Ortophoto review “Agisoft Photoscan, Pix4D, dan APS”

Beberapa waktu lalu, em..tepatnya tahun lalu saya sempat membahas mengenai bagaimana metode generate pointclouds dari 3 software UAV/drone yang paling populer di Indonesia, yaitu Agisoft photoscan Pro, APS Menci, dan Pix4D.  Kali ini saya akan mereview sedikit mengenai hasil ortomosaik yang dilakukan oleh ketiga software tersebut dengan mode default. Tiga contoh gambar pertama menggunakan kamera Canon 16 Mp dengan lensa zoom pocket yang diambil pada tahun 2014. Wahana unit ini adalah UAV delta atau flywing.

Gambar pertama ini adalah hasil processing dengan mode default dengan menggunakan software Agisoft Photoscan pro. Saya sengaja menampilkan hasil foto berupa tangki pentimpanan minyak kelapa sawit. Biasanya hasil foto dengan obyek berupa tangki merupakan obyek yang paling sering mengalami mleyot dan ukuran tangki jadi tidak proposional. Dengan sedikit tricky seperti pada gambar, tangki minyak dimensinya bisa dikatakan mendekati kenyataan, meski masih perlu dilakukan uji dimensi lapangan. Yang kedua saya bahas adalah kondisi pinggir atap bangunan rumah yang lurus tanpa ada garis berliku. Selanjutnya obyek pohon dengan daun bertajuk panjang nampak proposional tanpa tarikan yang berbatas di semua sisi daunnya.

Berikutnya pada gambar diatas adalah yang diolah dengan software APS Menci. Pada obyek tangki minyak hampir tidak beda, hanya saja pada tangki bagian bawah nampak sedikit berbentuk elips dengan 2 jenis jari jari yang berbeda nilainya. Pohon dan daun nampak wajar tanpa tarikan. Kondisi pinggir atap juga nampak lurus tidak bergelombang. APS Menci termasuk software yang full automatis dan penggunaanya bahkan tidak diperlukan skill dan keahlian khusus. Software ini mengakomodir banyak perhitungan dan pengolahan dimana user tidak perlu banyak melakukan settingan. Namun jika sekilas diamati lagi, gambar ke 2 ini tingkat ketajamannya sedikit berkurang. Ini kaitannya dengan adanya koreksi radiometrik dimana pencahayaan dan kontras disamaratakan namun mengorbankan kedetilan piksel.

Gambar ke 3 diatas diolah dengan Pix4D dengan mode default. Hasil ortomosaiknya nampak sedikit berbeda dengan 2 hasil sebelumnya. Perhatikan bentuk tangki minyak, diameternya hampir mirip, namun kerapian pinggir tangki nampak bergelombang. Sedangkan pada pinggir atap bangunan juga nampak bergelombang. Pohon dan daun nampak wajar.

Selanjutnya akan saya tampilkan data yang diambil dengan UAV berbody T-tail dengan kamera A5100 24 Mp dengan lensa fix 20 mm.

Gambar pertama ini adalah data yang diolah dengan Agisoft photoscan pro. Daun dan vegetasi tidak ada batas dengan obyek non vegetasi. Nampak wajar dan tegak. Pinggiran atap rumah juga nampak lurus tidak bergelombang. Data ini diambil di ketinggin relatif 300 m dari home.

Gambar ke 2 diolah dengan APS Menci. Daun dan tanaman semak nampak rapi seperti realitanya. Pinggir atap bangunan juga rapi. Tidak ada tarikan yang memaksa atau membatasi satu obyek dengan obyek lainnya.

Kita tinggalkan 2 gambar ditas untuk kemudian menampilkan gambar terakhir dari data yang sama diolah dengan pix4D.

Bagian yang saya lingkari adalah semacam batas tarikan foto pada obyek pohon. Bagian seperti ini sering dijumpai pada vegetasi. Seperti membentuk batas antara vegetasi dan obyek non vegetasi.

Ketiga software diatas disediakan fasilitas editing seamliness. Yaitu koreksi yang dapat digunakan untuk memperbaiki hasil orthomosaic yang kurang pas. Dari segi hasil, saya pribadi untuk level orthomosaic lebih sederhana menggunakan APS Menci, namun jika mengejar kecepatan, Agisoft photoscan lebih unggul dari 2 software lainnya. Kecepatan juga dipengaruhi oleh ukuran image. Semakin kecil nilai image size maka proses bisa lebih cepat.

Apakah hal tersebut juga berlaku jika image di resize? Jawabannya iya. Dengan meresize ukuran image, kecepatan mengolah bisa naik berkali lipat. Efek lain dari meresize image adalah nilai detil akan berbeda dan GSD akan sedikit turun. Resize sama halnya dengan resampling piksel. Resize image sangat berguna untuk cek quality image dan jalur terbang dilapangan, karena sifatnya cepat dan harus diselesaikan dalam hitungan menit, dengan image yang telah di resize bisa digunakan untuk mengetahui apakah jalur terbang perlu diulang atau tidak. Namun saya pribadi untuk keperluan delivery data tidak melakukan resize data. Memang orthomosaic yang dihasilkan dari raw image hasilnya lebih besar dan menuntut spesifikasi hardware atau komputer yang sangat tinggi. Untuk data sendiri bisa dilakukan convert ke format ECW yang ukurannya lebih kecil namun tidak mengurangi kedetilan dan nilai GSD.

Semoga bermanfaat.

Yogyakarta, 03 Februari 2018

• Problem Solving data DJI “jeglek”
• Model 3D untuk Deteksi Atap atau Tapak Bangunan?
• Pan Sharpening Pada Kamera Multispectral
• DTM dari Micasense Rededge-P
• Typical Pointcloud, Drone RGB VS Drone Lidar Untuk Pembuatan Tapak Bangunan