IDENTIFIKASI ZONA GARIS PANTAI DENGAN TEKNOLOGI DRONE
TUGAS AKHIR
diajukan untuk memenuhi persyaratan mencapai gelar Sarjana S1 pada Departemen Teknik Sipil Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara
HENDRA BOANG MANALU 13 0404 053
DEPARTEMEN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN
2018
ABSTRAK
Zona pantai dipengaruhi oleh banyak faktor yang berkaitan dengan gaya-gaya laut yang bekerja di perairan pantai seperti pasang surut, angin, gelombang, angkutan sedimen, dan komposisi sedimen pantai. Banyak perhatian tertumpah ke zona pantai pada saat terjadi perubahan garis pantai ke arah daratan atau yang dikenal dengan erosi yang biasanya disebabkan serangan badai ataupun kenaikan muka air laut akibat pemanasan global. Namun data-data monitoring dan penelitian tentang kondisi zona pantai dan perubahan garis pantai sangatlah minim. Hal ini terutama disebabkan oleh masih relatif lama dan mahalnya biaya survei dan pemetaan pantai bila dilakukan dengan metode konvensional, misalnya dengan menggunakan total station ataupun GPS geodetik. Selain itu metode konvesional ini hanya mampu mengobservasi titik-titik survei secara terpisah (sparse point measurement).
Perkembangan terkini menunjukkan bahwa teknologi UAV yang dilengkapi dengan kamera digital ringan dapat mengambil gambar muka bumi dengan kualitas yang baik. Gambar-gambar yang diambil melalui UAV ini dapat kemudian dikoreksi secara geometri sehingga semua gambar memiliki skala yang seragam dan berbasis pada sistem koordinat yang sama, serta pada akhirnya dapat menghasilkan data topografi 3D. Studi ini bertujuan untuk memanfaatkan teknologi UAV dalam survei dan pemetaan zona pantai sehingga diperoleh data akurat tentang situasi geomorfologi pantai khususnya di lokasi pantai yang dipilih.
Mengingat UAV yang digunakan adalah tipe drone yang tersedia di pasaran dengan harga yang relatif terjangkau, maka pengadaan titik-titik kontrol di lapangan (GCP
= Ground Control Points) masih perlu dilaksanakan dengan menggunakan GPS Geodetik secara RTK. Kemudian dengan perencanaan terbang yang matang, diharapkan citra foto-foto dan ortomosaik yang dihasilkan dapat memiliki resolusi tinggi dengan ketelitian dalam orde sentimenter. Selanjutnya identifikasi zona pantai dapat dilakukan dengan menerapkan analisis citra berbasis objek geografis pada ortofoto yang dihasilkan. Zona pantai yang dimaksud meliputi antara lain zona pasang surut, muka pantai, swash zone, wrack lines, garis pantai, dan bibir pantai, gundukan pasir (sand dunes), dan zona vegetasi. Pada gilirannya diharapkan penelitian ini dapat memberikan kepercayaan yang tinggi bahwa survei dan pemetaan zona pantai dapat dilaksanakan dengan relatif cepat, murah, namun akurat dengan menggunakan teknologi drone secara cermat, sehingga proses monitoring kondisi zona pantai dapat dilaksanakan secara lebih teratur dan terukur dari waktu ke waktu. Pada akhirnya manajemen zona pantai secara terpadu akan lebih mudah terkordinasi baik dengan tersedianya data survei dan pemetaan zona pantai yang diperoleh dari pemanfaatan teknologi UAV ini.
Kata kunci: garis pantai; teknologi UAV; topografi 3D; Ground Control Points;
pemetaan zona pantai
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur kepada Allah Yang Maha Esa atas berkat dan Rahmat-Nya, penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. Penulisan Tugas Akhir yang berjudul
“Identifikasi Zona Garis Pantai dengan Teknologi Drone” ini dimaksudkan untuk memenuhi syarat penyelesaian Pendidikan Sarjana di Bidang Studi Teknik Sumber daya Air, Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara.
Dalam penyusunan dan penulisan Tugas Akhir ini hingga dapat terselesaikan tidak terlepas dari keterlibatan berbagai pihak. Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada pihak yang berperan yaitu:
1. Bapak Dr. Ir. Ahmad Perwira Mulia, M.Sc, selaku pembimbing yang telah banyak meluangkan waktu, pikiran, dan tenaga untuk memberikan arahan serta motivasi dalam penyelesaian tugas akhir ini.
2. Bapak M. Faisal, ST, MT, selaku Co Pembimbing yang telah banyak meluangkan waktu, pikiran, dan tenaga untuk memberikan saran dan masukan dalam penyelesaian tugas akhir ini.
3. Ibu Riza Inanda Siregar ST, MT, selaku Co Pembimbing yang terus memberikan semangat dan ide dalam penyelesaian tugas akhir ini.
4. Bapak Medis S. Surbakti, S.T, M.T, sebagai Ketua Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara.
5. Bapak Dr. M. Ridwan Anas, S.T., M.T., sebagai Sekretaris Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara.
6. Ibu Adina Sari Lubis ST, MT, selaku dosen Penasehat Akademik yang tidak pernah lelah dan bosan untuk peduli terhadap kondisi akademik dan selalu memberi solusi pada saya. Terima kasih Ibu.
7. Bapak Ir. Makmur Ginting, M.Sc, sebagai Kepala Laboratorium Hidraulika, Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara.
8. Seluruh Bapak dan Ibu Dosen staf pengajar Departemen Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara yang telah membimbing dan memberikan pengajaran kepada penulis selama menempuh masa studi di Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara.
9. Seluruh staf pegawai Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara
10. Teristimewa kepada kedua kedua orangtua saya Ayahanda terkasih Saham Boang Manalu dan Ibunda tercinta Daimah Maha yang selalu memberikan doa, dukungan, motivasi, kasih sayang dan segalanya selama ini serta adik saya Rahayu Boang Manalu dan Zulmansyah Boang Manalu yang juga setia memberikan doa dan motivasi serta seluruh keluarga besar saya yang selalu mendukung dan membantu dalam penyelesaian Tugas Akhir ini.
11. Terkhusus untuk teman bergadang saya Muhammad Yani Syahputra yang setiap hari selalu bersama-sama berjuang untuk penyelesaian Tugas Akhir ini.
12. Sahabat terkasih Wira Putra, Fahrul Rozi Panjaitan, S.Hut, Hasan Harahap, S.Hut dan Hari Wibowo yang selalu memberi dukungan, semangat, motivasi dan kasih sayang kepada penulis.
13. Seluruh teman-teman mahasiswa Teknik Sipil 2013 yang juga banyak membantu saya selama masa kuliah dan dalam penyelesaian Tugas Akhir ini khususnya: Nadya, Iman, Doni, Anugerah, dan angkatan 2013 lainnya yang tidak dapat disebut satu persatu.
14. Teman-teman SMA terbaik Akbar Maulana, Reza Pahlevi Siregar, Elfara Fachri, Rama Salwa, Endang Safitri, Yuli Handayani Tanjung, Puji Kurniawan dan teman-teman yang tidak dapat disebut satu persatu.
15. Sahabat proyek Rivaldy Yustianto Pasaribu yang selalu menemani penulis Tst’an, Wifi’an, dan touring yang tidak hanya menghilangkan penat dalam pengerjaan skripsi tapi juga menghasilkan uang saku yang cukup.
16. Group Menrab sebagai tempat untuk selalu meminta saran terbaik, Fadhillah Zikroyati, Hary Gunawan, Wahyu Agustina, Widya Sujud Nadia, Rizky Syahputra dan teman perjuangan yang tidak dapat disebut satu persatu.
17. Seluruh asisten Laboratorium Hidraulika Departemen Teknik Sipil FT USU.
18. Segenap pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu di sini, terima kasih atas jasa-jasanya dalam mendukung dan membantu penulis dari segi apapun, sehingga Tugas Akhir ini dapat diselesaikan dengan baik.
Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan Tugas Akhir ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu, penulis menerima kritik dan saran yang membangun dalam penyempurnaan Tugas Akhir ini.
Akhir kata penulis mengucapkan terima kasih dan semoga Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi para pembaca.
