Pembuatan Digital Terrain Model (DTM) dari Light Detection and Ranging (LiDAR) menggunakan Metode Morfologi Sederhana

Abstract

AbstrakPembuatan Peta RBI skala 1:5.000 membutuhkan waktu yang lama, khususnya untuk pembuatan layer kontur. Layer kontur bisa didapatkan dari data hasil ekstraksi foto udara dan data Light Detection and Ranging (LiDAR). Sekarang ini, teknologi LiDAR lebih diandalkan untuk membuat Data Surface Model (DSM). Dari DSM dilakukan proses ekstrasi data untuk mendapatkan data Digital Terrain Model (DTM) atau Digital Elevation Model (DEM) yang prosesnya lebih cepat dan membutuhkan biaya yang relatif rendah. Metode filtering yang digunakan adalah metode Simple Morphological Filtering (SMRF) dengan memasukkan nilai parameter cell size, slope, windows, elevation threshold dan scalling factor. Hasil Cohen's kappa rata-rata menunjukkan indikator DTM dalam kondisi baik, yang artinya dengan menggunakan metode SMRF, nilai kappa berada diantara 0,4-0,7. Smoothing filter dilakukan untuk menghilangkan sel kosong/ sel tanpa data. DTM yang dihasilkan dibandingkan dengan data validasi lapangan. Root Mean Square Error (RMSE) yang diperoleh berkisar antara 0,621-0,930 dan nilai Linear Error 90% (LE90) yang diperoleh berkisar antara 1,025-1,605. Hasil penelitian ini menunjukkan nilai RMSE dan LE90 tersebut memenuhi ketelitian vertikal peta skala 1: 5.000 dan masuk dalam kelas 2 dan 3 sesuai Peraturan BIG No.6 Tahun 2018 mengenai perubahan atas Perka BIG No.15 Tahun 2014 tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. Abstract [Title: Digital Terrain Model (DTM) Generation From Light Detection and Ranging (LiDAR) Data By Using Simple Morphological]The production of Indonesian Topographic Map (RBI) in the scale of 1:5000 takes a long time, especially in the making of contour layer. Contour layer can be extracted from both Aerial Photogrammetry and LiDAR data. Nowadays, LiDAR technology is getting more reliable for DSM. From DSM can be exctracted to get DTM/DEM. DTM/ DEM generation because of its shorter processing time and relatively low cost. The filtering method used in this research is Simple Morphological Filtering (SMRF) which input parameters are: cell size, slope, windows, elevation threshold and scaling factor. Average value of Cohen's kappa is in the range of 0.4-07 which means that the generated DTM is good. Because of the existence of null values in the generated DTM, the smoothing filters have been applied. The extracted DTM then be compared to in situ data. The RMSE ranged from 0,621 to 0,930 m and LE90 about 1,025-1,605. Those RMSE and LE90 values satisfied the vertical accuracy of the 1: 5000 topographic map and graded as the second and third class in accordance to BIG Regulation No.6 of 2018 as revision of Perka BIG No.15 of 2014 focusing on Technical guidelines for Basic Map Accuracy.

Accuracy of DSM By Using Unmanned Aerial Vehicles on the Downstream of Welang Riverbank, District of Pasuruan, Jawa Timur

“…However, most areas vulnerable to floods are relatively flat. A DSM generates maps containing information on elevations of all features on the Earth's surface [3], [4]. The information can then be used in flood modeling [5].…”