= J*mafVtnguuferuanJau6 VoC 4 Wo. I Jumi 2007:50-59
EKSTRAKSI OTOMATIS INFORMASI DEM DARI
CITRA STEREO PRISM-ALOS
Bambang Trlsaktl
Researcher of Remote Sensing Application and Development Center (LAPAN) E-mail: [email protected]
ABSTRACT
ALOS satellite w a s l a u n c h e d on J a n u a r y 2 4t h 2 0 0 6 a n d is equipped by PRISM sensor which h a s a mission to produce stereoscopic image. PRISM is a panchromatic radiometer with 2.5 spatial resolution, and it h a s 3 telescopes for recording the image from nadir, forward a n d backward views. Combination of 2 images or more from different view is known as stereoscopic image which is useful to generate earth surface height or DEM (Digital Elevation Model). Automatic DEM extraction w a s done by area-based m a t c h i n g technique u s i n g PRISM DEM software. This technique correlates area/pixel in master image with same area/pixel in target image based on grey value similarity of pixel. Relief displacement (parallax) of each area/pixel was extracted from the correlation process, a n d then it was u s e d to generate e a r t h surface height or DEM. The generated DEM was compared with reference d a t a (SRTM X a n d C band) to analyze the level of DEM accuracy. The result shows t h a t DEM from automatic extraction needs geoids correction (Earth surface relief correction). After doing t h e correction, t h e DEM h a s similar distribution height b u t smoother DEM p a t t e r n t h a n the referenced DEM. Finally, RMSE of PRISM DEM are a r o u n d 16 m relative to the referenced DEM.
ABSTRAK
Satelit ALOS y a n g d i l u n c u r k a n p a d a bulan J a n u a r i 2006 dilengkapi dengan sensor PRISM yang salah s a t u misinya u n t u k menghasilkan citra stereo. PRISM adalah radiometer p a n k r o m a t i k dengan resolusi spasial 2.5 m d a n m e m p u n y a i 3 teleskop u n t u k merekam citra dari a r a h nadir, depan dan belakang. Kombinasi citra yang direkam dari a r a h b e r b e d a m e r u p a k a n citra stereo y a n g d a p a t diproses u n t u k menghasilkan inforrnasi ketinggian p e r m u k a a n b u m i a t a u DEM [Digital Elevation
Model}. Ekstraksi otomatis DEM d a r i citra stereo dilakukan d e n g a n melakukan proses image matching m e n g g u n a k a n teknik area-based matching. Teknik ini digunakan
u n t u k mengkorelasikan a r e a / p i k s e l p a d a citra u t a m a dengan a re a / p i k se l y a n g s a m a p a d a citra target b e r d a s a r k a n k e s a m a a n nilai k e a b u a n dari piksel. Dari korelasi tersebut diperoleh j a r a k p a r a l a k y a n g digunakan u n t u k m e n u r u n k a n ketinggian obyek y a n g terekam p a d a citra. P a d a penelitian ini dilakukan ekstraksi otomatis DEM dari citra stereo PRISM m e n g g u n a k a n software Prism DEM. DEM y a n g dihasilkan dibandingkan dengan d a t a reference (SRTM b a n d X a n d C) u n t u k menganalisis tingkat a k u r a s i n y a . Hasil m e m p e r l i h a t k a n b a h w a DEM hasil e k s t r a k s i otomatis memerlukan koreksi geoid (koreksi b e n t u k m u k a bumi). DEM hasil koreksi m e m p u n y a i distribusi ketinggian y a n g relatif s a m a , tetapi pola DEM y a n g lebih halus dibandingkan dengan DEM referensi. RMSE u n t u k perbedaan ketinggian a n t a r a DEM PRISM dan DEM referensi s e b e s a r 16 m.