Medan, Maret 2018
Penulis
(Hendra Boang Manalu)
DAFTAR ISI
ABSTRAK ... i
KATA PENGANTAR ... ii
DAFTAR ISI ... v
DAFTAR TABEL ... viii
DAFTAR GAMBAR ... ix
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1. Latar Belakang ... 1
1.2. Rumusan Masalah ... 3
1.3. Batasan Masalah ... 3
1.4. Tujuan Penelitian ... 3
1.5. Manfaat Penelitian ... 4
1.5. Sistematika Penulisan ... 4
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 6
2.1. Tinjauan Singkat Peta Jalan Penelitian ... 6
2.2. UAV Untuk Fotogrametri ... 7
2.3. Jenis-Jenis Drone (UAV) ... 10
2.4. Ragam Peta Oleh Drone ... 10
2.5. States of the Arts ... 12
2.6. Rencana Penerbangan ... 13
2.6.1. Kondisi Lapangan ... 13
2.6.2. Otomatis Versus Manual ... 13
2.6.3. Rute Penerbangan ... 14
2.7. Sensor ... 15
2.8. Ketinggian Terbang ... 15
2.9. Sudut Pandang Kamera ... 16
2.10. Titik-titik Kontrol dan Georeferensi ... 16
2.11. Uji Akurasi Foto Udara ... 19
2.12. Klasifikasi Citra Foto Udara ... 20
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ... 21
3.1. Metode Penelitian ... 21
3.2. Data Penelitian ... 21
3.3. Lokasi Penelitian ... 21
3.4. Peralatan yang Digunakan ... 22
3.5. Indikator Capaian ... 23
3.6. Proses Pemetaan dan Ruang Lingkup ... 23
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 25
4.1. Gambaran Umum Penelitian ... 25
4.2. Tahapan Pengambilan Data ... 26
4.2.1. Persiapan Pengukuran GCP ... 26
4.2.2. Hasil Pengukuran GCP ... 27
4.2.3. Perencanaan Jalur Terbang ... 29
4.2.4. Pemotretan Udara ... 30
4.3. Pengolahan Data UAV ... 31
4.3.1. Import Foto dan Rekonstruksi Jalur Terbang ... 32
4.3.2. Align Photos ... 33
4.3.3. Input GCP dan Orthorektifikasi ... 34
4.3.4. Optimize Alignment ... 37
4.3.5. Build Dense Cloud ... 37
4.3.6. Build Mesh (3D Model) ... 39
4.3.7. Build Texture ... 40
4.3.8. Build DEM (Digital Elevation Model) ... 41
4.3.9. Build Orthomosaic ... 43
4.4. Pengolahan Data Ortomosaik ... 45
4.4.1. Add Data pada ArcGIS ... 45
4.4.2. Extract by Mask ... 48
4.4.3. Image Classification ... 50
4.4.4. Hasil Klasifikasi Daerah Zona Pantai ... 52
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 56
5.1. Kesimpulan ... 56
5.2. Saran ... 58
DAFTAR PUSTAKA ... 59
DAFTAR TABEL
Tabel 3.1.Peralatan Pengukuran di Lapangan ... 22
Tabel 3.2 Indikator Capaian ... 23
Tabel 4.1 Koordinat GCP Hasil Pengukuran Lapangan ... 28
Tabel 4.2 Data Setiap Misi Terbang ... 31
Tabel 4.3 Pemilihan Kelas Daerah Zona Pantai ... 53
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Foto Udara dengan UAV... 9
Gambar 2.2 Peta 2D Hasil Pengolahan Data UAV ... 11
Gambar 2.3 Ragam Peta : (a) digital elevation (b) NDVI (c) Thermal... 12
Gambar 2.4 Perencanaan Penerbangan ... 15
Gambar 2.5 Image overlapping dengan titik referensi... 17
Gambar 3.1 Diagram Alur Metode Penelitian ... 24
Gambar 4.1 Cakupan Wilayah Penelitian ... 25
Gambar 4.2 Pengukuran Koordinat GCP dengan GPS Geodetik ... 26
Gamber 4.3 Sebaran Titik Ground Control Point (GCP) ... 27
Gambar 4.4 Tampilan Flight Plan dan Kalibrasinya ... 29
Gambar 4.5 DJI Phantom 4 Pro saat akan take off Mode Autopilot ... 30
Gambar 4.6 Tampilan Menu Workflow ... 33
Gambar 4.7 Review Foto dan Jalur Terbang ... 33
Gambar 4.8 Tampilan Mode Pilihan Pada Align Photos ... 34
Gambar 4.9 Tampilan Point Cloud Hasil Proses Align Photo ... 34
Gambar 4.10 Tampilan Create Marker ... 35
Gambar 4.11 Tampilan Jendela Import CSV ... 35
Gambar 4.12 Penyesuaian Posisi Marker dengan Symbol Flag ... 36
Gambar 4.13 Tool View Errors untuk Mengetahui Akurasi GCP ... 37
Gambar 4.14 Pilihan Kualitas pada Build Dense Cloud ... 38
Gambar 4.15 Hasil Pengolahan Dense Point Cloud ... 38
Gambar 4.16 Pilihan Kualitas pada Build Mesh ... 39
Gambar 4.17 Hasil Pengolahan Build Mesh ... 40
Gambar 4.18 Pilihan Kualitas pada Build Texture ... 40
Gambar 4.19 Hasil Pengolahan Build Texture ... 41
Gambar 4.20 Pilihan Kualitas pada Build DEM ... 42
Gambar 4.21 Tampilan pada Export DEM ... 42
Gambar 4.22 Hasil Proses Export DEM ... 43
Gambar 4.23 Pilihan Kualitas pada Build Orthomosaic ... 43
Gambar 4.24 Hasil Proses Export Orthomosaic ... 44
Gambar 4.25 Open ArcMap 10.1 ... 45
Gambar 4.26 Tampilan Menu Catalog dalam ArcGIS... 46
Gambar 4.27 Proses pada Create New Shapefile ... 47
Gambar 4.28 Tampilan Gambar Orthophoto pada Data Frame ... 48
Gambar 4.29 Proses Extract by Mask dengan Poligon Sesuai Area ... 49
Gambar 4.30 Tampilan Jendela Export Raster Data ... 50
Gambar 4.31 Proses Klasifikasi Gambar dengan Training Sample Manager . 51 Gambar 4.32 Hasil Klasifikasi Zona Garis Pantai Misi 1 ... 53
Gambar 4.33 Hasil Klasifikasi Zona Garis Pantai Misi 2 ... 54
Gambar 4.34 Hasil Klasifikasi Zona Garis Pantai Misi 3 ... 54
Gambar 4.35 Hasil Klasifikasi Zona Garis Pantai Misi 4 ... 55
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Zona pantai adalah kawasan yang mudah bergerak akibat pengaruh dari gaya-gaya laut yang bekerja di perairan pantai seperti pasang surut, angin, gelombang, angkutan endapan, dan komposisi sedimen pembentuk pantai. Banyak perhatian tertumpah ke zona pantai pada saat terjadi perubahan garis pantai ke arah daratan atau yang dikenal dengan erosi yang biasanya disebabkan serangan badai ataupun kenaikan muka air laut akibat pemanasan global. Proses erosi ini diperparah dengan semakin banyaknya campur tangan manusia dalam mengganggu kestabilan pantai seperti membabat hutan bakau dan memasang bangunan pantai secara serampangan.
Manajemen zona pantai berfungsi salah satunya adalah menjaga kestabilan pantai, oleh karenanya sangat memerlukan data monitoring zona pantai (Papakonstantinou dkk., 2014; Kolednik, 2014). Namun data-data monitoring dan penelitian tentang kondisi zona pantai dan perubahan garis pantai sangatlah minim.
Hal ini terutama disebabkan oleh masih relatif lama dan mahalnya biaya survei dan pemetaan pantai bila dilakukan dengan metode konvensional, misalnya dengan menggunakan total station ataupun GPS geodetik. Selain itu metode konvesional ini hanya mampu mengobservasi titik-titik survei secara terpisah (sparse point measurement). Dalam beberapa dekade terakhir resolusi citra satelit meningkat secara signifikan namun data yang dikumpulkan masih belum memadai untuk memeriksa perubahan pantai dalam akurasi sentimeter.
Teknologi UAV dalam hal ini drone dilengkapi dengan kamera digital yang ringan dapat mengambil gambar muka bumi dengan kualitas yang baik. Gambar-
gambar yang diambil melalui drone ini dapat kemudian dikoreksi secara geometri sehingga semua gambar memiliki skala yang seragam dan berbasis pada sistem koordinat yang sama. Kemudian gambar-gambar tersebut digabungkan untuk membentuk mosaik yang tegak (orthomosaics) yang menjadi dasar pembuatan peta yang cukup akurat. UAV yang dikombinasikan dengan SfM (structure from motion) dan GEOBIA (geographic object-based image analysis) bisa menyediakan informasi yang lebih bermakna dengan resolusi tinggi dengan biaya rendah, khususnya untuk area kecil (Pajares, 2015; Yastikli, 2013).
Karena harga drone, dan kamera, serta digital memori yang sekarang semakin murah, sementara drone dapat menjelajah ke wilayah yang cukup luas dalam waktu relatif singkkat, maka teknologi drone ini dapat menjadi alternatif pemetaan yang efektif, murah, dan aman, termasuk bila dimanfaatkan untuk pemetaan daerah garis pantai. Dilengkapi dengan unit GPS yang ringan, drone terutama dapat diandalkan untuk mengisi kekosongan peta yang ada. Hal ini karena UAV dapat dioperasikan dengan segera dengan biaya yang relatif murah. Dengan kata lain pemetaan dengan drone dapat mengisi kekosongan peta yang tidak terliput oleh pemetaan satelit seperti Google ataupun oleh pemetaan yang konvensional.
