BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Sistem penginderaan jauh sekarang ini semakin berkembang pesat seiring dengan kemajuan alat dan teknologi yang ada, sehingga banyak kalangan yang memanfaatkan data dari penginderaan jauh. Penginderaan jauh ialah ilmu untuk memperoleh informasi tentang objek, daerah, atau gejala dengan jalan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat tanpa kontak langsung terhadap objek, daerah atau gejala yang dikaji. Salah satu data penginderaan jauh yang kerap kali digunakan adalah data yang berasal dari foto udara. Foto udara merupakan foto yang diambil menggunakan sensor kamera dengan menggunakan detector film dan proses perekamannya dilakukan dengan fotografi secara serentak. Foto udara merupakan citra fotografi yang diperoleh dari pesawat tanpa awak sebagai media pembawa atau wahana dan kamera untuk mendapatkan foto udara. Untuk mengetahui gambaran objek secara keseluruhan dapat dilakukan dengan cara mengamati foto udara dan menggabung foto udara secara berurutan (mozaik). Mozaik merupakan serangkaian foto daerah tertentu yang disusun menjadi satu lembar foto yang lebih lebar. Tujuannya untuk menggambarkan daerah yang dikaji atau daerah penelitian secara utuh. Pembentukan citra mosaic panoramic pada dasarnya adalah proses penggabungan beberapa citra dimana citra yang satu memiliki beberapa kesamaan objek dengan citra yang lain. Sehingga dari hasil penggabungan tersebut diperoleh citra baru dengan sudut pandang yang lebih luas. Secara umum konsep kerja citra mosaic panoramic dimulai dengan pengumpulan data citra yang memiliki kesamaan titik, selanjutnya dilakukan pelipatan pada titik sudut yang berkesesuaian dari citra-citra pembentuknya. Untuk itu diperlukan suatu metode penggabungan citra berdasarkan konsep transformasi geometri (Budiarti, 2008). 1

2 2 Pada proses pentautan foto udara, untuk mencocokan titik-titik fitur dibutuhkan titik fitur yang mempunyai tingkat ciri yang tinggi. Semakin tinggi tingkat ciri suatu titik fitur, maka titik fitur yang terdeteksi akan sedikit. Sedangkan semakin rendah tingkat ciri suatu titik fitur, maka titik fitur yang terdeteksi semakin banyak. Pada proses pentautan foto udara, tingkat akurasi dipengaruhi oleh banyaknya titik fitur yang terdeteksi. Jika titik fitur yang terdeteksi terlalu banyak maka tingkat akurasi pada pencocokan titik fitur rendah dan sebaliknya. Menurut Mahabadi (2010), metode Moravec Corner Detection mempunyai beberapa masalah, yaitu sudut yang terdeteksi sangat tergantung pada arah kernel dan tepi pada citra. Pada metode ini menggunakan binary dan rectangular window, sehingga beberapa noise terdeteksi sebagai sudut. Sedangkan metode HCD akan memberikan penyelesaian dari metode Moravec menggunakan gaussian window yang halus dan melingkar untuk mengurangi beberapa noise yang terdeteksi sebagai sudut. Pada penelitian yang dilakukan Dey dkk (2012) mengenai perbandingan metode Moravec Corner Detection dan algoritma Harris Corner Detection dalam pendeteksian citra, terbukti bahwa hasil titik sudut dari HCD lebih sedikit dibandingkan metode moravec. Berdasarkan latar belakang diatas maka dalam penelitian ini dipilih algoritma HCD sebagai deteksi fitur untuk sistem pentautan foto udara. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas, maka rumusan masalah yang menjadi dasar penelitian ini adalah bagaimana mentautkan foto udara menggunakan algoritma Harris Corner Detection sebagai deteksi fitur dengan KNN dan KDTree sebagai metode matching. 1.3 Batasan Masalah Dalam pembuatan dan uji coba sistem ini, diberikan beberapa batasan masalah sebagai berikut : 1. Sistem pentautan foto udara menggunakan library OpenCV yang prosesnya dilakukan di komputer.