'Efotrafgi Otomatis Informasi GXEM dan Citra Stereo (<Bam6ang trisa^pi) 1 PENDAHULUAN
Informasi topografi yang bersumber dari d a t a DEM d a p a t dihasilkan meng-g u n a k a n citra stereo satelit penmeng-gindera- pengindera-an j a u h . Citra stereo m e r u p a k a n 2 a t a u lebih citra yang diambil dari s u d u t p e r e k a m a n yang berbeda u n t u k lokasi y a n g s a m a di p e r m u k a a n bumi. S a a t ini b a n y a k satelit/sensor resolusi tinggi s u d a h dilengkapi dengan k e m a m p u a n u n t u k mengambil citra stereo seperti, satelit: SPOT, ALOS d a n ASTER. ALOS a d a l a h satelit milik J e p a n g yang dilun-c u r k a n p a d a tanggal 2 4 J a n u a r i 2 0 0 6 yang m e m b a w a 3 i n s t r u m e n sensor yaitu PRISM, AVNIR dan PALSAR. PRISM
(The panchromatic Remote Sensing Instrument for Stereo Mapping) a d a l a h
sensor u n t u k m e r e k a m citra optis p a n k r o m a t i k p a d a panjang gelombang 0.52 - 0.77 mm dan mempunyai resolusi spasial 2.5 m. Sensor ini m e m p u n y a i 3 teleskop u n t u k m e r e k a m citra stereo dari a r a h d e p a n (Forward), a r a h tegak l u r u s (Nadir) d a n a r a h belakang
(Back-ard) s e a r a h dengan orbit satelit (along track). Kombinasi citra stereo tersebut
d a p a t d i g u n a k a n u n t u k menghasilkan DEM dengan a k u r a s i yang c u k u p u n t u k m e m e t a k a n p e r m u k a a n b u m i dalam skala 1:25.000 a t a u lebih besar. Teleskop p a d a a r a h tegak l u r u s d a p a t merekam citra dengan lebar 70 Km, sedangkan a r a h d e p a n d a n a r a h belakang merekam d e n g a n lebar sebesar 35 Km. S u d u t y a n g dibentuk teleskop a r a h d e p a n d a n a r a h belakang t e r h a d a p a r a h tegak l u r u s a d a l a h 24°, ini bertujuan u n t u k menghasilkan d a t a stereo dengan rasio lebar/tinggi (base to height ratio) yang m e n d e k a t i nilai 1 (JAXA, 2006).
Penelitian yang terkait dengan p e n u r u n a n DEM d a n pengujian tingkat a k u r a s i m e n g g u n a k a n citra stereo optis PRISM telah dilakukan oleh beberapa peneliti, aik yang m e n g g u n a k a n d a t a
simulasi PRISM ALOS a t a u p u n meng-u n a k a n d a t a r e k a m a n sensor PRISM
(Chen T. et at (2004), JAXA (2006)) seperti p a d a Tabel 1-1. Tetapi k a r e n a satelit ALOS m e m a n g relatif b a r u m a k a penelitian t e r s e b u t masih terhitung sedikit dibandingkan d e n g a n penelitian-penelitian sejenis u n t u k citra stereo satelit lain, seperti : citra stereo SPOT a t a u ASTER. Padahal melihat k e m a m -p u a n n y a m a k a satelit ALOS k h u s u s n y a citra stereo optis PRISM s a n g a t ber-manfaat u n t u k m e m e t a k a n topografi dengan skala tinggi u n t u k wilayah Indonesia yang m e m p u n y a i beragam variasi ketinggian. B e r d a s a r k a n hal ter-s e b u t di a t a ter-s ter-s a n g a t diperlukan ter-s u a t u kajian mengenai metode p e n u r u n a n d a t a DEM d a n tingkat a k u r a s i dari DEM y a n g dihasilkan dengan m e n g g u n a k a n citra stereo optis PRISM u n t u k wilayah Indonesia. Dimana hasil kajian tersebut a k a n menjadi referensi yang s a n g a t bermanfaat bagi kegiatan p e m e t a a n topografi wilayah Indonesia.
Pada penelitian ini dilakukan ekstraksi otomatis DEM dari citra stereo optis PRISM m e n g g u n a k a n software Prism DEM u n t u k d a e r a h g u n u n g Merapi dan sekitarnya. Selanjutnya DEM yang dihasilkan dibandingkan dengan d a t a reference (SRTM X- a n d C- band) u n t u k menganalisis tingkat akurasinya.