Motivasi penelitian ini adalah untuk mendeteksi zona pantai yang dilakukan dengan menerapkan analisis citra berbasis objek geografis pada ortofoto yang dihasilkan oleh UAV. Zona pantai yang dimaksud meliputi antara lain zona pasang surut, muka pantai, swash zone, wrack lines, garis pantai, dan bibir pantai, gundukan pasir (sand dunes), dan zona vegetasi. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan kepercayaan yang tinggi bahwa survei dan pemetaan zona pantai dapat dilaksanakan dengan relatif cepat, murah, namun akurat dengan menggunakan
teknologi drone secara cermat, sehingga proses monitoring kondisi zona pantai dapat dilaksanakan secara lebih teratur dan terukur dari waktu ke waktu.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, yang menjadi perumusan masalah adalah bagaimana mengidentifikasi zona pantai dari hasil foto-foto yang diambil dengan menggunakan UAV.
1.3 Batasan Masalah
Batasan masalah sebagai bagian dari ruang lingkup pembahasan dalam penelitian ini adalah:
1. Objek penelitian adalah zona pantai di kawasan pantai Cermin.
2. Penelitian ini hanya mengindentifikasi pola fitur geomorfologi pantai yang dapat tertangkap oleh citra foto.
3. Titik-titik kontrol dan titik-titik penanda yang diukur dengan GPS digunakan sebagai basis untuk mengoreksi dan memvalidasi ketelitian ortofoto dan ortomosaik yang dihasilkan
4. Informasi hidrodinamika terkait angin, gelombang, pasang surut dan sedimen di lokasi studi diperoleh berdasarkan data dari penelitian lainnya.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini secara umum adalah menganalisis zona pantai berdasarkan ortofoto yang diambil dengan teknologi drone dengan akurasi dalam orde sentimeter. Penelitian ini memiliki tujuan khusus sebagai berikut:
1. Menghasilkan ortofoto dari foto-foto hasil penerbangan UAV 2. Menghasilkan ortomosaik dan peta 3D dari ortofoto yang dihasilkan
3. Memproses lebih lanjut ortomosaik dan peta 3D guna memperoleh informasi zona pantai
4. Menganalisa pola yang terjadi di zona pantai
1.5 Manfaat Penelitian
Penelitian ini menghasilkan beberapa temuan yang bermanfaat terkait dengan survei dan pemetaan zona pantai dengan menggunakan UAV dan software pengolahan citra foto di kawasan Pantai Cermin yang berlumpur. Temuan yang dapat diperoleh dalam penelitian ini mencakup: a) Model rencana penerbangan UAV yang baik untuk lokasi studi; b) Ortomosaik dan peta 3D untuk lokasi studi;
c) Lokasi dan pola fitur geomorfologi pantai, d) Karakteristik pantai berlumpur berdasarkan analisa citra foto. Diharapkan hasil studi ini akan dapat mempercepat waktu dan meringankan biaya survei dan pemetaan zona pantai dalam proses monitoring zona pantai yang biasanya membutuhkan biaya yang mahal dan waktu yang lama. Manfaat ini seyogianya diperoleh dengan tetap mempertahankan ketelitian dalam orde sentimeter.
1.6 Sistematika Penulisan
Adapun tahapan sistematika penulisan tugas akhir ini adalah:
Bab I. Pendahuluan
Merupakan bingkai studi atau rancangan yang akan dilakukan meliputi latar belakang, perumusan masalah, pembatasan masalah, tujuan, manfaat penelitian dan sistematika penulisan.
Bab II. Tinjauan Pustaka
Bab ini mengurai tentang teori yang berhubungan dengan penelitian.
Memberikan gambaran tentang model dan metode analisis yang akan digunakan dalam menganalisa masalah.
Bab III. Metodologi Penelitian
Bab ini mengurai tentang pelaksanaan penelitian atau diagram alir, serta waktu dan lokasi penelitian.
Bab IV. Hasil dan Pembahasan
Bab ini mengurai tentang proses analisis data, langkah-langkah dalam membuat pemodelan, evaluasi dan perhitungan terhadap masalah yang ada pada penelitian serta hasil pada penelitian.
Bab V. Kesimpulan dan Saran
Merupakan kesimpulan dari hasil analisa dan pembahasan yang telah dilakukan. Kesimpulan juga disertai dengan rekomendasi saran yang ditujukan untuk penelitian selanjutnya atau untuk penerapan hasil penelitian di lapangan.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Singkat Peta Jalan Penelitian
Pada usaha pertamanya Tarigan dkk. (2016) telah mencoba memanfaatkan UAV untuk pemetaan kawasan rawan bencana di Desa Guru Kinayan yang terkena dampak abu vulkanik Gunung Sinabung. Desa yang posisinya masuk dalam radius 5 km dari puncak Sinabung berhasil dipetakan untuk kemudian ortomosaik dan peta 3D yang dihasilkan dapat menjadi bahan untuk mengevaluasi kondisi perumahan dan tata letak bangunan yang ada di desa tersebut. Berbasis dari usaha awal ini, penelitian yang diusulkan kali ini dikembangkan untuk menganalisis zona pantai yang karakteristik geomorfologinya berbeda dengan kawasan desa rawan bencana vulkanik sebelumnya.
Sebenarnya penggunaan UAV untuk survei dan pemetaan masih relatif baru. Turner dkk. (2016) memberikan ulasan singkat tentang penggunaan UAV untuk survei dan pemetaan zona pantai. Di dalam reviewnya mereka menyampaikan bahwa sebenarnya survei dan pemetaan untuk berbagai sektor sudah mulai banyak dilakukan antara lain untuk pemetaan sumber daya geologi (Johnson dkk., 2014), analisis daerah aliran sungai (Ouedraogo dkk., 2014), pertambangan (Nex dan Remondino, 2014), archaeology (Rinaudo dkk., 2012), pemadaman kebakaran (Rufino dan Moccia, 2005), kehutanan (Puliti dkk., 2015), dan pemetaan kadaster (Cramer dkk., 2013). Namun diakui bahwa penelitian aplikasi UAV untuk survei dan pemetaan zona pantai masih relatif sedikit. Dalam kategori ini antara lain terdapat Mancini (dkk., 2013) yang mensurvei topografi kawasan pantai sepanjang 200 m di timur laut Itali. Goncalves dan Henriques
(2015) telah mencoba fix-wing UAV untuk memetakan kawasan pantai di Portugal.
Casella dkk. (2016) menggunakan octocopter UAV untuk memetakan kawasn erosi akibat badai di bentang 500 m di pantai barat laut Itali. Drummond dkk. (2015) menjabarkan secara lebih rinci aplikasi drone untuk Teknik pantai dan manajemen pantai.
Secara lebih khusus Papakonstantinou dkk. (2016) melakukan identifikasi zona pantai dengan menggunakan teknologi murah UAV tipe vertical take off and landing (VTOL) untuk 2 kawasan pantai di Pulau Lesvos di Yunani. Mereka berhasil melakukan identifikasi beberapa fitur geomorfologi yang penting di kedua pantai tersebut, yang merupakan pantai berpasir dan berkerikil. Identifikasi dilakukan secara otomatis menggunakan metode pengolahan citra yang disebut dengan GEOBIA (geographic object-based image analysis). Studi ini secara lebih khusus mengacu kepada apa yang telah dilakukan oleh Papakonstantinou dkk.
(2016), namun terdapat 2 perbedaan penting dalam yaitu 1)tipe UAV yang digunakan dan 2)karakter pantai yang disurvei. Dengan menggunakan UAV Phantom 4 bertipe quadcopter, diharapkan dalam studi ini diperoleh hasil survei dan pemetaan dengan akurasi yang memadai (orde sentimeter) dalam mengidentifikasi zona pantai yang berlumpur di lokasi studi yaitu di kawasan Pantai Cermin, Serdang Bedagai, Sumatera Utara.
2.2 UAV Untuk Fotogrametri
Fotogrametri adalah suatu metode pemetaan objek-objek dipermukaan bumi yang menggunakan foto udara sebagai media. Sebagai bahan dasar dalam pembuatan peta secara fotogrametris yaitu foto udara yang bertampalan.
Umumnya foto tersebut di peroleh melalui pemotretan udara pada ketinggian
tertentu menggunakan pesawat UAV. Keunikan fotogrametri adalah dapat melakukan pengukuran objek atau pemetaan daerah tanpa kontak langsung atau dengan kata lain tanpa perlu menjejakan kaki pada daerah tersebut. Berdasarkan definisi tersebut, fotogrametri dapat mencakup dua bidang yaitu fotogrametri metric dan fotogrametri interpretative (Wolf P. R, 1993).
