat  ditentukan berdasarkan  beberapa  pasang  titik proyeksi,  minimal  8  pasang  titik (Hartley,  R.I.,  1993).  Langkah  pertama untuk  menghasilkan  matriks  esensial adalah  membentuk  sistem  persamaan linear  homogen  dari  seluruh  pasangan titik  proyeksi  ( u 1 N , v 1 N )  dan  ( u 2 N , v 2 N ), dimana N merupakan banyaknya pasangan  titik  proyeksi.  Berikut  ini adalah bentuk persamaan linear homogen yang dihasilkan:
(2-3)
dimana:
Vektor e =[e 11 ,e 12 ,e 13 ,e 21 ,e 22 ,e 23 ,e 31 , e 32 ,  e 33 ] T merupakan  komponen  yang membentuk  matriks  esensial E ,  seperti pada persamaan (2-2). Vektor e tersebut dapat  diperoleh  dengan  menyelesaikan persamaan  homogen  tersebut  di  atas dengan  menentukan  vektor  eigen  untuk matriks A sebagai berikut:
ei e (2-4)
Vektor e merupakan vektor kolom pada  matriks P yang  berkaitan  dengan nilai  eigen  terkecil.  Pada  beberapa perangkat  lunak  seperti  Matlab,  nilai eigen  terkecil  umumnya  bersesuaian dengan vektor  kolom paling kiri  matriks P .  Dengan  mengetahui  nilai  vektor e maka matriks esensial E dapat ditentukan.

## 2.2 Ekstraksi Data Attitude
Matriks  rotasi  dan  translasi  ( R , t ) yang  menyatakan  perbedaan  sudut pandang  antara  kedua  posisi  kamera pada Gambar 2-1 secara umum memiliki bentuk  sebagai  berikut  (Fu,  K.S.,  et  al., 1987):
(2-5)
t (2-6)
Vektor  ( t x , t y , t z )  merupakan  posisi relatif  kamera  terhadap  posisi  referensi, sedangkan  ( S i , C i )  merupakan  fungsi sinus dan cosinus untuk masing-masing sudut kamera pitch , roll dan yaw . Matriks  ( R , t )  dapat  ditentukan dari matriks esensial jika dan hanya jika kamera  yang  digunakan  tersebut  telah terkalibrasi. Jika kamera yang digunakan  tersebut  belum  terkalibrasi, maka  penentuan attitude kamera  ini merupakan  permasalahan self-calibration , topik yang tidak dibahas pada penelitian ini. Sebuah kamera dikatakan terkalibrasi jika  seluruh  parameter  intrinsik kamera tersebut  diketahui  nilainya,  yaitu  jarak fokus  lensa  ( f ),  dimensi  detektor  ( d x , d y ), ortogonalitas  sumbu  detektor  ( β )  dan posisi  titik  pusat  pada  bidang  citra ( u o , v o ).  Parameter  intrinsik  kamera  ini umumnya  dinyatakan  dalam  matriks intrinsik kamera K sebagai berikut (Hao, Tai):
(2-7)
Dengan  asumsi  bahwa  kamera telah  terkalibrasi,  maka  matriks  rotasi dan translasi ( R , t ) dapat ditentukan dari
matriks  esensial E (Faugeras,  O.D.,  dan S.  Maybank,  1990).  Pada  penelitian  ini, penentuan matriks esensial
dan
perhitungan  untuk ekstraksi  data attitude dari  matriks  esensial  dilakukan oleh software pelacak video.
2.3 Software Voodoo Camera Tracker
Salah satu software pelacak video yang  dapat  diperoleh  secara  bebas adalah Voodoo  Camera  Tracker (VCT). Secara  umum,  VCT  akan  menerima input berupa  sejumlah  citra  dari  data video,  sedangkan  data  keluaran  yang dihasilkan  yaitu  berupa  parameter kamera, baik intrinsik maupun ekstrinsik.  Parameter  ekstrinsik  kamera yang  dihasilkan  adalah  matriks  rotasi dan  matriks  translasi.  Sementara  itu kamera  video  dapat  diasumsikan  telah terkalibrasi  maupun  tidak,  jadi  VCT dapat  melakukan  kalibrasi  intrinsik kamera secara otomatis juga.