Tabel 1-1: AKURASI DARI DEM PRISM DAN DEM SRTM BERDASAR-KAN BEBERAPA PENELITIAN
Nama S e n s o r PRISM ALOS PRISM ALOS SRTM b a n d X SRTM b a n d X d a n C Akurasi DEM < 3 m (93%) < 6.5 m 3 - 5 m 5 . 6 - 9 . 6 m K e t e r a n g a n ( C h e n T . et al., 2004) (JAXA, 2006) (Gesch D., 2005) (Yastikh E., 2006)
:)araat>P>mgituferaan]auHVoL4 Wo. 1 Juni 2007:50-59
2 PENGUKURAN KETINGGIAN DARI DATA CITRA STEREO
Gambar 2-1 memperlihatkan algoritma p e n g u k u r a n tinggi objek Ah dari p e r b e d a a n p a r a l a k (jarak paralak) Ap p a d a sistem stereo sensor ASTER (Lang H.; a n d Welch (1999), Trisakti et al. (2006)). Objek p a d a p e r m u k a a n b u m i dengan ketinggian Ah, direkam dengan d u a teleskop dari a r a h 1 (tegak lurus) d a n a r a h 2 (miring). Teleskop 1 a k a n melakukan merekam bagian p u n c a k dan bagian d a s a r objek p a d a w a k t u yang s a m a (waktu t l ) , s e d a n g k a n teleskop 2 a k a n m e r e k a m terlebih d a h u l u p a d a bagian p u n c a k objek (waktu t2 d a n j a r a k X2 dari posisi r e k a m sensor 1)
kemudian merekam bagian d a s a r (waktu t3 dan jarak XI dari posisi rekam sensor 1). Sehingga terjadi p e r b e d a a n w a k t u d a n j a r a k u n t u k m e r e k a m a n t a r a bagian
p u n c a k d a n d a s a r obyek sebesar t3-t2 d a n X1-X2. Perbedaan ini a k a n meng-akibatkan terjadinya p e r b e d a a n posisi a n t a r a p u n c a k d a n d a s a r objek p a d a citra p e r e k a m a n a r a h miring, s e d a n g k a n p a d a citra p e r e k a m a n tegak l u r u s , p u n c a k a t a u d a s a r objek a k a n m e n g a c u hanya p a d a posisi d a s a r objek. Perbedaan ini disebut p e r b e d a a n p a r a l a k a t a u j a r a k paralak Ap y a n g b e s a r n y a s a m a
dengan j a r a k p e r e k a m a n a r a h miring a n t a r a p u n c a k d a n d a s a r objek X1-X2, a t a u Ap= X1-X2. S u d u t a r a h miring ter-h a d a p garis vertikal (atau s u d u t yang dibentuk antara teleskop 1 dan teleskop 2) adalah sebesar a, d i m a n a t a n a senilai dengan XI dibagi ketinggian satelit dari p e r m u k a a n bumi, a t a u B / H . J a d i p e r s a m a a n y a n g d a p a t d i b e n t u k adalah sebagai berikut:
Ah. Sehingga p e r s a m a a n n y a menjadi sebagai berikut:
Ap= XI-X2 tana - B / H
(2-1) (2-2)
Selanjutnya ketinggian objek Ah dapat dihitung d e n g a n formula trigono-metri s e d e r h a n a yaitu: t a n a = (X1-X2)/ Ah = (Xl-X2)/tan a Ah = Ap/ (B/H) Ah = H*Ap/B (2-3) (2-4) (2-5) Dari P e r s a m a a n ini diketahui bahwa ketinggian objek dapat ditentukan dengan c a r a m e n e n t u k a n j a r a k p a r a l a k terlebih d a h u l u .
Jarak paralax' Ap ' Bass B
G a m b a r 2 - 1 : P e n d e k a t a n p e n g u k u r a n ketinggian Ah dari per-b e d a a n p a r a l a k (jarak paralak) Ap p a d a sistem stereo (Sumber: Lang H. a n d Welch (1999), Trisakti
et al (2006))
3 MATERIAL DAN METODE
Data y a n g d i g u n a k a n adalah d a t a PRISM ALOS level 1B2R (Geo reference data) u n t u k kombinasi a r a h tegak l u r u s (N) d a n a r a h d e p a n (F), yaitu d a t a yang s u d a h d i l a k u k a n p r o s e s mozaik d a n mengalami koreksi sistematis. Data yang d i g u n a k a n diperlihatkan p a d a G a m b a r 3 - 1 . Daerah penelitian terletak di kaki g u n u n g Merapi, Kabupaten Boyolali dan sekitarnya. Topografi wilayah ini raem-punyai ketinggian y a n g sangat ber-variasi mulai dari 8 0 0 m hingga men-capai ketinggian 2500 m dari per-m u k a a n laut.