Fotogrametri terbagi menjadi dua bagian yaitu fotogrametri metric dan interpretative :
1. Fotogrametri metric terdiri dari pengukuran cermat berdasarkan foto dan sumber informasi lain yang pada umumnya digunakan untuk menentukan lokasi relative titik-titik. Dengan demikian dimungkinkan untuk memperoleh ukuran jarak sudut, luas, volume, elevasi, ukuran dan bentuk objek.
2. Fotogrametri interpretative, pada fotogrametri interpretative mempelajari pengenalan dan identifikasi objek serta menilai arti pentingnya objek tersebut melalui suatu analisis.
Dalam hal fotogrametri pengolahan data hasil rekaman dan informasi yang didapat, baik dari citra fotografik maupun dari non fotografik dimaksudkan untuk pemetaan rupa bumi serta pembentukan basis data. Pada dasarnya penggunaan fotogrametri ini adalah agar mendapatkan hasil yang akurat dalam peroses pembentukan peta melalui foto udara sehingga menghasilkan data dan informasi yang dapat dimanfaatkan bagi keperluan rekayasa, survey dan pemetaan.
UAV adalah terminologi dari Unmanned Aerial Vehicle atau pesawat tanpa awak, dikenal juga dengan sebutan drone. Penerbangan UAV dapat dikontrol
secara autonomous oleh komputer didalamnya (autopilot), semi- autonomous, atau dikendalikan dengan remote control oleh seorang navigator atau pilot diatas tanah.
Pesawat dengan model ini di lengkapi dengan berbagai sensor fotogrametri yang biasa di gunakan untuk pesawat berawak. Sensor yang biasa di gunakan adalah kamera metric,video dan system kamera yang sangat canggih seperti inframerah,system LIDAR udara,atau kombinasi keduanya. UAV dapat terbang rendah dengan ketinggian dibawah awan. Tinggi terbang UAV dapat diatur sesuai dengan keinginan dan kebutuhan. UAV juga dapat dimanfaatkan untuk misi yang berbahaya jika dilakukan oleh pesawat udara berawak.
Gambar 2.1 Foto Udara dengan UAV (Sumber : Arox DroneMap)
Tujuan fotogrametri dan dalam hal ini menggunakan drone sebagai alat perekaman data selain untuk pemetaan rupa bumi (biasa disebut pemetaan topografi, baik skala kecil sampai peta skala besar), juga dapat dimanfaatkan dalam berbagai keperluan informasi lahan (wilayah) yang termasuk dalam kelompok fotogrametri atau dapat juga digunakan sebagai Sistem Informasi Geografis (Geographic Information System/GIS)
2.3 Jenis-Jenis Drone (UAV)
Adapun jenis drone (UAV) yang biasa digunakan untuk pemetaan adalah sebagai berikut :
a. Fixed Wing
Drone Fixed Wing adalah jenis drone yang memiliki sayap seperti pesawat terbang, drone jenis ini adalah drone yang dipilih menjadi alat pemetaan karena jangkauannya yang cukup jauh, mampu menempuh 100 Km perjalanan dan mampu mencapai ketinggian 3.000 Mdpl, satu lagi kelebihan fixed wing adalah kamampuan membawa kamera dengan sensor yang cukup besar.
b. Multi Rotor
Drone jenis ini adalah alternatif dari drone yang biasa digunakan untuk melakukan pemetaan, akan teteapi kekurangan drone yang satu ini adalah areal yang bisa di cover tidak lebih dari 10 hektar, namun penggunaan drone jenis ini diperkirakan cukup untuk pemetaan lahan dalam skala kecil.
2.4 Ragam Peta Oleh Drone
Seperti halnya jenis peta yang dapat diihasilkan oleh satelit, dengan drone kita dapat memproduksi beragam peta seperti peta 2D dan 3D, digital elevation model, NDVI dan peta thermal (Gambar 2.1). Proses yang dilakukan untuk menghasilkan peta dengan drone ini sebetulnya sejalan dengan pemetaan fotogrametri yang intinya adalah bagaimana menghasilkan pengukuran melalui foto-foto udara.
Peta dua dimensi adalah peta yang paling umum dihasilkan oleh foto-foto yang diambil oleh pesawat tanpa awak. Peta pada dasarnya dihasilkan melalui
pertampalan foto-foto yang berkesinambungan sehingga menjadi sebuah gambar (image). Pada dasarnya ada 2 hal utama yang harus dilakukan agar hasil pertampalan berupa mosaik ini dapat memberikan arti geometrik. Yang pertama adalah koreksi geometri sedemikian rupa sehingga distorsi yang ada pada foto-foto udara yang dihasilkan dapat dieliminasi (orthorectified) dan dan mereka memiliki skala yang sama untuk menghasilkan orthomosaics. Yang kedua adalah pengikatan kepada titik-titik kontrol yang sama sehingga semua titik yang ada pada foto terikat pada sistem koordninat yang sama. Untuk itu perlu disiapkan titik-titik kontrol yang akurat di atas tanah yang dapat dengan mudah diidentifikasi di dalam citra foto udaranya.
Gambar 2.2 Peta 2D Hasil Pengolahan Data UAV
Model peta 3D kini mulai dihasilkan oleh teknologi pesawat tanpa awak.
Pembuatan peta 3D mudah dihasilkan karena adanya bantuan perangkat lunak untuk pemrosesan citra tiga dimensi. Dengan peta 3D kita bisa lebih terbantu secara visual melihat situasi lapangan dan menganalisa bentuk-bentuk spasial yang terkait dengan elevasi.
Perbedaan peta 3D dengan digital elevation model (DEM) adalah bahwa DEM hanya mempresentasikan bentuk muka buminya saja. Dengan kata lain bangunan, vegetasi dan aspek-aspek elevasi buatan manusia dihilangkan pada peta DEM. Kegunaan kedua jenis peta ini adalah pada hal yang terkait pada perhitungan dan analisa elevasi dan volume.
Peta thermal dapat dihasilkan oleh drone yang dilengkapi dengan kamera yang dapat diatur penggunaannya untuk menangkap perbedaan suhu permukaan bumi melalui pengaturan dan analisa panjang gelombang yang dikeluarkan dan ditangkap oleh kamera tersebut. Aplikasi peta jenis ini dapat diarahkan misalnya untuk mendeteksi kerusakan jalan, sumber air, dan jenis vegetasi (ataupun jenis tutupan lahan).
Gambar 2.3 Ragam Peta : (a) digital elevation (b) NDVI (c) Thermal (Sumber:
Gisgeography, ResearchGate and DroneDeploy).
2.5 State of the Arts
Penggunaan drone untuk survei dan pemetaan masih merupakan sebuah langkah awal yang sedang dikembangkan di berbagai belahan dunia. Sebagai contoh, teknologi drone dengan pesawat fixed-wing Sensely eBee telah dipakai di Tanzania untuk memetakan gedung dan jalan yang hasilnya cukup memuaskan sehingga melengkapi peta yang sudah ada (Kateregga, 2015) (1). Di Indonesia,
drone dipakai oleh suku dayak di Kalimantan untuk membuat peta yang mereka gunakan untuk mempertahankan tanah leluhur mereka yang hendak diserobot oleh para pengusaha (Greenwood, 2015).
2.6 Rencana Penerbangan 2.6.1 Kondisi Lapangan
Sebelum pesawat tanpa awak diterbangkan, situasi kawasan yang hendak difoto haruslah terlebih dahulu dianalisa denngan cermat. Hal-hal penting yang biasa perlu dicek misalnya adalah relief permukaan buminya, tinggi-tinggi pohon dan tiang-tiang yang ada, jaringan listrik dan kabel yang terpasang, dan segala macam benda yang mungkin menghambat atau menghalangi penerbangan. Hal- hal di atas dapat diperiksa melaui survei langsung di darat ataupun melalui peta satelit (google) ataupun peta topografi yang tersedia. Selain itu informasi tentang cuaca setempat perlu dijadikan pedoman dalam merencanakan waktu penerbangan sehingga pemotretan dapat dilaksanakan tanpa gangguan hujan ataupun angin kencang.
2.6.2 Otomatis Versus Manual
Selanjutnya kita perlu memutuskan apakah penerbangan dilakukan secara otomatis atau secara manual, ataupun secara hibrid (campuran antara otomatis dan manual). Walaupun semakin banyak pengguna drone menggunakan cara pertama karena relatif lebih mudah dan aman, namun keputusan sebaiknya diambiil berdasarkan pertimbangan logis dan pengalaman si pilot terkait situasi kawasan dan tujuan pemetaan. Untuk survei dan pemetaan yang memerlukan respon segera (real time) seperti untuk tujuan inspeksi maka kontrol manual menjadi pilihan
yang lebih tepat. Namun untuk survei dan pemetaan biasa yang dapat dilaksanakan secara sistematis untuk menghasilkan peta situasi, maka pilihan kontrol otomatis adalah yang lebih cocok. Pilihan hibrid perlu dilaksanakan pada saat-saat terjadi perubahan yang menuntut kontrol diubah dari otomatis menjadi manual, ataupun sebaliknya.