Berikut ini diberikan hasil simulasi software VCT  dalam  menghasilkan attitude kamera  dari  data  video. Input data  video  yang  digunakan  merupakan hasil  simulator  kamera,  dengan  tujuan agar  karakteristik  pergerakan  kamera selama pengamatan dapat diatur, sehingga  kualitas  data attitude yang dihasilkan  VCT  dapat  dianalisis  dengan baik.  Gambar  2-2(a)  menunjukkan wilayah yang diamati kamera video yang terbagi dalam 100 citra ( frame ), sedangkan Gambar  2-2(b)  menunjukkan  data attitude kamera  selama  pengamatan berlangsung, dimana pergerakan kamera diasumsikan  hanya  terjadi  pada  sumbu roll ,  sedangkan  sumbu pitch dan yaw diasumsikan statis.
Estimasi  data attitude yang dihasilkan software VCT  masih  berupa matriks  rotasi R ,  sehingga  harus dilakukan  transformasi  untuk  menjadi sudut  Euler  yaitu pitch , yaw dan roll . Perbandingan data attitude hasil estimasi  VCT  dengan  data attitude sebenarnya  dapat  dilihat  pada  Gambar 2-3.
(a) (b)
Gambar 2-2: Data input untuk software VCT; (a)  Wilayah  yang  diamati,  (b) Karakteristik attitude kamera selama  pengamatan  (citra input simulator  dari www.geoimage. com.au )
Gambar 2-3: Perbandingan  data attitude hasil estimasi VCT dengan data sebenarnya
Dari hasil simulasi yang dilakukan, tampak  bahwa  kualitas  estimasi  data attitude yang  dihasilkan  sudah  cukup baik dengan beberapa catatan.  Estimasi pada sumbu roll dan pitch sudah cukup baik,  dengan  RMS  untuk  sumbu roll sebesar 0,007° dan sumbu pitch sebesar 0,0002°,  tetapi  tampak  bahwa  estimasi pada  sumbu yaw tidak  terlalu  baik, dengan RMS 0,163°. Secara keseluruhan, VCT  telah  dapat  mengestimasi  pola utama  dari  data attitude kamera tersebut,  terutama  pada  sumbu roll . Mengingat bahwa data hasil estimasi ini berfungsi sebagai penunjang data attitude utama,  yaitu  data star  sensor ,
maka  kualitas  data  estimasi  tersebut masih  dapat  diterima.  Selanjutnya diperlukan  analisis  mengenai  kualitas data attitude gabungan antara data VCT dan  data star  sensor ,  dalam  kaitannya dengan koreksi geometri citra.

## 3  ANALISIS  KUALITAS  ESTIMASI DATA ATTITUDE
Berdasarkan  beberapa  uraian yang  telah  disampaikan  sebelumnya, secara umum algoritma yang digunakan pada  penelitian  ini  dapat  ditunjukkan pada  Gambar  3-1.  Sebenarnya  data attitude yang telah diperoleh dari kamera video  pada  umumnya  memiliki  akurasi yang  tidak  terlalu  baik  dibandingkan data attitude star  sensor .  Umumnya, data attitude yang dihasilkan star sensor memiliki  akurasi  sebesar  0,001°  untuk sumb u  roll  d an pitch dan  untuk  sumbu yaw sebesar  0,014°  ( Center  for  Satellite Technology ,  LAPAN,  2012).  Walaupun demikian,  data  kamera  video  dapat digabungkan  dengan  data star  sensor dengan  tujuan  untuk  meningkatkan akurasi  dan  frekuensi  sampling  data tersebut.  Berikut  ini  dilakukan  pengujian dan  analisis  kualitas  data  gabungan antara  data  video  dengan  data star sensor ,  dilanjutkan  dengan  penggunaan data  gabungan  tersebut  dalam  sistem koreksi  geometri  sistematik  untuk  citra imager pushbroom .