'Ekjtrakji Otomatis Informasi (MLTA. dari Citra Stereo ((BamSang Trisa^fi)
Proses ekstraksi otomatis DEM dari citra stereo dilakukan dengan menggunakan software ALOS PrismDEM ver. 2.0 yang d i b u a t oleh Dr. Makoto Ono dari RESTEC {Remote Sensing
Tech-nology Center of Japan). Alur p e m b u a t a n
DEM secara u m u m dibagi menjadi 2 bagian besar, yaitu: t a h a p pertama adalah proses image matching m e n g g u n a k a n teknik area-based matching (melakukan korelasi a n t a r a a r e a / p i k s e l p a d a d u a citra stereo b e r d a s a r k a n k e s a m a a n nilai k e a b u a n dari piksel). Korelasi dilakukan dengan m e n g h i t u n g nilai koefisien korelasi tertinggi u n t u k m e n e n t u k a n piksel yang s a m a yang terdapat p a d a citra u t a m a d a n citra target. T a h a p k e d u a adalah p e r h i t u n g a n j a r a k paralak yang terjadi p a d a setiap piksel, d a n ekstraksi ketinggian u n t u k setiap piksel tersebut.
3-1 Tahap Pertama (Image matching)
Pada t a h a p awal dilakukan pem-b u a t a n piramid layer, yaitu m e m pem-b u a t beberapa level citra y a n g m e m p u n y a i resolusi lebih r e n d a h dari citra asli, disini dibuat 4 level citra, yaitu resolusi:
1/4 resolusi awal (10 m), 1/8 resolusi awal (20 m), 1/16 resolusi awal (40 m) d a n 1/32 resolusi awal (80 m). Korelasi dilakukan p a d a level t e r e n d a h ( 1 / 3 2 resolusi awal) terlebih dahulu, kemudian secara bertahap dinaikan resolusi hingga menjadi 1/4 resolusi awal. Korelasi m e n g g u n a k a n model piramid layer digunakan u n t u k mempersingkat waktu proses dan mempertinggi tingkat akurasi dari korelasi tersebut. Selanjutnya dila-k u dila-k a n masdila-king a w a n / a i r d a n pem-b u a t a n titik ikat di 4 titik s u d u t dari citra. Masking d i l a k u k a n u n t u k mem-batasi s u a t u wilayah sehingga wilayah tersebut tidak menjadi error dalam proses korelasi, s e d a n g k a n titik ikat dilakukan sebagai matching awal dari citra master d a n target. Berikutnya perlu dilakukan p e m b u a t a n beberapa
titik ikat t a m b a h a n {seed point) sebagai referensi dalam proses korelasi sehingga proses d a p a t lebih cepat d a n a k u r a t .
Proses b e r i k u t n y a adalah mela-k u mela-k a n mela-korelasi otomatis a n t a r a pimela-ksel p a d a citra m a s t e r d a n citra target. Pada citra m a s t e r ditetapkan s e b u a h piksel, k e m u d i a n d i l a k u k a n pencarian piksel yang s a m a p a d a citra target. Pencarian dilakukan dengan m e t o d a line moving (melakukan scan p a d a s u m b u X d a n bergeser k e a r a h s u m b u Y) d a n search
windows (Pencarian d i l a k u k a n
meng-g u n a k a n window u k u r a n tertentu). Besarnya u k u r a n line moving d a n search
windows yang d i g u n a k a n d a p a t diseting
sesuai dengan keinginan, tapi u m u m n y a m e n g g u n a k a n scan 3 piksel s u m b u X d a n 7 piksel s u m b u Y u n t u k line moving (Total scan t e r h a d a p 21 piksel) dan 9 X 9 piksel u n t u k search windows. Proses korelasi m e n g g u n a k a n koefisien korelasi yang ditampilkan seperti p e r s a m a a n 3-1 (Leica Geosystem, 2002). Nilai koefisien korelasi tertinggi (p) a k a n dijadikan d a s a r b a h w a piksel p a d a citra master
Keterangan:
p = Koefisien korelasi
g(c,r) = Nilai k e a b u a n dari piksel (c,r) c i , n = Koordinat piksel p a d a citra u t a m a C2,r2 = Koordinat piksel p a d a citra target n = J u m l a h total piksel p a d a window i, j = Indeks piksel dalam search
JurnaC<PenginderaanJauH'UoC 4 No. 1 Juni 2007:50-59
G a m b a r 3 - 1 : Citra stereo s e n s o r PRISM ALOS
3 - 2 Tahap Kedua (Ekstraksi DEM)
Proses korelasi otomatis meng-hasilkan informasi besarnya jarak a n t a r a piksel y a n g s a m a p a d a citra m a s t e r d e n g a n citra target a t a u lebih dikenal d e n g a n j a r a k paralak. Kemudian dilaku-k a n p e r h i t u n g a n dilaku-ketinggian u n t u dilaku-k setiap piksel b e r d a s a r k a n j a r a k p a r a l a k y a n g diperoleh. Algoritma p e n u r u n a n DEM diperlihatkan p a d a p e r s a m a a n 3-2. Proses editing d i l a k u k a n u n t u k m e l a k u -k a n interpolasi p a d a pi-ksel y a n g tida-k mempunyai nilai ketinggian akibat terjadi
error a t a u tingkat korelasi y a n g r e n d a h .
