Penjelasan Report Agisoft bab GCP location and Error estimations
Bagi rekan-rekan yang sering melakukan pengolahan data foto udara dengan menggunakan salah satu software yang paling populer di dunia yaitu Agisoft Metashape Professional, pasti sudah tidak asing dengan contoh report dibawah ini. Potongan report dibawah ini menunjukan nilai statistik antara ground control point yang menjadi referensi dari sebuah produk foto udara berupa mosaik.
Pada bagian tengah nampak mosaik itu sendiri dengan 3 GCP didalmnya yang sebarannya dapat diamati pada gambar tersebut. Di bagian kanan ataas terdapat legenda simbol dan angka perwakilannya. Pada bagian bawah terdapat tabel rata-rata nilai error pada masing masing sumbu dari ketiga GCP tersebut. Saya akan berusaha menjelaskan sedikit saja mengenai gambar diatas secara teknis.
Mungkin kita pernah mendengar Overfitting Bundle Adjusment. Singkatnya, misalkan hanya dengan menggunakan 3 GCP, algoritma bundle adjusment atau BBA cenderung memaksa model agar sesuai dengan titik kontrol tersebut. Residual dari perhitungan ini akan sangat kecil karena sistem secara “stright” mengikatkan diri pada titik kontrol tersebut, meskipun secara geometrik keseluruhan model jadi tidak akurat. Hasilnya estimasi error kamera dan lokasi tampak sangat kecil, tetapi nilai tersebut tidak merepresentasikan ketelitian secara global. Nilai estimasi yang nampak sangat teliti tersebut hanya menggambarkan ketelitian diseputaran piksel yang memuat penampakan GCP tersebut saja. Distribusi titik GCP juga jadi kontributor terkait nilai tersebut. Penempatan GCP yang tidak merata namun menghasilkan nilai error yang sangat kecil dalam sub milimeter hanya menggambarkan ketelitian di sekitaran piksel tersebut saja, tidak mewakili keseluruhan area model yang dibentuk.
Mengapa jika menambahkan jumlah GCP justru nilai error akan menjadi lebih besar namun terlihat masuk akal?
Dengan jumlah GCP yng lebih besar semisal 20 atau 25 titik, sistem memiliki lebih banyak referensi untuk menyesuaikan model secara keseluruhan. Adjusment dari sekian banyak GCP akan mengungkap lebih banyak nilai distorsi sistemik kamera non-metrik, distorsi lensa, rolling shutter, atau ketidakteraturan posisi image lebih masuk akal. Karena kamera non-metrik tidak memiliki parameter kalibrasi yang konsisten, maka ketika ditambahkan GCP lebih banyak dan lebih rapat, residu adjusment semakin tidak bisa menyembunyikan ketidaktepatan geometrik, maka nilai error akan meningkat secara realistis. Nilai error yang lebih besar dengan banyak GCP justru menunjukan bahwa model lebih akurat dan representatif terhadap kondisi yang real di lapangan.
saya coba ringkas penjelasan diatas pada visual dibawah ini.
Saya pernah melakukan ujicoba penggunakan GCp pada sebuah area seluas kurang lebih sekitar 200 ha dengan melibatkan jumlah GCP yang bervariasi padda saat pengolahan data pada tahun 2013 di salah satu tambang terbesar di Kalimantan Selatan.Berikut saya tampilkan grafik keterkaitan jumlah GCP dengan rata-rata residu hasil bundle adjusment pada report software Agisoft Photoscan Pro.
Pada gambar diatas dapat dilihat kesimpulan semakin sedikit jumlah GCP yang terlibat akan menghasilkan nilai rata-rata erros estimated GCP semakin kecil namun tidak masuk akal. Sedangkan jika jumlah GCP diperbanyak nilai error estimated akan semakin besar namun mendekati real.
Jadi mengapa estimasi error kamera dari software Agisfot bisa menyesatkan?
Jawabannya ada pada kesimpulan dari uraian diatas yaitu :
Jika hanya menggunakan 3-5 GCP akan menghasilkan :
- Overfitting terhadap titik kontrol yang terkesan “dipaksa” menuju nilai koordinat GCP
- Distribusi GCP yang tidak merata sehingga hanya sebagian foto disekitaran GCP yang diadjusment
- Akurasi lokal, bukan global keseluruhan model yang dibentuk (hanya disekitaran piksel yang memuat penampakan GCP saja)
Sedangkan jika menggunakan lebih banyak GCP akan meningkatkan :
- Validasi menyeluruh pada model / area kerja yang dibuat
- Menunjukan nilai distorsi kamera non-metrik yang lebih relistis
- estimasi eror lebih realistis meski nilainya lebih besar.
Semoga bermanfaat.
Yogyakarta, 08 Agustus 2025
- Color Balancing pada Foto udara DRONE/UAV
- Penjelasan Report Agisoft bab GCP location and Error estimations
- Resolusi Kamera VS Kualitas Geometri
- STRIP ADJUSMENT Drone Lidar, Sering Mengalami Gagal?
- Kompilasi data 3D dalam QGIS FREE