2.6.3 Rute Penerbangan
Setelah kawasan rencana pemetaan dan cuaca setempat ditelaah, barulah rute penerbangan dapat dibuat. Hal-hal yang perlu direncanakan dengan baik terkait dengan rute penerbangan adalah sebagai berikut:
a. Garis transect, yaitu garis-garis paralel yang menggambarkan pola penerbangan.
b. Waypoints, yaitu titik-titik koordinat yang menjadi pedoman pada garis transect.
c. Ketinggian terbang atau elevasi dari dronenya.
d. Jarak antar foto yang terkait dengan persentase pertampalan (overlap) antar foto dan jumlah foto yang akan diambil.
e. Perangkat lunak yang digunakan untuk mendisain rute dan memonitornya.
Setelah hal-hal di atas direncanakan dengan baik dan aman, barulah pesawat tanpa awak diluncurkan untuk misi pemetaan, apalagi untuk kawasan rawan bencana. Selama misi penerbangan, pilot dengan bantuan perangkat lunak yang dipakai seharusnya dapat memonitor di layar monitor komputernya data-data penerbangan seperti status posisi drone, GPS, baterai, dan ground signal.
Gambar 2.4 Perencanaan Penerbangan (Sumber: Papakonstantinou dkk, 2016)
2.7 Sensor
Sensor utama yang dipasang di drone adalah tentunya kamera. Kamera yang digunakan umumnya adalah kamera ringan yang dapat diprogram untuk memotret dengan interval waktu atau jarak yang reguler dan dapat dikontrol dari jauh.
Kamera yang memiliki fungsi GPS secara internal adalah lebih disukai, sehingga dapat memotret pada titik-titik (waypoints) yang direncanakan.
Peralatan khusus lain yang dapat dipasang di UAV adalah sensor LIDAR (light detection and ranging), kamera infra merah untuk pemetaan thermal, dan sensor sampel udara. Pemasangan kamera secara tepat akan mempengaruhi kestabilan foto-foto yang diambil, Pemasangan secara gimbal biasanya disukai karena simpel dan cocok digunakan untuk pemakaian dengan satu atau dua sudut pemotretan saja.
2.8 Ketinggian Terbang
Ketinggian terbang (altitude) merupakan hal yang penting untuk dipertimbangkan karena hal ini akan mempengaruhi keamanan terbang dan resolusi hasil foto. Altitude yang lebih rendah akan menghasilkan foto dengan
resolusi yang lebih tinggi dan tentu jadinya peta yang lebih teliti. Namun terbang rendah akan beresiko terhadap keamanan terbang karena kemungkinan terhalang oleh objek-objek yang berelevasi tinggi. Terbang tinggi akan memberi hasil foto dengan cakupan yang lebih luas, sehingga bisa lebih ekonomis.
Pemilihan tinggi terbang harus mempertimbangkan pula peraturan yang berlaku. Di banyak negara, pengguna drone dilarang menerbangkan pesawatnya di atas 500 feet atau 150 meter. Pada saat memilih terbang tinggi, kita harus memastikan bahwa pesawat drone kita tidak mengganggu jalur penerbangan pesawat terbang (berawak).
2.9 Sudut Pandang Kamera
Ada 2 sudut pandang yang dikenal di fotogrametri secara umum, yaitu:
nadir dan oblique. Foto nadir diambil dengan kamera yang tegak lurus menghadap permukaan bumi. Sebaliknya foto oblique diambil dengan sudut tertentu terhadap objek di muka bumi. Foto yang paling umum tentunya adalah foto nadir. Namun foto oblique akan menambah kemampuan analis dalam melihat perspektif yang berbeda sehingga memberikan pandangan yang lebih utuh terhadap objek pemetaan yang dikaji, misalnya dalam telaah kerusakan setelah bencana. Perlu dicatat bahwa dalam setiap penerbangan, sudut kamera tidak semetinya dirubah karena akan menyulitkan proses pengolahan citra fotonya.
2.10 Titik-Titik Kontrol dan Georeferensi
Titik-titik kontrol yang diketahui koordinatnya di muka bumi diperlukan untuk dijadikan titik-titik pengikat bagi titik-titik lainnya yang ada di dalam foto.
Biasaya diperlukan minimal 5 titik-titik kontrol untuk memperoleh ketelitian yang
cukup baik. Namun semakin banyak titik-titik kontrol yang tersebar merata ke seluruh daerah pemetaan akan meningkatkan ketelitian peta yang dihasilkan, walaupun dengan catatan akan meningkatkan pula biaya survei. Salah satu hal tak kalah pentingnya adalah bahwa titik-titik kontrol dapat teridentifikasi dengan jelas di foto udara yang dipotret oleh UAV.
Georeferensi adalah sistem koordinat yang kita pakai untuk titik-titik kontrol dan pada gilirannya seluruh titik-titik yang ada pada foto. Pemilihan sistem koordinat ini penting pada saat kita ingin mengaitkan atau mengintegrasikan peta yang kita hasilkan dengan peta-peta lainnya yang memiliki georefensi, sehingga kompatibel pada saat diproses dalam GIS. Biasanya di Indonesia sistem koordinat yang dipakai oleh banyak surveyor adalah UTM dengan ellipsoid WGS-84.
Pemilihan sistem koordinat ini biasanya dapat pula kita set pada alat GPS yang kita pasang pada kamera di drone.
Gambar 2.5 Image overlapping dengan titik referensi GCP untuk proses penjahitan gambar pada perangkat lunak (Sumber: The Swiss Foundation for Mine Action (FSD).
Sebagai tahap awal dalam melakukan kegiatan foto udara, diperlukan pembuatan premark (penandaan titik kontrol tanah) dan data koordinat titik premark yang diukur menggunakan GPS di area yang akan difoto. Premark
biasanya dibuat dengan bentuk tanda silang dengan titik premark berada tepat pada perpotongan tanda tersebut. Warna premak juga biasanya dipilih warna yang mencolok agar terlihat pada saat pengolahan foto di studio.
Ada 2 tipe premark dalam penggunaannya dalam proses pengolahan foto yaitu :
1. Control Point / GCP
Digunakan untuk orientasi absolut / georeferensi dari blok foto. Harus memiliki nilai koordinat tanah yang dapat dikenali pada foto.
2. Check Point
Digunakan untuk menguji kualitas hasil dan tidak diikutkan pada proses pengolahan foto.
Pengamatan titik premark dengan metode jaring dibuat dengan mempertimbangkan kekuatan bentuk jaringan tersebut (strength of figure). Standar kualitas pekerjaan mengacu pada SNI JKHN (Standar Nasional Indonesia Jaring Kontrol Horisontal Nasional).
Area yang bertampalan overlap dan Sidelap, Overlap merupakan daerah yang bertampalan antara foto satu dengan foto yang lainnya sesuai dengan nomor urutan jalur terbang. Besarnya tampalan antar foto tersebut umumnya sebesar 60%.
Misalnya foto X1 memiliki informasi yang sama dengan foto X2 sebesar 60%.
Tujuan dari tampalan ini adalah untuk menghindari daerah yang kosong disaat perekaman dikarenakan wahana pesawat terbang melaju dengan kecepatan yang tinggi. Selain overlay foto udara juga harus sidelap. Sidelap merupakan pertampalan antara foto udara satu dengan foto udara lain yang ada diatas maupun dibawah area yang direkam. Sidelap ini terjadi pada jalur terbang yang berbeda jadi
suatu wilayah pada jalur terbang 1 yang telah direkam akan direkam kembali sebesar 25% dari liputan jalur terbang 2. Berikut ini gambaran dari proses Overlap dan Sidelap. Tujuan dibuatnya sidelap ini adalah untuk menghindari kekosongan foto antara jalur terbang. Selain tujuan tersebut dibuatnya foto overlap dan sidelap adalah untuk memperoleh kenampakan 3 dimensi ketika dilihat melalui sterioskop cermin (Nurdinansa, 2013).
2.11 Uji Akurasi Foto Udara
Pengujian akurasi pada foto udara perlu dilakukan agar data yang di dapatkan dsri foto udara bisa dikatakan sesuai dengan kondisi dilapangan. Secara teknis perhitungan akurasi dilakukan dengan memperbandingkan data hasil klarifikasi dengan data lapangan (Ibrahim,2014).
Pemilihan sampel untuk objek amatan dilakukan dengan metode purposive sampling. Metode purposive sampling adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2005). Beberapa pertimbangan yang digunakan adalah efektifitas waktu, keterjangkauan objek pengukuran objek dan daya jelajah perangkat.