Editing j u g a d a p a t d i l a k u k a n d e n g a n mengisi nilai p a d a s u a t u wilayah y a n g d i k e t a h u i ketinggiannya, sebagai contoh d a n a u diberi nilai ketinggian y a n g s a m a d e n g a n ketinggian d a e r a h y a n g ber-s i n g g u n g a n d e n g a n d a n a u t e r ber-s e b u t . Proses editing ini m e n g h a s i l k a n d a t a s e b a r a n DEM di lokasi penelitian.
Ah = Ap * d* H / B (3-2) Keterangan: Ah= Ketinggian Ap = J a r a k p a r a l a k d = Resolusi spasial, 2.5 m D a t a DEM y a n g d i h a s i l k a n a k a n diuji tingkat a k u r a s i n y a d e n g a n m e m -b a n d i n g k a n d a t a t e r s e -b u t d e n g a n d a t a referensi yaitu: SRTM b a n d X d a n C s p a s i a l 3 0 m d e n g a n a k u r a s i b e r k i s a r 3 - 9 m seperti p a d a Tabel 4-1 (Gesch D. (2005), Yastikh et at (2006)). D a t a SRTM ini diperoleh dari DLR (German Aerospace
Center). P e n g g u n a a n DEM SRTM b a n d X
d a n C y a n g m e m p u n y a i resolusi lebih r e n d a h d i s e b a b k a n k a r e n a k e t e r b a t a s a n d a t a referensi, tetapi w a l a u p u n begitu DEM SRTM m e m p u n y a i a k u r a s i vertikal yang memadai sebagai d a t a pembanding
DEM PRISM dari ALOS.
4 HASIL DAN DISKUSI
Table 4-2 m e m p e r l i h a t k a n per-b a n d i n g a n nilai uji statistik a n t a r a DEM dari d a t a stereo PRISM y a n g dihasilkan m e n g g u n a k a n model ekstraksi otomatis d a n DEM referensi. S e d a n g k a n Gambar 4-1 m e m p e r l i h a t k a n p e r b a n d i n g a n pola ketinggian dari k e d u a DEM. Dari hasil uji statistik d i k e t a h u i b a h w a nilai rata-r a t a ketinggian a n t a rata-r a k e d u a DEM tidak terlalu berbeda, tetapi DEM PRISM mempunyai range (perbedaan nilai antara nilai m i n i m u m d a n m a k s i m u m ) yang lebih b e s a r d i b a n d i n g k a n d e n g a n DEM referensi. P e r b e d a a n ini mungkin d i s e b a b k a n k a r e n a b e b e r a p a hal, yaitu:
'Efytrafji Otomatu Imfonuui t&E!M dari Citra Suno (QamBang rmafji)
Tabel 4-l:PERBANDINGAN NILAI STATISTIK DAR1 DEM
DEM PRISM DEM referensi Nilai H i n . (m) 312 4 6 8 Nilai Max. (m) 2980 2 6 4 3 Nilai rata-rata (m) 9 0 9 8 7 2
• Terjadinya tingkat korelasi yang r e n d a h saat proses matching sehingga meng-hasilkan nilai DEM y a n g lebih tinggi a t a u lebih r e n d a h dari semestinya. Beberapa error terlihat d a l a m bentuk
spot-spot y a n g m e m p u n y a i ketinggian
berbeda dibandingkan dengan da e r ah sekitarnya, seperti p a d a G a m b a r 4 - 2 . • Perbedaan titik a c u a n ketinggian, di
m a n a algoritma p e r h i t u n g a n DEM y a n g d i g u n a k a n b e r a c u a n p a d a model bumi b e r b e n t u k Elipsoid. Sedangkan SRTM s u d a h beracuan p a d a model Geoid a t a u m u k a b u m i y a n g s e b e n a m y a b e r d a s a r k a n tinggi m u k a laut.