3 3 2. Penelitian ini difokuskan pada pemrosesan pentautan foto udara menggunakan algoritma HCD yang dilakukan di komputer. 3. Setiap satu kali proses pentautan digunakan dua buah foto udara dan proses pentautan foto dapat dilakukan lebih dari dua kali. 4. Format foto yang digunakan hanya berformat JPG. 5. Foto udara yang digunakan sudah tersedia. 6. Foto udara yang diproses merupakan foto yang tidak blur. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan sistem pentautan foto udara menggunakan algoritma Harris Corner Detection sebagai deteksi fitur dengan KNN dan KDTree sebagai metode matching. 1.5 Manfaat Penelitian Dari penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan foto udara dengan cakupan wilayah yang luas dan tampilan objek yang jelas, sehingga dapat dimanfaatkan untuk keperluan pemetaan. 1.6 Metodologi Penelitian Metodologi dan tahapan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Menentukan tema yang akan dipilih dengan cara mengidentifikasi masalah-masalah yang ditemukan dan dikonsultasikan dengan dosen pembimbing. 2. Setelah masalah teridentifikasi, maka akan ditemukan solusi dari masalah yang ditemukan. 3. Studi literatur, yaitu mempelajari data-data dari pengetahuan kuliah, pustaka, jurnal, karya ilmiah, buku-buku, situs internet yang terkait dengan algoritma harris corner detection dan stitching seperti tahap-tahapan dalam stitching foto udara. 4. Konsultasi dengan dosen pembimbing yang sesuai bidang penelitian tentang rancangan yang akan diterapkan pada penelitian ini.

4 4 5. Membuat perancangan pada penelitian yang terdiri dari perancangan sistem pentautan foto udara menggunakan algoritma HCD yang meliputi rancangan logika untuk memudahkan dalam implementasi sistem pentautan foto udara. 6. Dilakukan implementasi dari perancangan sistem pentautan foto udara menggunakan algoritma HCD menggunakan sistem operasi Linux dan library OpenCV Selanjutnya adalah analisis dan pengujian terhadap sistem pentautan foto udara menggunakan algoritma HCD yang telah dibuat dengan memproses beberapa contoh foto sebagai input, kemudian yang memiliki beberapa titik kecocokan dilakukan penggabungan. Pengujian dilakukan dengan variasi translasi, variasi skala dan variasi rotasi dari setiap foto yang akan ditautkan. 8. Penulisan laporan akhir berisi penelitian yang telah dilakukan. 1.7 Sistematika Penulisan Secara garis besar penulisan laporan ini terdiri dari tujuh bab, yaitu: BAB I : PENDAHULUAN Bab ini berisi latar belakang masalah penelitian, rumusan masalah penelitian, tujuan penelitian, batasan masalah pada penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian yang dilakukan serta sistematika penulisan laporan penelitian. BAB II : TINJAUAN PUSTAKA Bab ini menguraikan penjelasan tentang informasi hasil penelitian-penelitian terdahulu yang berkaitan dengan masalah penelitian yang sedang diteliti. BAB III : LANDASAN TEORI Bab ini menguraikan dasar teori mengenai metode-metode yang digunakan, serta algoritma sistem yang dibuat.

5 5 BAB IV : PERANCANGAN SISTEM Bab ini berisi tentang penjelasan perancangan algoritma sistem dan metode yang digunakan pada sistem pentautan foto udara menggunakan algoritma HCD yang dibuat. BAB V : IMPLEMENTASI Bab ini menjelaskan implementasi sistem pentautan foto udara menggunakan algoritma HCD yang telah dirancang. BAB VI : PENGUJIAN DAN ANALISIS Bab ini berisi mengenai hasil pengujian sistem yang dilakukan meliputi variasi translasi, variasi skala dan variasi rotasi. Serta evaluasi sistem pentautan foto udara menggunakan algoritma HCD. BAB VII : PENUTUP Bab ini bersisi kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan dan saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya. h