Pengukuran dapat dilakukan dengan cara interpretasi dan lapangan.
pengukuran dapat ditentukan dengan mengambil jarak beberapa objek pada beberapa lokasi yang ditinjau. Berikut akan di uraikan contoh perhitungan ukuran jarak objek yang diamati.
Pada Tahapan koreksi akurasi, dilkukan perhitungan dengan persamaan Komisi dan Omisi. Komisi adalah dimana hasil interpretasi lebih psnjsng/luas dari lapangan sedangkan Omisi adalah kondisi dimana hasil inter pretasi lebih
pendek/lebih sempit dari lapangan (Ibrahim, 2014) persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut :
Akurasi = [1 − [𝐿𝑎𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 ∆ ]] 𝑥 100 % Dimana ∆= 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝𝑟𝑒𝑡𝑎𝑠𝑖 − 𝐿𝑎𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛
2.12 Klasifikasi Citra Foto Udara
Klasifikasi citra adalah mengelompokkkan objek berdasarkan class (kelas) tertentu. Sehingga kita dapat dengan mudah mengenali objek apa saja yag ada di permukaan bumi serta berapa luas areanya. Dalam klasifikasi citra ada dua model yang digunakan yaitu:
1. Klasifikasi Supervised (Terbimbing) 2. Klasifikasi Unsupervised (Tak terbimbing
Teknik klasifikasi supervised dapat diartikan sebagai teknik klasifikasi yang diawasi. Menurut Projo Danoedoro (1996) klasifikasi supervised ini melibatkan interaksi analis secara intensif, dimana analis menuntun proses klasifikasi dengan identifikasi objek pada citra (training area). Sehingga pengambilan sampel perlu dilakukan dengan mempertimbangkan pola spektral pada setiap panjang gelombang tertentu, sehingga diperoleh daerah acuan yang baik untuk mewakili suatu objek tertentu.
Sedangkan Klasifikasi unsupervised yang berarti klasifikasi tak terawasi merupakan pengklasifikasian hasil akhirnya (pengelompokkan pixel-pixel dengan karakteristik umum) didasarkan pada analisis perangkat lunak (software analysis) suatu citra tanpa pengguna menyediakan contoh-contoh kelas-kelas terlebih dahulu.
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Metode Penelitian
Penelitian dilakukan secara eksploratif, lapangan, kuantitatif dan kualitatif.
Artinya data-data yang diperoleh dari lapangan penelitian diolah secara kuantitatif menggunakan persamaan-persamaan yang relevan dan hasilnya dijelaskan secara kualitatif. Kemudian kesimpulan diambil secara induktif yang artinya poin-poin pengamatan lapangan dan analisa data akan menghasilkan peta, analisa spasial dan karakteristik zona pantai.
3.2 Data Penelitian
Data penelitian dapat dibagi menjadi 3 kelompok yaitu:
a. Data lapangan adalah data yang dapat berupa foto hasil pemotretan dengan drone maupun pengukuran dengan GPS.
b. Data laboratorium adalah data yang diolah di laboratorium. Data ini terutama adalah data hasil pengolahan citra foto di laboratorium.
c. Data laporan adalah data pendukung yang didasarkan pada penelitiian- penelitian sebelumnya yang pernah dilakukan.
3.3 Lokasi Penelitian
Lokasi pengamatan lapangan adalah Kawasan Pantai Cermin, Kabupaten Serdang Bedagai meliputi daerah hamparan pantai, daerah tepi pantai dan daerah perairan pantai yang diukur sepanjang ±1 km arah memanjang pantai.
Laboratorium yang digunakan adalah Laboratorium Survei dan Geospasial (atau lab. IUT) yang ada di Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik USU.
3.4 Peralatan yang Digunakan
Peralatan yang dipakai dalam pengamatan di lapangan ditabulasi pada Tabel 3.1 berikut:
Tabel 3.1 Peralatan Pengukuran di Lapangan
No. Nama Alat Jumlah Fungsi
1. Total Station 1 set Mengukur beda tinggi dan situasi topografi di titik kontrol
2. Kamera ringan untuk pemotretan foto udara
1 set Mengukur beda tinggi profil memanjang dan melintang
3. Handheld GPS 1 unit Mengukur posisi horizontal titik- titik di lapangan secara kasar 4. UAV yang dilengkapi
dengan GPS
1 set Drone yang membawa kamera berdasarkan rute penerbangan yang direncanakan
5. Geodetic GPS 1 unit Mengukur koordinat titik-titik GPS secara teliti
6. Perangkat lunak GIS 1 unit Mengolah dan menganalisa data spasial
7. Perangkat lunak untuk disain dan monitoring penerbangan
10 unit Menganalisa rute penerbangan, besar overlap, interval pemotretan, jumlah foto
8. Perangkat lunak pengolah foto drone
1 unit Mengoreksi foto hasil pemotretan dan menghasilkan foto orthomosaics
9. Marking Point GCP 1 set Membantu proses koreksi geometri pada mosaic orthophoto
3.5 Indikator Capaian
Secara umum indikator keberhasilan penelitian ini dapat diukur dari: 1) Foto-foto udara yang sudah terkoreksi sehingga membentuk orthomosaics, 2) Diseminasi hasil penelitian berupa publikasi ilmiah di jurnal internasional terindeks Scopus, dan 3) Kontribusi penelitian terhadap dunia pendidikan dan pemangku kepentingan berupa peta zona pantai yang memperlihatkan pola geomorfologi pantai. Tabel 3.2 menggambarkan secara ringkas indikator pencapaian tersebut.
Tabel 3.2 Indikator Capaian
3.6 Proses Pemetaan dan Ruang Lingkup
Proses pemetaan kawasan Pantai Cermin dalam penelitian ini diperlihatkan pada diagram alir (Gambar 3.1):
No Jenis Luaran Rencana Indikator Capaian
Triwulan I Triwulan II
1 Model Foto Orthomosaics +
2 Peta Pola zona Pantai +
3 Publikasi Ilmiah Internasional +
4 Tugas Akhir dan Tesis Master + +
Gambar 3.1 Diagram Alur Metode Penelitian
Persiapan
Rencana Terbang
Pemotretan Udara
Download Data
Evaluasi Hasil Pertampalan
Foto
Ya
Identifikasi Tie Point Otomatis (Agisoft Photoscan)
Pemodelan Geometri
Perencanaan Titik Kontrol Tanah
(GCP)
Premarking (Penentuan Titik
Kontrol Tanah)
Pengukuran Titik Kontrol Tanah (GPS Geodetik)
Koordinat GCP Identifikasi Titik
GCP
Orthorektifikasi GCP
Pembentukan Orthomosaic
Export Orthophoto (*tif, *jpg)
Peta Foto Kawasan Pantai Mutiara
Evaluasi Geometrik
Analisis (ArcGIS)
Kesimpulan Tidak
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Penelitian
Pemetaan garis pantai dilakukan pada kawasan Pantai Cermin. Pemetaan ini dilakukan menggunakan teknologi drone DJI Phantom 4 Professional yang telah dilengkapi dengan gimbal dan kamera. Wilayah yang akan dilakukan pengambilan foto udara adalah daerah garis pantai pada kawasan pantai cermin yakni di ujung pantai mutiara (muara sungai) sampai pantai gudang garam sepanjang ±1 km.
Penelitian ini telah dimulai sejak Oktober 2017 diawali dengan proses pengukuran topografi menggunakan alat GPS Geodetik hingga pada proses pemotretan foto udara menggunakan teknologi UAV.
Gambar 4.1 Cakupan Wilayah Penelitian
4.2 Tahapan Pengambilan Data
4.2.1 Persiapan Pengukuran GCP
Untuk memenuhi kebutuhan analisis, pada daerah ini dipasang premark GCP (Ground Control Point) yang bertujuan sebagai tempat titik pengambilan data koordinat yang diukur menggunakan GPS Geodetik. Pengukuran ini dilakukan pada setiap premark yang telah tersebar mewakili topografi di sepanjang area wilayah kajian pengambilan foto udara dengan jumlah persebaran premark sebanyak 37 buah. Premark GCP biasanya dibuat dengan bentuk silang dan warna yang mencolok sehingga mudah untuk diidentifikasi pada foto udara karena akan tampak tajam dan kontras dengan objek disekitarnya. Oleh karena itu, premark untuk titik kontrol tanah ini ditempatkan pada daerah yang tidak terhalangi objek seperti misalnya pohon maupun rumah warga di sepanjang garis pantai dan sempadan pantai agar pada saat analisa gambar dapat dengan mudah dilakukan.