Gradasi w a r n a dari w a r n a p i n k / biru ke w a r n a m e r a h memper-lihatkan perubahan elevasi yang semakin b e r t a m b a h tinggi. Daerah penelitian terdapat di dalam kotak putih p a d a DEM referensi. Kedua DEM m e m p u n y a i pola ditribusi ketinggian yang relatif sama, tetapi d a r i p e n g a m a t a n s e c a r a visual dengan zooming terlihat b a h w a DEM dari stereo PRISM m e m p u n y a i tingkat kedetilan dan gradasi w a r n a y a n g lebih h a l u s . Ini d i s e b a b k a n k a r e n a
DEM dari stereo PRISM m e m p u n y a i resolusi spasial 10 m, a t a u 3 kali lebih baik daripada DEM referensi dengan resolusi spasial 30 m.
G a m b a r 4 - 3 memperlihatkan per-bandingan distribusi ketinggian sepanjang garis t r a n s e k vertikal dan horisontal
a n t a r a DEM PRISM d a n Dem referensi. Terlihat b a h w a secara pola DEM PRISM mempunyai pola distribusi yang s a m a dengan DEM referensi, tetapi s e c a r a nilai diketahui b a h w a ketinggian DEM PRISM lebih besar dibandingkan dengan DEM referensi. Perbedaan nilai a n t a r a k e d u a DEM relatif s a m a di sepanjang
garis transek, d e n g a n arti lain bahwa p e r b e d a a n t e r s e b u t terjadi secara sistematis. R a t a - r a t a perbedaan yang terjadi a n t a r a k e d u a DEM tersebut adalah 55 m. Alasan terjadinya p e r b e d a a n ini telah dijelaskan sebelumnya yaitu karena a d a n y a p e r b e d a a n titik a c u a n dalam perhitungan ketinggian. Ketinggian y a n g d i t u r u n k a n dengan mctode ekstraksi otomatia m e n g g u n a k a n b a s e to height
ratio y a n g b e r a c u a n p a d a model elipsoid,
yaitu b u m i dimodelkan sebagai bentuk elips d a n garis clips tersebut dijadikan titik 0 m u n t u k m e n g u k u r ketinggian objek di p e r m u k a a n b u m i . Sedangkan ketinggian p a d a DEM referensi telah mengalami proses koreksi sehingga telah mengacu p a d a model geoid, yaitu bumi dalam b e n t u k y a n g s e b e n a m y a naik dan t u r u n yang disebabkan perbedaan gravitasi yang berbeda di setiap lokasi yang dipacu k a r e n a perbedaan j e n i s t a n a h d a n b a t u a n . U m u m n y a model
geoid d a p a t d i s a m a k a n dengan r a t a - r a t a
tinggi m u k a laut, d i m a n a unggi m u k a laut dijadikan titik 0 m. Perbedaan a n t a r a tinggi elipsoid d a n tinggi geoid disebut u n d u l a s i , y a n g d a p a t bernilai positif a t a u negatif.
Dari penjelasan tersebut d a p a t disimpulkan b a h w a DEM yang dihasilkan dalam p r o s e s ekstraksi o t o m a u s masih m e m e r l u k a n koreksi geoid dengan mengurangkan ketinggian yang diperoleh dengan u n d u l a s i di lokasi tersebut. Pada penelitian ini tidak digunakan distribusi undulasi, tetapi h a n y a m e n g u r a n g k a n nilai DEM t e r s e b u t dengan r a t a - r a t a perbedaan ketinggian (55 m) a n t a r a DEM PRISM d a n DEM referensi y a n g d a p a t d i a s u m s i k a n sebagai r a t a - r a t a nilai u n d u l a s i di lokasi tersebut.