## 3.1 Faktor Penentu Kualitas Data VCT
Sebelum  melakukan  pengujian dan  analisis  penggunaan  data attitude gabungan  pada  sistem  koreksi  geometri sistematik  citra,  perlu  dipelajari  faktor apa  saja  yang  dapat  menentukan kualitas  data  estimasi attitude yang dihasilkan software VCT.  Beberapa  hal yang  akan  diteliti  adalah  lebar  sapuan kamera  ( field  of  view ,  FoV)  dan  resolusi citra  serta focal  length dan  spektral kamera  video  yang  digunakan.  Faktor pertama  yaitu  luas  wilayah  citra  yang digunakan  dalam  proses  estimasi. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, untuk menentukan matriks
esensial maka dibutuhkan beberapa titik fitur  pada  kedua  citra  tersebut  untuk dibandingkan.  Dengan  menggunakan luas  cakupan  wilayah  yang  lebih  besar, dan  dengan  asumsi  resolusi  citra  sama besar,  maka  dapat  diperkirakan  bahwa pemilihan  fitur  akan  lebih  semakin fleksibel  sehingga  kualitas  estimasi dapat  meningkat.  Hasil  simulasi  yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 3- 2  berikut  ini.  Tampak  bahwa  dengan menggunakan  citra  dengan  FoV  yang lebih  luas  maka  hasil  estimasi  data attitude yang  dihasilkan  akan  semakin baik.  Anomali  terjadi  pada  percobaan dengan f =100cm  dan dimensi  piksel 40, dimana hasil estimasi pada sumbu pitch dan yaw justru lebih baik.
Gambar 3-1: Algoritma penggunaan data kamera video  pada  modul  koreksi  geometri sistematik
Gambar 3-2: Pengaruh  FoV  citra  terhadap kualitas estimasi data attitude
Sementara  itu,  hasil  simulasi dengan  menggunakan  citra  dengan cakupan  FoV  yang  sama  tetapi  dengan resolusi citra yang berbeda dapat dilihat pada  Tabel  3-1  berikut.  Tampak  bahwa dengan  menggunakan  citra  resolusi tinggi  maka  estimasi  data attitude yang dihasilkan  akan  semakin  baik.  Hasil  ini sesuai  dengan  perkiraan  bahwa  dengan
menggunakan  citra  resolusi  tinggi, pemilihan  titik  fitur  pada  kedua  citra dapat dilakukan dengan lebih akurat.
Faktor  selanjutnya  yaitu focal length kamera  yang  akan  menentukan besar Ground  Sampling  Distance (GSD) sebuah citra. Karena focal length kamera yang tinggi identik dengan resolusi  citra yang lebih tinggi maka dapat diperkirakan hasil  estimasi  akan  semakin  baik  jika menggunakan  nilai focal  length kamera yang  lebih  besar.  Hasil  simulasi menggunakan software VCT  dapat dilihat  pada  Tabel  3-2.  Tampak  bahwa nilai focal length mempengaruhi kualitas data  estimasi  dalam  bentuk  non-linear, dimana hasil terbaik diperoleh pada nilai focal  length 0,6  meter.  Hal  tersebut bertolak  belakang  terhadap  hipotesis awal  di  atas.  Dari  hasil  percobaan  pada Gambar  3-2  di  atas  juga  dapat  dilihat bahwa nilai RMS error terkecil umumnya dihasilkan  pada  percobaan  dengan menggunakan nilai f =60cm. Faktor keempat adalah
karakteristik warna (spektral) pada citra yang  digunakan  dalam  proses  estimasi. Pada  penelitian  ini  akan  dilihat  apakah penentuan  titik  fitur  pada  citra  dalam menentukan matriks esensial dipengaruhi oleh warna citra, atau hanya dipengaruhi oleh  bentuk  geometri  citra  saja.  Hasil simulasi  yang  dilakukan  dapat  dilihat pada Tabel 3-3. Tampak bahwa citra RGB dan  citra grayscale ,  baik  layer  merah, hijau dan biru, dapat menghasilkan data estimasi yang relatif sama.

