43 BAB 4
ANALISIS
Pada bab ini dipaparkan analisis dari hasil pengolahan data dan juga proses yang dilakukan pada penelitian kali ini. Analisis akan mencakup kelebihan dan kekurangan dari metode yang digunakan, data, dan hasil yang didapat.
4.1. Analisis Simulasi Pengukuran Offset
Pada penelitian ini jumlah set pengukuran kalibrasi yang hanya satu set pada simulasi dengan frame datar, maupun frame 3D dianggap cukup dengan asumsi bahwa metode kalibrasi yang digunakan sudah benar, dan juga kondisi kamera saat melakukan kedua pengukuran dianggap serupa. Menurut Murtiyoso, 2011 perangkat lunak Australis memberikan hasil kalibrasi yang stabil. Karena itu dengan metode kalibrasi yang serupa, diharapkan parameter kalibrasi yang dihasilkan sudah baik.
Hanya saja sistem koordinat titik-titik pada frame yang dihasilkan berbeda untuk kedua simulasi. Karena itu analisis yang dilakukan hanya berdasarkan standar deviasi yang dihasilkan dari proses keduanya.
Tabel 4.1 Offset GPS-Kamera dalam Sistem Koordinat Kamera Frame Datar Frame 3D
dx (mm) 67.24188 91.10385 dy (mm) -63.2601 -64.7497 dz (mm) 112.5164 93.60918 sdx 0.205971 0.32085 sdy 0.044998 0.066997 sdz 0.093609 0.090936 ds (mm) 145.5446526 145.791352
Dapat dilihat pada Tabel 4.1 bahwa harga offset dari frame datar dan juga 3D memberikan harga yang kurang lebih sama, walaupun harga dari masing-masing komponen penyusunnya berbeda, terutama harga offset pada sumbu x dan sumbu z. Ketelitian yang dihasilkan pun cenderung sama antara kedua teknik tersebut. Dengan begitu hipotesa awal bahwa frame 3D akan meningkatkan ketelitian ukuran tidak terbukti. Namun harga offset kamera sendiri merupakan fungsi dari koordinat antena dan juga koordinat dari pusat
44 proyeksi kamera. Maka analisis selanjutnya dilihat dari nilai ketelitian posisi antena dan juga posisi pusat proyeksi kamera.
Tabel 4.2 Koordinat Antena dalam Sistem Koordinat Global Antena Frame Datar Frame 3D
X (mm) 576.767 -742.03 Y (mm) 1493.941 1691.147 Z (mm) 226.9103 315.795 sx 0.0277 0.0567 sy 0.0371 0.0494 sz 0.0266 0.0859
Jika dilihat dari Tabel 4.2, ketelitian posisi antena dengan frame datar lebih tinggi dari frame 3D walau nilainya tidak signifikan. Perlu ditekankan bahwa dijitasi posisi antena tanpa menggunakan code target, jadi terdapat kemungkinan terjadinya kesalahan manusia (Gambar 4.1 dan Gambar 4.2).
Gambar 4.1 Dijitasi Posisi Antena Pada Frame Datar
45 Kemudian jika kita melihat harga dari posisi pusat proyeksi kamera seperti dapat dilihat pada Tabel 4.3, penambahan persepsi kedalaman pada frame kalibrasi meningkatkan ketelitian parameter orientasi luar kamera walaupun tidak signifikan. Maka hasil akhir dari offset GPS-Kamera antara frame datar dan frame 3D tidak berbeda jauh.
Tabel 4.3 Parameter Orientasi Luar Kamera A
Frame Datar Frame 3D
Harga Std Deviasi Harga Std Deviasi X 477.7868 2.04E-01 -767.0882 3.16E-01 Y 1498.0422 2.55E-02 1799.09 4.53E-02 Z 120.2832 8.98E-02 221.056 2.98E-02 AZ 37.5627 4.30E-02 -38.8596 6.83E-02 EL -2.7177 1.86E-02 0.2194 6.99E-03 ROLL 3.7236 3.79E-03 -3.1912 5.06E-03
Frame 3D akhirnya tetap dipakai karena hasil dari percobaan di atas memberikan hasil yang rancu, karena masih terdapat kemungkinan kesalahan manusia. Kesalahan tersebut terutama pada saat melakukan dijitasi dari posisi antena, karena hasil yang diharapkan justru adalah ketelitian posisi antena yang lebih baik jika menggunakan frame 3D.
4.2. Analisis Simulasi Pengukuran Lapangan dan Pengolahan Data Lapangan
Melalui simulasi ini, hasil akhir yang diharapkan adalah adanya kesimpulan mengenai bagaimana pengaruh dari penambahan ukuran posisi ke hasil akhir bundle ajdustment yaitu koordinat titik lapangan dan juga parameter orientasi luar kameranya. Dan bagaimana juga pengaruhnya terhadap jumlah titik kontrol di lapangan.
Akan tetapi perangkat lunak Australis memiliki kendala dalam melakukan proses bundle adjustment apabila harga parameter orientasi luar kamera tidak didekati dengan sangat baik. Pendekatan yang paling baik adalah apabila parameter orientasi luar kamera didapat dari reseksi titik kontrol, dan lengkap diisi berikut dengan orientasi sudutnya. Karena itu perangkat lunak Australis pada akhirnya dinilai kurang baik dalam melakukan penelitian ini.