JurnaC<Pengitu£eraanJaufiVoC.4 No. 1 Juni 2007:50-59 (a) PrismDem O m 2 5 0 0 m (b) SRTM b a n d X-C G a m b a r 4 - 1 : P e r b a n d i n g a n DEM PRISM d a n SRTM (a) PrismDem O m 2 5 0 0 m (b) SRTM b a n d X a n d C
G a m b a r 4-2: Error akibat korelasi y a n g r e n d a h p a d a proses matching
2000 4000 6000 8000 Piksel sepanjang garis transek (-)
10000
(a) Distribusi ketinggian s e p a n j a n g garis horisontal
0 1000 2000 3000 4000 5000 Piksel Sepanjang garis transek (-)
(b) Distribusi ketinggian s e p a n j a n g garis vertikal
lE%§tra£§i Otomatis Informasi 4XEM dari Citra Stereo (<Ba.m6a.ng Trisafyi)
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 Piksel sepanjang garis transek (-)
G a m b a r 4-4:Perbandingan distribusi ketinggian sepanjang garis t r a n s e k horisontal T a b e l 4 - 2 : NILAI UJI STATISTIK PERBEDAAN ANTARA DEM PRISM DAN DEM
REFERENSI DEM PRISM -DEM referensi Min. (m) - 1 8 Max. (m) 3 8 rata-rata (m) 1.6 RMSE (m) 16
Perbandingan distribusi ketinggian a n t a r a DEM PRISM yang telah ter-koreksi d a n DEM referensi sepanjang garis transek horisontal diperlihatkan p a d a Gambar 4-4. Perbedaan yang semula terjadi p a d a Gambar 4-3 dapat dihilang-k a n d a n pola serta nilai dari DEM PRISM menjadi sangat mendekati dengan pola d a n nilai dari DEM referensi. Pengujian tingkat a k u r a s i dari DEM dilakukan dengan mengurangkan DEM PRISM dengan DEM referensi, kemudian melakukan perhitungan statistik terhadap perbedaan a n t a r a k e d u a d a t a tersebut, seperti: nilai minimum, maksimum, rata-r a t a d a n RMSE {Root Mean Squarata-re Erata-rrata-rorata-r). P e r h i t u n g a n ini d i l a k u k a n t e r h a d a p seluruh citra DEM, sekitar 2.8 j u t a piksel. Hasil p a d a Tabel 4-2 memper-lihatkan bahwa RMSE yang terjadi a n t a r a DEM PRISM d a n DEM referensi sekitar 16 m. Nilai RMSE dapat diper-kecil dengan cara mempertimbangkan beberapa faktor, yang salah s a t u n y a adalah m e n a m b a h modul p a d a programing u n t u k memodelkan b e n t u k kurva bumi
[geoidj, sehingga diperoleh nilai ketinggian
yang lebih mendekati ketinggian sebe-narnya dipermukaan bumi.
Data DEM m e r u p a k a n data yang s a n g a t penting u n t u k menyelesaikan beberapa permasalahan, seperti kesalahan geometrik. Kesalahan geometrik dapat digolongkan menjadi kesalahan geometrik sistematis (pengaruh rotasi bumi, kesa-lahan instrumen dll), d a n kesakesa-lahan non-sistematis (pembelokan gelombang oleh atmosphere, b e n t u k kurva bumi, ketinggian p e r m u k a a n bumi). Cara yang u m u m d i g u n a k a n u n t u k mengurangi kesalahan geometrik adalah penggunaan GCP d a n proses orthorektifikasi. Koreksi orthorektifikasi dilakukan u n t u k citra PRISM-Nadir menggunakan GCP dari citra ortho Landsat-7 ETM d a n DEM PRISM, kemudian dilakukan pengabungan u n t u k m e m b u a t tampilan citra 3D. Hasil citra ortho d a n tampilan citra 3D diperlihat-k a n seperti Gambar 4-5. Terlihat bahwa d a e r a h penelitian m e r u p a k a n d a e r a h dengan elevasi bervariasi dari ketinggian y a n g r e n d a h k a k i g u n u n g s a m p a i ketinggian yang tinggi di p u n c a k g u n u n g Merapi dan g u n u n g Merbabu.
