Typical Pointcloud, Drone RGB VS Drone Lidar Untuk Pembuatan Tapak Bangunan
Drone yang membawa sensor kamera RGB, dalam hal ini metode fotogrametri yang digunakan untuk menghasilkan data pointcloud adalah multi view stereo, atau disingkat MVS. Pada beberapa aplikasi hasil dari metode MVS juga menghasilkan depth maps. Kedua jenis data, pointcloud dan depth maps bisa digunakan untuk membuat model 3D. Dimana input awalnya berupa foto atau image, bisa mengandung koordinat, bisa juga tidak.
Pada tulisan singkat kali ini bahasan akan dibatasi pada karakter pointcloud saja. Dimana pointcloud yang dihasilkan dari fotogrametri menghasilkan cukup banyak noise dan uncertainty position point yang mengelilingi obyek yang direkam. Semisal bangunan rumah. Perhatikan gambar dibawah ini.
Pada gambar diatas nampak sekali banyaknya noise yang mengelilingi sebuah bangunan. Dari beberapa kasus metode collecting data yang mengaplikasikan kamera oblique dan nadir bisa sedikit memperbaiki kondisi ini. Termasuk dalam menambal bagian dinding yang sering hilang data pointcloudnya. Hanya saja jumlah data yang besar akan menjadi persoalan lain pada saat pengolahan data. Jika model pointcloud tersebut digunakan sebagai bahan untuk membuat tapak bangunan, bukan pekerjaan semudah jika pointclouds dihasilkan dari sensor Lidar.
Mengapa?
Pointcloud dari sensor lidar tidak dihasilkan dari turunan piksel, tetapi dihasilkan dari perekaman gelombang laser. Sehingga uncertainty point position sangat kecil. Bisa dipastikan tingkat akurasi dan presisi data pointclouds jauh lebih tinggi daripada pointclouds dari data foto.
Perhatikan gambar diatas. Setiap bangunan lebih detil dan presisi direkam dalam bentuk pointcloud. Meski dinding bangunan sebagian besar tidak tergambarkan, namun kepastian sudut dan batas antara bangunan dengan tanah bisa dengan tegas dibedakan dan diklasifikasi. Noise pada data lidar tetap ada, namun jumlahnya sedikit dan bisa dengan mudah dikelompokkan pada tahap klasifikasi. Karena presisi dalam menggambarkan sudut dan perbatasan bangunan dengan tanah, melakukan ekstraksi tapak bangunan bisa dilakukan secara manual atau dengan algoritma seperti learning machine atau AI, dan lebih mudah jika dibandingkan data pointcloudnya dari foto udara.
Jika dilakukan dengan hati-hati kedua jenis pointcloud baik dari foto udara drone maupun dari drone lidar, sama sama bisa menghasilkan tapak bangunan, hanya saja proses untuk menghasilkan tapak bangunan pada pointclouds dari drone RGB lebih berat prosesnya. Hal ini terkait pada karakteristik pointcloudsnya.
Yogyakarta, 07 February 2024