## Tabel 3-1: PENGARUH RESOLUSI CITRA TERHADAP KUALITAS ESTIMASI DATA ATTITUDE
Parameter Kamera Error RMS (derajat) Pixel f(cm) FoV Roll Pitch Yaw 50 75 0.67 0.013 0.004 0.109 40 60 0.67 0.023 0.009 0.182 60 75 0.80 0.011 0.002 0.061 50 60 0.83 0.013 0.003 0.074 40 50 0.80 0.028 0.006 0.212 60 60 1.00 0.009 0.002 0.038 50 50 1.00 0.015 0.003 0.072

## Tabel 3-2: PENGARUH FOCAL LENGTH KAMERA TERHADAP KUALITAS ESTIMASI DATA ATTITUDE
Parameter Error RMS (derajat) Pixel f(cm) Roll Pitch Yaw 60 100 0.020 0.006 0.143 60 75 0.011 0.002 0.061 60 60 0.009 0.002 0.038 60 50 0.013 0.003 0.056 50 100 0.034 0.016 0.655 50 75 0.013 0.004 0.109 50 60 0.013 0.003 0.074 50 50 0.015 0.003 0.072 40 100 0.066 0.007 0.445 40 60 0.023 0.009 0.182 40 50 0.028 0.006 0.212
Tabel 3-3: PENGARUH SPEKTRAL KAMERA TERHADAP KUALITAS ESTIMASI DATA ATTITUDE
Spektral Citra Error RMS (derajat) Roll Pitch Yaw Citra RGB 0.020 0.006 0.143 Citra Layer Red 0.019 0.006 0.160 Citra Layer Green 0.020 0.006 0.182 Citra Layer Blue 0.020 0.006 0.329 3.2 Analisis  Kualitas  Data Attitude
VCT
Fokus penelitian ini adalah untuk menghasilkan  data attitude dengan frekuensi yang lebih tinggi dari data star sensor .  Pada  pengamatan  yang  relatif stabil,  data attitude dengan  frekuensi tinggi  dapat  diperoleh  dengan  melakukan interpolasi data attitude dari star sensor . Kualitas  data attitude baru  yang dihasilkan  cukup  baik,  dan  mungkin saja lebih baik jika dibandingkan dengan data attitude gabungan  antara data star sensor dengan  data  kamera  video. Berdasarkan  hasil  simulasi  dengan menggunakan  citra  pada  Gambar  2-2, Tabel  3-4  menunjukkan  perbandingan data  hasil  interpolasi  data attitude dari star  sensor ( direct  interpolation )  dengan
data  hasil  gabungan  data star  sensor dengan  data  estimasi attitude VCT. Secara  garis  besar,  data  gabungan tersebut dihasilkan dengan menyisipkan data  perubahan attitude yang  diperoleh dari  data  VCT  di  antara  dua  data attitude yang dihasilkan star sensor . Dari beberapa pengamatan tersebut, tampak bahwa hasil interpolasi dari data star sensor sudah sangat baik. Hal  tersebut  wajar  terjadi  karena pengamatan dilakukan pada saat kamera berada  pada  keadaan  yang  stabil. Sementara  itu,  data attitude gabungan antara  data star  sensor dengan  data estimasi  VCT  lebih  buruk  dibandingkan hasil  interpolasi  data star  sensor .  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  pada pergerakan  stabil,  data attitude yang
digunakan  dalam  koreksi  geometri  citra sebaiknya  merupakan  data attitude dari star sensor . Akan tetapi untuk pergerakan wahana yang tidak stabil, hasil interpolasi  data star  sensor tidak  selalu dapat diandalkan.
Hasil  estimasi software VCT untuk  pengamatan  dengan  pergerakan wahana  yang  tidak  terlalu  stabil, terutama pada sumbu roll , dapat dilihat pada Gambar 3-3. Tampak bahwa untuk sumbu roll , terjadi penyimpangan estimasi attitude yang  cukup  signifikan, dengan  nilai  RMS  sebesar  0,815°, walaupun  karakteristik error tersebut bersifat  proporsional.  Sementara  itu,
hasil  interpolasi  linear  untuk  data attitude dari star  sensor dapat  dilihat pada  Gambar  3-4,  dengan  asumsi star sensor tersebut memiliki periode sampling sebesar 5 frame . Tampak jelas bahwa  hasil  interpolasi  untuk  sumbu roll tidak terlalu baik, dengan nilai RMS sebesar 0,141°. Hal tersebut disebabkan karena  frekuensi  pergerakan  wahana relatif  lebih  besar  dari  frekuensi  data star  sensor .  Untuk  sumbu pitch dan yaw ,  tampak  bahwa  hasil  interpolasi sudah  cukup  baik.  Secara  umum,  hasil interpolasi  data attitude akan  semakin baik  jika  frekuensi  data attitude star sensor yang digunakan semakin tinggi.