JurnaC'PenginderaanJauA'UoC 4 No. 1 Juni 2007:50-59
(a) Citra Ortho Prism-Nadir Boyolali
Merapi
Merbabu
(b) Citra 3D Prism-Nadir u n t u k Boyolali
G a m b a r 4-5:Citra ortho PRISM n a d i r d a n t a m p i l a n 3D
5 KESIMPULAN
Penelitian ini mengkaji e k s t r a k s i otomatis DEM dari citra stereo optis PRISM m e n g g u n a k a n software Prism DEM, k e m u d i a n DEM t e r s e b u t di ba n -d i n g k a n -d e n g a n DEM referensi (SRTM b a n d X d a n C), b e b e r a p a k e s i m p u l a n y a n g diperoleh:
• Software PrismDEM d a p a t d i g u n a k a n u n t u k m e n u r u n k a n DEM stereo PRISM secara otomatis dengan resolusi spasial bervariasi mulai 80 m, 40 m, 20 m d a n 10 m. P e n u r u n a n DEM d a p a t dilakukan dengan berbagai kombinasi citra yaitu:
nadir-forward, forward-backward d a n nadir-backward,
• Ketinggian DEM dari software DEM b e r a c u a n p a d a model elipsoid, sehingga m e m e r l u k a n koreksi geoid (koreksi b e n t u k m u k a bumi). W a l a u p u n begitu DEM PRISM m e m p u n y a i pola distribusi ketinggian y a n g relatif s a m a dengan DEM referensi, tetapi dengan tingkat kedetilan d a n gradasi w a r n a yang lebih h a l u s ,
• Analisis tingkat a k u r a s i memperlihat-k a n RMSE relatif a n t a r a DEM yang dibuat dengan DEM referensi adalah sebesar 16 m. RMSE d a p a t dikurangi dengan m e m a s u k a n p e n g a r u h kurva b u m i d a n p e n g a t u r a n seting parameter
(line moving d a n window search) dalam
proses korelasi a n t a r a citra m a s t e r d a n citra target.
Ucapan Terima kasih
Ucapan terima kasih disampaikan kepada Dr. Makoto Ono dari RESTEC
(Remote Sensing Technology Center of Japan) yang telah mengembangkan software PRISM DEM d a n mengijinkan
pemakaian software tersebut. Ucapan terima kasih diucapkan pula kepada JAXA dan DLR yang telah memberikan citra stereo PRISM a n d SRTM X-C b a n d DEM u n t u k keperluan kegiatan penelitian.
DAFTAR RUJUKAN
Chen T.; Shibasaki R.; T s u n o K.; d a n Morita K., 2004. Triplet Matching for
DEM Generation with PRISM ALOS,
ISPRS XX, Istambul, Turkey.
Gesch D., 2 0 0 5 . Vertical Accuracy of
SRTM Data of the Accuracy of SRTM Data of the United States: Implications for Topographic Change Detection, SRTM
Data Validation a n d Applications Workshop.
JAXA, 2006. Annual Report 2005, EORC Bulletin, No. 9, March 2006.
JAXA, 2006. The 2nd ALOS Research
Announcement: Calibration and Validation, Utilization Research, and Scientific Research, Earth Obser-vation
R e s e a r c h C e n t e r J a p a n A e r o s p a c e Exploration Agency, J a p a n .
Lang H.; a n d Welch R., 1999.
ZfftraifiOtomatU lafomosi<I>EM dsn O'ra Sterco ftamBangTruaffi)
Lang H.; and Welch R., 1999.
ATBD-AST-08 Algorithm theoretical Basic Document for Aster Digital Elevation Models, S t a n d a r t product AST14, pp.
1-69.
Leica Geosystems, 2 0 0 2 . Imagine
Orthobase User's Guide, GIS a n d
Mapping division Atlanta Georgia. Trisakti B.; a n d P r a d a n a F.A., 2 0 0 6 .
Pemanfaatan DEM data Stereo Sensor
ASTER untuk Pengem-bangan Model Updating Topograji, Laporan Kegiatan
2 0 0 6 , P u s a t Pengembangan Pemanfaatan dan Teknologi Penginderaan J a u h , LAPAN.
Yastikh, 2006. Accuracy and Morphological
Analyses of GTOPO30 and SRTM X-C band DEMS in the Test Area Istambul,