Gambar 4.2 Pengukuran Koordinat GCP dengan GPS Geodetik
4.2.2 Hasil Pengukuran GCP
Setelah melakukan penyebaran premark di titik-titik tertentu pada kawasan kajian, maka proses selanjutnya adalah melakukan pengukuran koordinat. Adapun pada saat proses penyebaran premark GCP di lakukan sejalan dengan pengukuran titik koordinat karena selain dapat menghemat waktu pekerjaan, juga menghindari naiknya permukaan air laut akibat pasang surut harian. Pada penelitian ini Pengukuran titik kontrol tanah (GCP) yang menggunakan alat GPS Geodetik dengan lama pengamatan ± 4 menit per-titik dengan jumlah titik kontrol sebanyak 37 buah yang tersebar pada bagian garis pantai dan sempadan pantai sepanjang 1 km. Dalam kajian ini system koordinat yang digunakan pada pengukuran GCP adalah WGS 84 / UTM zone 47N.
Gambar 4.3 Sebaran Titik Ground Control Point (GCP)
Tabel 4.1 Koordinat GCP Hasil Pengukuran Lapangan
Nama X (m) Y (m) Z (m)
106 495.889.488 405.112.552 2.910
107 495.855.206 405.094.475 2.108
109 495.923.369 405.128.820 0.640
110 495.799.247 405.157.286 1.148
111 495.812.850 405.173.832 0.865
113 495.718.641 405.230.832 1.095
114 495.658.445 405.293.384 2.260
116 495.719.502 405.338.720 2.336
117 495.659.320 405.416.977 1.233
118 495.613.284 405.384.553 0.989
119 495.606.628 405.378.925 1.708
120 495.700.134 405.490.771 2.142
121 495.739.701 405.432.281 2.395
122 495.604.211 405.486.385 1.574
123 495.560.508 405.487.743 0.877
124 495.540.835 405.434.745 1.410
131 496.166.029 404.814.085 0.448
132 496.158.859 404.799.120 2.979
133 496.151.353 404.779.089 2.749
137 496.315.044 404.673.299 3.118
139 496.405.657 404.611.134 2.725
141 496.476.976 404.547.897 2.506
142 496.480.643 404.558.498 3.161
144 496.582.247 404.504.271 1.867
146 496.676.341 404.452.751 3.177
147 496.586.701 404.510.577 0.691
148 496.491.968 404.568.164 0.952
149 496.411.505 404.624.192 0.865
150 496.450.322 404.580.976 3.200
151 496.538.143 404.533.777 1.913
152 496.627.370 404.480.856 1.511
153 496.682.875 404.474.926 1.840
154 496.760.918 404.449.633 4.038
155 496.793.808 404.423.105 3.008
156 496.902.229 404.385.990 0.991
157 496.793.197 404.403.551 1.750
158 496.353.219 404.657.272 1.713
4.2.3 Perencanaan Jalur Terbang
Dalam pekerjaan pemetaan fotogrametri menggunakan teknologi drone ini satu hal yang paling penting direncanakan adalah jalur terbang. Untuk efektivitas terbang drone dalam merencanakan jalur terbang harus memperhatikan berbagai aspek seperti kondisi medan, kondisi cuaca, ketinggian terbang, angle kamera, besar pertampalan overlap pada foto udara, waktu dan jarak tempuh. Pada penggambaran dan perencanaan jalur terbang ini dilakukan menggunakan aplikasi android DJI GO 4 Sofware , PIX4D Ctrl+ dan PIX4D Capture yang dapat di kontrol menggunakan perangkat ponsel android.
Gambar 4.4 Tampilan Flight Plan dan Kalibrasinya
Karena wilayah rencana pengambilan gambar terlalu panjang, yakni sekitar 30 ha dan keterbatasan daya baterai drone sehingga pengambilan gambar tidak dapat dilakukan sekaligus pada seluruh kawasan dalam satu kali misi penerbangan.
Oleh karena itu pengambilan gambar udara dibagi menjadi empat misi penerbangan dengan durasi satu misi sekitar 18 menit.
4.2.4 Pemotretan Udara
Pemotretan udara dilakukan pada pukul 09.00-12.00 WIB dengan 4 misi penerbangan drone. Konfigurasi waktu ini dipilih dengan beberapa pertimbangan antara lain adalah kondisi pasang surut air laut. Pada waktu tersebut air laut dalam kondisi surut maksimal sehingga cakupan daerah garis pantai akan lebih luas yang akan menghasilkan pola garis pantai yang lebih jelas.
Proses perekaman segera mungkin dilakukan setelah penyebaran dan pegukuran titik-titik GCP telah selesai dilakukan. Hal ini disebabkan untuk menghindari naiknya permukaan air laut yang dapat merusak dan merubah posisi premark GCP yang berada di sekitar garis pantai.
Pengambilan foto udara drone dilakukan sebanyak 4 kali misi terbang. Hal ini disebabkan karena wilayah garis pantai yang luas dan ketinggian terbang yang rendah. Ketinggian terbang yang diatur pada drone adalah 50 meter dengan pertimbangan akurasi gambar agar lebih detail serta tinggi pohon yang berada pada daerah sempadan pantai.
Gambar 4.5 DJI Phantom 4 Pro saat akan take off Mode Autopilot
Misi pertama penerbangan drone untuk mengambil gambar udara dimulai arah dari barat laut pantai yaitu bagian muara dan pulau. Kemudian misi selanjutnya menuju ke arah tenggara pantai hingga kawasan pantai wisata Wong Rame. Pada misi ini rata-rata durasi terbang drone adalah sekitar 18 menit dengan total jumlah foto sebanyak 2.136 foto dengan overlapping sekitar 60%.
Tabel 4.2 Data Setiap Misi Terbang
Name Flight Altitude Overlapping waktu (T) Jumlah Foto
Mission 1 50 m 60% 19 menit 561
Mission 2 50 m 60% 17 menit 518
Mission 3 50 m 60% 18 menit 525
Mission 4 50 m 60% 18 menit 532
TOTAL 2.136
4.3 Pengolahan Data UAV
Setelah proses pengambilan titik-titik kontrol tanah (GCP) dan foto udara selesai, maka proses selanjutnya adalah pengolahan komputasi data di laboratorium menggunakan software Agisoft Photoscan.
Agisoft Photoscan adalah sebuah software 3D Modeling dengan menggunakan citra atau foto yang di rekam secara multi sudut, sehingga dari paralaks antar foto yang dihasilkan dapat disusun sebuah model tiga dimensi dari foto. Agisoft dapat digunakan untuk mengolah foto udara yang direkam menggunakan UAV/Drone sehingga dari hasil perekamannya dapat dihasilkan mosaic orthofoto, titik tinggi (elevation point clouds) dan DEM resolusi tinggi serta dapatditampilkan secara tiga dimensi.
Agisoft Photoscan cukup lengkap dan mampu mengakomodir kebutuhan pengolahan data drone, selain kemampuannya dalam melakukan mosaik foto, AgisoftPhotoscan juga mampu menghasilkan gambar yang memiliki Geographic Reference.
Proses pembuatan orthofoto dan DEM di dalam Agisoft Photoscan melalui beberapa tahap yaitu:
1. Import Foto dan Rekonstruksi Jalur Terbang 2. Align Photos
3. Input GCP dan Orthorektifikasi 4. Optimize Alignment
5. Build Dense Cloud 6. Build Mesh (3D Model) 7. Build Texture
8. Build DEM (Digital Elevation Model) 9. Build Orthomosaic
4.3.1 Import Foto dan Rekonstruksi Jalur Terbang
Tahapan import foto dan rekonstruksi jalur terbang adalah tahapan pertama setelah software Agisoft di buka dan mengatur preference. Semua foto hasil survei di input pada software Agisoft Photoscan dan di rekonstruksi menurut jalur terbang.
1. Buka Agisoft Photoscan, pilih Add Photos pada menubar Workflow, kemudian pilih data foto udara yang akan digunakan pada direktori penyimpanan.
Gambar 4.6 Tampilan Menu Workflow
2. Setelah foto di import lakukan review dan seleksi foto dengan pendekatan posisi dan ketinggian pengambilan gambar.
Gambar 4.7 Review Foto dan Jalur Terbang
4.3.2 Align Photos
Align foto bertujuan untuk mencari pasangan tie point dan penyusun orthofoto. Pada menubar Workflow, pilih Align Photos. Akan muncul jendela Align Photos dan pengaturan Accuracy sesuai keperluan. Pada penelitian ini proses Align Photos menggunakan Accuracy Medium dan Pair Preselection adalah Reference.
Gambar 4.8 Tampilan Mode Pilihan Pada Align Photos
Waktu proses bergantung pada pilihan accuracy dan kemampuan dari komputer yang digunakan. Makin tinggi accuracy semakin lama waktu proses yang dibutuhkan. Tampilan point cloud hasil proses align photo dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4.9 Tampilan Point Cloud Hasil Proses Align Photo
4.3.3 Input GCP dan Orthorektifikasi
Pada tahap ini dilakukan identifikasi posisi GCP secara tepat dengan memberikan tanda (marker) pada tekstur project. Klik ikon Create Marker untuk
memulai menentukan letak titik kontrol pada foto. Letakkan kursor pada lokasi dimana titik kontrol berada, kemudian klik kanan dan pilih create marker.