## Tabel 3-4: PERBANDINGAN KUALITAS DATA ATTITUDE PADA PERGERAKAN STABIL
Simulasi Error RMS (derajat) Data Star Sensor Data Gabungan Roll Pitch Yaw Roll Pitch Yaw Pengujian 1 0.013 0 0 0.021 0.0001 0.0006 Pengujian 2 0.006 0.0006 0.006 0.015 0.007 0.14 Pengujian 3 0.0008 0.00008 0.0008 0.022 0.0009 0.608
Gambar 3-3: Hasil estimasi data attitude oleh software VCT
Gambar 3-4: Hasil interpolasi linear data star sensor
Secara  individual,  data attitude yang dihasilkan software VCT jauh lebih buruk dibandingkan dengan data interpolasi star  sensor .  Salah  satu penyebabnya yaitu faktor drift error yang terakumulasi,  seperti  yang  dapat  dilihat untuk hasil estimasi sudut roll . Walaupun demikian,  dari  kedua  data attitude tersebut,  yaitu  data attitude dari star sensor sebelum  proses  interpolasi  dan juga data attitude hasil estimasi software VCT,  dapat  direkonstruksi  data attitude gabungan  seperti  yang  dapat  dilihat pada Gambar 3-5 berikut. Secara visual, tampak  bahwa  data attitude gabungan tersebut  memiliki  akurasi  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  data attitude hasil  interpolasi  data star  sensor .  Tabel 3-5 berikut  menunjukkan  perbandingan akurasi data attitude gabungan tersebut dengan  data attitude hasil  interpolasi data star  sensor untuk  beberapa pergerakan wahana yang tidak stabil.
Pada  simulasi  ini  digunakan beberapa jenis pergerakan yang berbeda, yang diwakili oleh pengujian 1, 2 dan 3, dan  untuk  setiap  pengujian  tersebut divariasikan  beberapa  nilai  parameter intrinsik  kamera  yang digunakan. Seluruh  pergerakan  yang  digunakan dibentuk dari beberapa sinyal sinusoidal dengan  nilai  frekuensi  dan  amplitudo yang  beragam.  Dari  beberapa  hasil simulasi,  tampak  bahwa  data  gabungan antara  data star  sensor dan  data  VCT memiliki  akurasi  yang  jauh  lebih  baik dibandingkan dengan data attitude hasil interpolasi  data star  sensor ,  terutama untuk  data attitude pada  sumbu roll . Besarnya tingkat perbaikan yang dihasilkan  bervariasi  bergantung  pada karakteristik  pergerakan  wahana  dan nilai  parameter  intrinsik  kamera  yang digunakan.  Secara  umum,  semakin random pergerakan  wahana  tersebut, maka  semakin  besar  tingkat  perbaikan yang dihasilkan.
Gambar 3-5: Hasil penggabungan data star sensor dengan data VCT

## Tabel 3-5: PERBANDINGAN KUALITAS DATA ATTITUDE PADA PERGERAKAN TIDAK STABIL
Simulasi Error RMS (derajat) Data Star Sensor Data Gabungan Roll Pitch Yaw Roll Pitch Yaw Pengujian 1a 0.141  0.006  0.063  0.061 0.006 0.149 Pengujian 1b 0.141  0.006  0.063  0.064 0.003 0.072 Pengujian 1c 0.141  0.006  0.063  0.063 0.004 0.041 Pengujian 2a 0.141 0 0 0.037  0.00004  0.002 Pengujian 2b 0.141 0 0 0.028  0.00001  0.001 Pengujian 2c 0.141 0 0 0.018  0.00001  0.0008 Pengujian 3 0.071  0.007  0.071  0.020 0.006 0.143
3.3 Simulasi Koreksi Geometri

## Sistematik
Untuk  dapat  melihat  pengaruh perbedaan  kualitas  kedua  data attitude tersebut,  data attitude gabungan  dan data attitude dari star sensor digunakan untuk keperluan  koreksi  geometri sistematik citra, khususnya citra imager pushbroom . Modul koreksi yang digunakan adalah modul koreksi geometri  sistematik  citra  yang  telah dikembangkan di Pusat Teknologi Satelit sebagai  bagian  dari  sistem  pengolah data citra satelit Lapan-A3.