46 Namun melihat hasil yang dihasilkan pada simulasi 1 (subbab 3.3.1.), maka dapat disimpulkan bahwa proses pengukuran dan pengambilan foto pada simulasi ini sudah baik, terbukti dengan koordinat hasil bundle
adjustment yang hanya berbeda sekitar 8 mikron dengan koordinat proses
acuan.
Tabel 4.4 Rata-Rata Deviasi Terhadap Referensi Rata-rata Deviasi
mdX mdY mdZ -0.189 0.610 0.130
Juga dapat disimpulkan bahwa tanpa titik kontrol pun, hasil adjustment sangat baik jika parameter orientasi luar kamera dapat ditentukan dengan sangat baik.
4.3. Analisis Pengukuran dan Pengolahan Data Lapangan
Pada proses ini diasumsikan bahwa proses pengukuran kalibrasi sudah benar, dan juga parameter kalibrasi kamera sudah ditentukan dengan baik. Karena proses dan juga pengolahan datanya mengacu pada simulasi yang sudah dilakukan sebelumnya.
Pada pengukuran offset GPS-kamera, pengukuran titik ukur pada antena tidak terletak pada pusat fase antena melainkan pada titik sembarang di tepi antena. Hal ini menyebabkan posisi kamera yang dihitung dari GPS tersebut tidak bisa akurat. Maka nilai standar deviasi yang dijadikan bobot pada saat pengolahan diasumsikan sebesar satu meter. Hal ini berdasar pada besarnya jarak offset yaitu 907.8296974 mm, sehingga apabila terjadi kesalahan pada penentuan matriks rotasi, kesalahan posisi kamera tidak akan lebih besar dari satu meter.
47 Gambar 4.3 Posisi Titik Ukuran Antena
Titik kontrol sendiri dianggap sudah baik dan tidak ada titik kontrol yang blunder, apabila mengacu pada pengolahan dengan menggunakan perangkat lunak Agisoft. Di mana dengan penambahan satu per satu titik kontrol, parameter orientasi luar kamera tetap stabil. Hal ini dapat dilihat pada Error! Reference source not found. dengan contoh pada parameter omega.
Gambar 4.4 Grafik Parameter Omega dari Agisoft -93 -92.5 -92 -91.5 -91 -90.5 -90 -89.5 -89 -88.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 131415 16 17 1819 20 21 222324 25 citra 1 citra 2 citra 3 citra 4
48 Pengolahan data lapangan sendiri mengalami kendala saat diolah dengan menggunakan perangkat lunak ERDAS. Pengolahan dengan perangkat lunak ini memberikan hasil yang tidak stabil dan terus berubah seiring dengan pengurangan titik kontrol yang digunakan. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 4.5 dengan contoh pada parameter phi.
Gambar 4.5 Grafik Parameter Phi dari ERDAS
Hal ini mungkin terjadi karena perangkat lunak ERDAS merupakan perangkat lunak untuk mengolah citra udara, dimana nilai phi dan omega dari kamera mendekati nol. Karena itu perangkat lunak ini kemungkinan tidak memberikan perataan yang baik untuk perhitungan parameter phi dan omega.
Karena itu data hasil pengolahan ERDAS dibandingkan dengan data hasil pengolahan Agisoft. Hasil yang stabil pada pengolahan Agisoft membuat hasil dari Agisoft dijadikan sebagai acuan utama. Berikut pada Tabel 4.5 adalah perbandingan antara hasil pengolahan Agisoft, ERDAS, dan Australis. -20 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 2 4 6 8 10 12 citra 1 citra 2 citra 3 citra 4
49 Tabel 4.5 Tabel Perbandingan Hasil Pengolahan
Hasil Agisoft
PhotoID, X, Y, Z, Omega, Phi, Kappa,
1 788613.028 9237510.031 788.684 -90.034 -12.901 179.234
2 788609.184 9237509.722 788.682 -92.311 -11.433 -179.831
3 788605.161 9237509.553 788.645 -88.908 -9.6 179.667
4 788603.757 9237509.806 788.642 -89.597 -11.591 -179.648
Hasil ERDAS
image Xs Ys Zs OMEGA PHI KAPPA
1 788615.8971 9237775.056 488.7359 115.397 -1.7206 -175.0238
2 788612.019 9237774.839 488.238 112.9277 -0.7904 185.9959
3 788608.0635 9237774.402 487.4852 116.6622 1.4374 184.8564
4 788606.7106 9237773.97 487.0725 116.3853 -0.6133 185.6783
Hasil Australis
image X Y Z EL (omega) ROLL (phi) AZ (kappa)
1 788613.5607 9237510.032 788.6328 -0.0259 -0.6455 -169.3479
2 788609.6702 9237509.778 788.6039 2.3433 0.8278 -170.6515
3 788605.5455 9237509.766 788.6292 -1.1577 -0.2683 -172.2026
4 788604.0701 9237510.06 788.6683 -0.6105 0.5336 -170.0011
Terlihat pada Tabel 4.5 bahwa nilai antara Agisoft dan Australis menghasilkan nilai yang relatif sama. Namun hasil dari ERDAS memberikan nilai yang sama sekali berbeda dari kedua hasil lainnya. Hal ini mungkin terjadi karena perilaku ERDAS yang merupakan perangkat lunak untuk fotogrametri udara. Sedangkan dua perangkat lunak lainnya merupakan perangkat lunak untuk FRD. Perlu diingat bahwa sistem rotasi antara Australis dan Agisoft berbeda pada arah perputaran dan sistem kuadrannya.