Gambar 4.10 Tampilan Create Marker
Pada Ground Control Panel masukkan nilai koordinat x dan y serta tinggi (z). Hal yang sama dilakukan untuk semua titik kontrol (GCP) yang digunakan. Pilih panel import dan pilih data GCP pada direktori penyimpanan.
Gambar 4.11 Tampilan Jendela Import CSV
Nama label atau point harus sama dengan point pada saat marker sehingga nilai koordinat tersebut akan masuk pada tabel ground control. Koordinat GCP merupakan koordinat dengan sistem proyeksi UTM maka dilakukan pengaturan Ground Control dengan cara checklist data GCP dan unchecklist data kamera. Pilih ikon setting pada Coordinate System pilih WGS 84/UTM Zone 47N.
Daftar koordinat akan tersimpan dalam bentuk marker, namun posisinya belum terdefinisi dengan baik. Oleh karena itu, selanjutnya adalah menyesuaikan posisi markers pada foto. Pilih markers yang akan disesuaikan, klik kanan kemudian muncul menu workspace lalu pilih Filter Photos by Markers maka akan muncul foto-foto yang didalamnya terdapat markers yang dimaksud.
Selanjutnya lakukanPlace Marker (geser ke posisi yang benar apabila posisi yang ditunjukkan foto grey flag bergeser dari lokasi yang seharusnya). Foto yang dilakukan Place Marker akan memiliki Green Flag dan dipertimbangkan dalam rekonstruksi model.
Gambar 4.12 Penyesuaian Posisi Marker dengan Symbol Flag
4.3.4 Optimize Alignment
Setelah semua GCP sesuai dengan lokasi gambar maka dilakukan operasi optimize alignment dari Menu Reference dengan centangsemua menu di parameter.
Untuk mengetahui akurasi pada GCP, digunakan Tool View Errors. Akurasi GCP berbeda dengan akurasi model atau hasil orthomosaik. Untuk menguji hasil orthomosaik dengan cara Independent Check Point (ICP) atau titik ikat independen yang tidak digunakan sebagai GCP dan murni hanya ditujukan untuk menguji akurasi hasil pemodelan.
Gambar 4.13 Tool View Errors untuk Mengetahui Akurasi GCP
4.3.5 Build Dense Cloud
Dense Cloud adalah kumpulan titik tinggi dalam jumlah ribuan hingga jutaan titik yang dihasilkan dari pemrosesan fotogrametri foto udara. Dense cloud kemudian dapat diolah untuk menghasilkan Digital Surface Model, Digital Terrain
Model dan bahan masukan dalam proses pembuatan orthofoto dan kepentingan pemetaanlainnya. Untuk proses Dense Cloud dari menu Workflow klik Build Dense Cloud kemudian muncul pilihan Quality dan Depth Filtering, pilih Aggressive.
Gambar 4.14 Pilihan Kualitas pada Build Dense Cloud
Berikut hasil pemrosesan Build Dense Cloud ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Gambar 4.15 Hasil Pengolahan Dense Point Cloud
4.3.6 Build Mesh (3D Model)
Model 3D adalah salah satu hasil utama dari pemrosesan foto udara di Agisoft Photoscan. Model 3D ini digunakansebagai dasar pembuatan DEM baik DSM maupun DTM serta orthofoto. Untuk proses Mesh dari Menu Workflow klik Build Mesh dan muncul pilihan Mesh Parameter. Untuk Surface Type ada dua pilihan, Height Field dan Arbitrary. Arbitrary digunakan untuk model 3D umum seperti bangunan dan patung. Sedangkan Height Field digunakan untuk objek permukaan bumi seperti Medan/Terrain, dan struktur spasial seperti jaringan pipa.
Gunakan Height Field untuk proses orthofoto. Untuk parameter Face Count dipilih Mediumdimana akan menentukan jumlah polygon mesh yang akan dihasilkan.
Gambar 4.16 Pilihan Kualitas pada Build Mesh
Untuk hasil pemrosesan Build Mesh ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Gambar 4.17 Hasil Pengolahan Build Mesh
4.3.7 Build Texture
Texture Model adalah model fisik 3D dari berbagai bentang yang ada di area pengambilan foto. Untuk membuat model tekstur, dari Menu Workflow klik Build Texture. Muncul pilihan Texture Parameter, kemudian pada Mapping Mode dipilih Orthophoto. Selanjutnya pada Blending Mode dipilih Mosaic (default) dan Count Size juga dengan pilihan default.
Gambar 4.18 Pilihan Kualitas pada Build Texture
Berikut ini adalah hasil pembuatan texture model yang dapat ditampilkan secara 3D pada aplikasi Sketch Up dan Google Earth.
Gambar 4.19 Hasil Pengolahan Build Texture
4.3.8 Build DEM (Digital Elevation Model)
DEM atau Digital Elevation Model adalah model medan digital dalam format raster/grid yang memiliki informasi ketinggian, melalui fitur DEM ini dapat dilakukan proses data foto 3 dimensi. Untuk membuat DEM dari Menu Workflow klik Build DEM, muncul pilihan DEM Parameter. Pada Coordinate System pilih WGS 84/UTM Zone 47N dan SourceData menggunakan Dense Point Cloud untuk memperoleh hasil terbaik.
Gambar 4.20 Pilihan Kualitas pada Build DEM
Setelah Build DEM selesai kemudian dilakukan proses export DEM, untuk Projection pilih Geographic. Sisanya default dengan format keluaran TIF, BIL atau XYZ.
Gambar 4.21 Tampilan pada Export DEM
Gambar 4.22 Hasil Proses Export DEM
4.3.9 Build Orthomosaic
Ortofoto adalah foto udara yang telah dikoreksi kesalahan geometriknya menggunakan data DEM dan data GCP sehingga dapat digunakan untuk kepentingan pemetaan. Untuk membuat orthofoto dari Menu Workflow klik Build Orthomosaic, untukpilihan Projection pilih Geographic. Parameter Surface pilih DEM yangdihasilkan dari langkah sebelumnya dan mosaic pada pilihan Blending Mode.
Gambar 4.23 Pilihan Kualitas pada Build Orthomosaic
Setelah Build Orthomosaic selesai, anda dapat mengeksport hasil foto udara ortomosaik yang telah dihasilkan dari Export Orthomosaic.
Gambar 4.24 Hasil Proses Export Orthomosaic
4.4 Pengolahan Data Ortomosaik
SIG (Sistem Informasi Geografis) telah berkembang dengan pesat dan sudah diaplikasikan dalam berbagai bidang. Bidang-bidang yang memanfaatkan SIG antara lain: sumberdaya alam, perencanaan, demografi, lingkungan, pertanahan, kesehatan dan sebagainya. Banyak perangkat lunak SIG yang dihasilkan diantaranya adalah produk yang dihasilkan oleh ESRI yang mengembangkan Arcview untuk digunakan pada komputer desktop. Pengembangan Arcview lebih lanjut menyediakan modul-modul tambahan diantaranya adalah analisis citra (image analysis) yang mempunyai kemampuan dalam memanggil atau mengakses data standar industri dan utility konversi data citra melakukan perbaikan warna, perbaikan spektral, dan pengelompokan multispektral serta dapat melakukan analisis pemetaan tingkat kehijaun vegetasi dan deteksi batas citra data spasial dalam bentuk citra digital serta mengintegrasikannya ke dalam basis data SIG (prahasra, 2002).
4.4.1 Add Data pada ArcGIS
Pada proses image analysis ini akan menggunakan Sofware ArcGIS 10.1.
Langkah awal yang akan dilakukan adalah membuka ArcMap dan ArcCatalog.
Gambar 4.25 Open ArcMap 10.1
Selanjutnya adalah pilih menu ArcCatalog dan klik Connect To Folder. Hal ini bertujuan untuk menghubungkan file ortomosaik yang berada pada folder penyimpanan kedalam software ArcGIS.
Gambar 4.26 Tampilan Menu Catalog dalam ArcGIS
Setelah proses tersebut akan muncul folder yang menyimpan file ortomosaik pada Folder Connections. Klik kanan pada folder yang diberi nama Image Analysis sebagai contoh dan pilih New Shapefile. Shapefile adalah format data untuk menyimpan data spasial nontopologis berbasis vektor. Shapefile digunakan untuk menyimpan data peta digital pada sistem informasi geografis.
Format data ini mampu menyimpan data spasial seperti bidang (untuk menyimpan data pulau atau wilayah provinsi), garis (untuk menyimpan data jalan), titik (untuk menyimpan lokasi kota) dan informasi mengenai ketiga data spasial tersebut.
File utama berfungsi untuk menyimpan data spasial. Jenis data spasial yang dapat disimpan oleh shapefile antara lain:
1. Point (Titik)
2. Multipoint (Kumpulan Titik)