Perbandingan hasil koreksi geometri sistematik dengan menggunakan kedua data attitude di atas dapat dilihat pada Gambar 3-6 dimana Gambar 3-6(a) merupakan  citra  ideal  untuk  wilayah yang  diamati  sedangkan  Gambar  3-6(b) menunjukkan  citra  observasi  yang dihasilkan  ketika  pergerakan  wahana tidak stabil (arah kecepatan wahana dari kiri  ke  kanan).  Tampak  bahwa  citra observasi  mengalami  distorsi  geometri yang sangat besar akibat ketidakstabilan wahana  tersebut.  Semakin  tidak  stabil pergerakan  sebuah  wahana,  maka jitter
yang  terjadi  pada  citra  tersebut  akan semakin  terlihat  dengan  jelas.  Gambar 3-6(c)  dan  3-6(d)  merupakan  citra  hasil koreksi  geometri  sistematik  dengan menggunakan data attitude berdasarkan salah satu pengujian pada Tabel 3-6.
Untuk memudahkan analisis visual,  pada  simulasi  ini  digunakan pengujian  yang  memiliki  perbedaan akurasi  data attitude terbesar,  dengan tujuan  agar  perbedaan  citra  yang dihasilkan  setelah  koreksi  dapat  dilihat secara  jelas.  Dari  Gambar  3-6  tampak bahwa  dengan  menggunakan  data gabungan  antara  data star  sensor dan data  kamera  video,  maka  citra  hasil koreksi  geometri  sistematik  akan  jauh lebih  baik.  Hal  tersebut  disebabkan karena  data attitude  star  sensor tidak dapat  mendeteksi  atau  mengestimasi secara  baik  pergerakan  wahana  yang berada di antara dua titik sampling data attitude .  Sementara  itu,  data attitude gabungan dapat mengestimasi pergerakan tersebut  karena  frekuensi  data attitude yang  dimiliki  lebih  besar.  Walaupun demikian, tetap terdapat error pada citra hasil koreksi yang dihasilkan.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3-6: Perbandingan citra hasil koreksi sistematik untuk pergerakan tidak stabil;(a) Citra ideal,
(b)  Citra  observasi,  (c)  Data attitude star sensor ,  (d) Data attitude gabungan  ( citra input simulator dari www.geoimage.com.au )
(a) (b)
Gambar 3-7: Perbandingan citra hasil koreksi sistematik untuk pergerakan stabil, (a) Data Gabungan,
(b) Data star sensor ( citra input simulator dari www.geoimage.com.au )
Sebaliknya untuk tipe pergerakan stabil  seperti  pada  Tabel  3-4,  tidak terdapat  perbedaan  yang  signifikan untuk  data attitude yang  dihasilkan, sehingga  citra  hasil  koreksi  geometri sistematik  yang  dihasilkan  juga  tidak berbeda  jauh.  Hasil  simulasi  koreksi geometri  yang  dilakukan  dapat  dilihat pada  Gambar  3-7.  Jika  diperhatikan dengan  lebih  teliti,  citra  hasil  koreksi dengan  menggunakan  data attitude dari star sensor justru tampak lebih baik. Dari  kedua  simulasi  koreksi geometri  sistematik  yang  dilakukan tersebut, tampak perbedaan yang cukup jelas. Pada pergerakan yang tidak stabil, data  kamera  video  sangat  membantu dalam proses koreksi geometri sistematik. Sementara  itu  pada  pergerakan  yang stabil,  data  kamera  video  sama  sekali tidak membantu, bahkan dapat dikatakan memperburuk proses koreksi geometri.

