PERBANDINGAN DAN ANALISIS KETELITIAN ELEVASI METODE CLOTH SIMULATION FILTERING DAN ADAPTIVE TIN MODELLING PADA FILTERING POINT CLOUD FOTO UDARA UNMANNED AERIAL VEHICLE UNTUK PEMBENTUKAN MODEL TERRAIN DIGITAL

JULIANTO, FANDI DWI (2022) PERBANDINGAN DAN ANALISIS KETELITIAN ELEVASI METODE CLOTH SIMULATION FILTERING DAN ADAPTIVE TIN MODELLING PADA FILTERING POINT CLOUD FOTO UDARA UNMANNED AERIAL VEHICLE UNTUK PEMBENTUKAN MODEL TERRAIN DIGITAL. Other thesis, UPN 'Veteran" Yogyakarta.

	Text Skripsi Fulltext_135180003_Ravi Putra Dramasta.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text Abstrak Bahasa Indonesia - Inggris.pdf Download (283kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (9kB)
	Text LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (221kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (204kB)
	Text Cover dan Halaman Judul.pdf Download (121kB)

Abstract

v
ABSTRAK
Oleh:
FANDI DWI JULIANTO
117.180.014
Hasil point cloud dari foto udara UAV masih berupa point cloud Model Permukaan
Digital (MPD) yang merupakan representasi suatu permukaan fisik bumi di atas tanah.
MPD perlu diolah menjadi Model Terrain Digital (MTD) agar dapat
merepresentasikan kondisi permukaan tanah dengan baik. Proses mengubah MPD
menjadi MTD adalah proses filtering. Terdapat algortima untuk filtering point cloud
dari MPD menjadi MTD yaitu Cloth Simulation Filtering (CSF) yang dapat digunakan
di LiDAR maupun Foto Udara (Zhang, 2016) dengan menghasilkan ketelitian yang
baik dibanding dengan metode klasifikasi informasi tematik (Adnan M, 2019).
Algoritma ini dapat melakukan pengolahan dalam waktu yang singkat karena
algortima ini tidak menggunakan parameter yang kompleks. Ada pula algoritma yang
sesungguhnya telah terbukti baik digunakan untuk pekerjaan ekstaksi point cloud
menjadi data MTD yang digunakan untuk data LiDAR. Algoritma tersebut adalah
Adaptive TIN Modeling (ATINM) yang dapat menghasilkan performa yang baik
bahkan di area luas dan bentuk permukaan yang variatif. Penelitian ini dilakukan untuk
menguji metode manakan yang lebih baik antara CSF dengan ATINM dalam proses
filtering point cloud yang selanjutnya digunakan untuk membuat MTD. Berdasarkan
uji akurasi sesuai SNI 8202:2019 tentang Ketelitian Peta Dasar, didapatkan MTD hasil
filtering point cloud metode CSF memiliki ketelitian yang lebih baik dibandingkan
dengan metode ATINM. Meskipun begitu, kedua metode ini dapat menghasilkan
MTD yang dapat dipakai untuk pembuatan peta dasar skala 1:5.000 dengan interval
PERBANDINGAN DAN ANALISIS KETELITIAN
ELEVASI METODE CLOTH SIMULATION FILTERING
DAN ADAPTIVE TIN MODELLING PADA FILTERING
POINT CLOUD FOTO UDARA UNMANNED AERIAL
VEHICLE UNTUK PEMBENTUKAN MODEL TERRAIN
DIGITAL
vi
kontur 2 meter. Keteitian vertikal MTD yang diujikan memiliki nilai Linier Error 90%
(LE90) sebesar 0,668 meter untuk metode CSF dan nilai LE90 sebesar 0,983 meter
untuk metode ATINM.
Kata Kunci: Model Terrain Digital, UAV, Filtering ground, CSF, ATINM
vii
ABSTRACT
Oleh:
FANDI DWI JULIANTO
117.180.014
Point cloud from UAV aerial photography is still a Digital Surface Model (DSM)
point cloud which a representation of the earth's physical surface above the ground.
DSM needs to be processed into DTM to represent the ground surface conditions
properly. The process of converting DSM to DTM is a filtering process. There is an
algorithm for point cloud filtering from DSM to DTM, namely Cloth Simulation
Filtering (CSF) which can be used in LiDAR and Aerial Photography (Zhang, 2016)
by producing good accuracy compared to the thematic information classification
method (Adnan M, 2019). This algorithm can perform processing in a short time
because this algorithm does not use complex parameters. There is an algorithm that
good for point cloud filtering from DSM to DTM, only for LiDAR data. The algorithm
is Adaptive TIN Modeling (ATINM) which can produce good performance even in
large areas and varied surface shapes. This research was conducted to test which
method is better between CSF and ATINM for filtering process from DSM to DTM.
Based on the accuracy-test according to SNI 8202:2019 regarding Base Map
Accuracy, it was found that the DSM from the CSF filtering point cloud method had
better accuracy than the ATINM method. However, both of these methods can produce
a DTM that can be used for 1:5,000 scale base map with a contour interval of 2 meters.
The vertical accuracy of the tested DTM has a Linear Error value of 90% (LE90) of
0.668 meters for the CSF method and LE90 value of 0.983 meters for the ATINM
method.
Keywords: Digital Terrain Model, UAV, Filtering Ground, CSF, ATINM
COMPARISON AND ELEVATION ACCURACY ANALYSIS OF
CLOTH SIMULATION FILTERING AND ADAPTIVE TIN
MODELLING METHODS ON POINT CLOUD FILTERING OF
AERIAL PHOTO UNMANNED AERIAL VEHICLE FOR DIGITAL
TERRAIN MODEL

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Digital Terrain Model, UAV, Filtering Ground, CSF, ATINM
Subjects:	T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eko Yuli
Date Deposited:	01 Jul 2022 06:43
Last Modified:	01 Jul 2022 06:48
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/30217

Actions (login required)

View Item