## 4  PEMBAHASAN
Kamera  video  dibutuhkan  dalam koreksi  geometri  sistematik  citra imager pushbroom karena  dapat  menghasilkan data attitude dengan  frekuensi  yang cukup  tinggi  yaitu  sekitar  20-25  Hz. Data attitude dengan  frekuensi  tinggi tersebut sangat membantu untuk mengoreksi  citra  yang  dihasilkan  pada pengamatan  ketika  pergerakan  wahana tidak  stabil.  Hal  tersebut  ditunjukkan oleh  hasil  simulasi  di  atas,  baik  dilihat dari sisi kualitas data attitude itu sendiri
maupun dari kualitas citra hasil koreksi geometri  sistematik  citra.  Sementara  itu untuk  pergerakan  yang  stabil,  data attitude yang dihasilkan tidak lebih baik dari  data star  sensor .  Bahkan  untuk beberapa pengujian  tampak bahwa  data interpolasi star  sensor jauh  lebih  baik dibandingkan dengan hasil leburan data video  dengan star  sensor .  Kedua  hal tersebut  menunjukkan  bahwa  data attitude yang  dihasilkan  oleh  kamera video sebaiknya hanya digunakan dalam proses koreksi geometri jika pengamatan dilakukan  pada  keadaan  tidak  stabil saja.  Selain  itu  dari  seluruh  hasil simulasi  yang  dilakukan  tampak  bahwa peningkatan  akurasi data attitude tersebut  hanya  terjadi  pada  sumbu roll saja.  Perbaikan  pada  sumbu pitch tidak terlalu  signifikan  dan  hasil  estimasi pada  sumbu yaw dapat  dikatakan cukup  buruk  untuk  seluruh  simulasi yang  dilakukan.  Dengan  demikian sebaiknya  data attitude kamera  video yang  digunakan  dalam  koreksi  geometri sistematik  hanyalah  data attitude pada sumbu roll saja, sedangkan kedua sumbu lain  sebaiknya  tetap  menggunakan  data star sensor .
Untuk  menentukan  spesifikasi kamera video yang akan digunakan, dari beberapa  hasil  simulasi  yang  telah dilakukan  tampak  bahwa  akurasi  data estimasi  yang  dihasilkan  akan  semakin tinggi  jika  data  citra  yang  digunakan memiliki  resolusi  tinggi  dan  FoV  yang
lebih  luas,  sedangkan  warna  citra  tidak mempengaruhi  kualitas  data attitude yang dihasilkan. Walaupun citra resolusi tinggi  identik  dengan  kamera  dengan panjang focal  length yang  lebih  besar, tetapi focal  length itu  sendiri  tidak menentukan  kualitas  data attitude yang dihasilkan  secara  linear.  Hal  tersebut dapat disebabkan karena dengan menggunakan  kamera  video  standar dengan dimensi piksel tertentu, umumnya 640x480,  maka  kamera  dengan focal length besar  akan  menghasilkan  citra resolusi  tinggi  dengan  FoV  yang  lebih sempit. Sebaliknya, kamera dengan focal length yang lebih rendah akan menghasilkan  citra  resolusi  rendah dengan  FoV  yang  lebih  luas.  Pengaruh kedua faktor tersebut yaitu resolusi dan FoV  citra,  akan  saling  meniadakan sehingga menyebabkan pengaruh perbedaan focal  length tidak  bersifat linear  dalam  menentukan  kualitas  data attitude yang dihasilkan.
Satu  hal  penting  lainnya  yang harus  diperhatikan  dalam  penggabungan data  kamera  video  dengan  data star sensor adalah karakteristik data attitude yang  dihasilkan  kamera  video  tersebut yang  bersifat  relatif  (perubahan  sudut). Perlu  dikembangkan  metode  yang  lebih baik  lagi  dalam  proses  penggabungan kedua  data  tersebut  sehingga  dapat dihasilkan data attitude dengan kualitas yang lebih baik lagi. Penerapan algoritma filter Kalman non-linear dapat dijadikan  salah  satu  solusi  terbaik untuk  menyelesaikan  permasalahan tersebut.  Selain  itu  perlu  dikaji efisiensi dan efektifitas penggunaan kamera video dalam  perspektif  sistem  satelit  secara keseluruhan, baik meliputi penambahan daya,  dimensi  satelit,  sistem  transmisi dan  peningkatan  biaya  yang  harus dikeluarkan  untuk  sensor  kamera  video tersebut.

## 5  KESIMPULAN
Dari  beberapa  kegiatan  simulasi dan  analisis  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  data  kamera  video
dapat  dimanfaatkan  untuk  menghasilkan data attitude satelit  dengan  frekuensi yang  setara  dengan frame  rate kamera video  tersebut.  Data attitude dengan frekuensi  tinggi  ini  dapat  digunakan untuk  meningkatkan  kualitas  data attitude  star sensor , terutama data yang diperoleh dalam pengamatan yang relatif tidak  stabil,  khususnya  untuk  data attitude pada  sumbu roll .  Dengan menggunakan  data attitude gabungan yang  lebih  baik,  maka  kualitas  citra hasil  koreksi  geometri  sistematik  juga akan  semakin  meningkat.  Sebaliknya untuk  mengoreksi  citra  yang  dihasilkan pada saat pergerakan satelit yang stabil, disarankan  hanya  menggunakan  data attitude dari star  sensor saja,  karena akan  memberikan  hasil  yang  lebih akurat.  Untuk  dapat  menghasilkan estimasi  data attitude yang  baik, disarankan untuk menggunakan kamera video  dengan  resolusi  tinggi  tetapi dengan  tetap  menjaga  lebar  pandangan (FoV) yang cukup luas. Dengan demikian, nilai focal  length kamera  yang  besar tidak  menjamin  akan  memberikan  hasil estimasi  yang  lebih  baik  karena  akan menurunkan  lebar  pandangan  kamera. Secara  keseluruhan,  penggunaan  kamera video  pada  satelit  eksperimen  sangat disarankan  untuk  memastikan  bahwa citra  yang  dihasilkan  oleh imager pushbroom dapat  dikoreksi  dengan  baik dalam berbagai kondisi pengamatan.

## DAFTAR RUJUKAN
Bartoli,  A.,  dan  S.I.  Olsen, 3D  Computer Vision,  Lecture  16:  Camera  Motion from  Two  Views  Relationship , CNRS-LASMEA, Clermont-Ferrand. Center  for  Satellite  Technology,  LAPAN,
2012. Lapan-A2 Technical Documentation . Faugeras,  O.D.,  dan  S.  Maybank,  1990. Motion from Point Matches: Multiplicity of Solutions ,
International Journal of Computer Vision, Hal. 225-246.
Fu, K.S., R.C. Gonzalez, dan C.S.G. Lee,
1987. Robotics:  Control,  Sensing, Vision, and Intelligence , New York: McGraw-Hill.
Hakim,  P.R.,  A.  Rahman,  Suhermanto, dan E. Rachim, 2012, Pengolahan Data  Ancillary  untuk  Meningkatkan Akurasi Koreksi Geometri Sistematik , Publikasi Ilmiah Pengembangan Satelit Mikro LAPAN:  Sistem,  Subsistem  dan
Misi Operasi, Hal. 77-94, IPB Press, Bogor.
Hakim, P.R., E. Rachim, A. Rahman, dan W.  Hasbi,  2013, Model  Koreksi Citra  Imager  Pushbroom  Akibat Distorsi Geometri Stokastik dengan
Metode  Korelasi  Intensitas  Piksel Citra , Publikasi Ilmiah Pengembangan  Teknologi  Satelit di  Indonesia:  Sistem,  Subsistem dan  Misi  Operasi,  Hal.  105-116, IPB Press, Bogor.
Hakim,  P.R.,  W.  Hasbi,  dan  A.H.
Syafrudin, 2014. ADCS
Requirements of Lapan-A3 Satellite Based on Image Geometry Analysis , belum diterbitkan,
Pusat Teknologi Satelit, Bogor. Hartley,  R.I.,  1993. An  Investigation  of the  Essential  Matrix ,  G.E.  CRD, Schenectady, New York. imagine.enpc.fr/~moulonp/openMVG/co reFeatures.html,  diakses  pada  1 April 2014.
Tao, Hai, Camera Calibration, CMPE 264: Image  Analysis  and  Computer Vision ,  University  of  California  at Santa Cruz.
Zhang, Zhengyou, 1999. Flexible Camera Calibration  By  Viewing  a  Plane
From Unknown Orientations ,
Microsoft Research, Redmond. www.geoimage.com.au/services/remote- sensing-expertise,  diakses  pada 20 Juli 2013.
www.viscoda.com/index.php/en/produc ts/non-commercial/ voodoo- camera-tracker,  diakses  pada  10 Februari 2014.