PEMANFAATAN KAMERA CCTV DAN GPS UNTUK PEMETAAN CEPAT JALAN RAYA

Transkripsi

1 Pemetaan epat Jalan Raya Agus Darpono PEMANFAATAN KAMERA TV DAN GPS UNTUK PEMETAAN EPAT JALAN RAYA Agus Darpono Program Studi Teknik Geodesi Institut Teknologi Nasional Malang ABSTRAKSI Sistem pemetaan cepat jalan raya merupakan sistem pemetaan yang dilakukan dengan mengintegrasikan dua atau lebih kamera digital dan yang memiliki koordinat peta (georefensi) melalui sensor penentu posisi seperti Global Positioning System (GPS) maupun Inertial Navigation System (INS). Pengintegrasian ini dimaksudkan untuk mempercepat proses akuisisi data, sehingga dapat menghemat waktu dan biaya, dimana keakurasian data yang diperoleh dapat diandalkan untuk pemetaan skala besar serta dapat digunakan untuk memonitor aset jalan raya dan memberikan informasi spasial yang relevan Dari hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan 2 (dua) buah kamera TV, GPS Trimble DSM 132 dan Pasific rash yang dipasang diatas mobil didapatkan hasil bahwa tidak terdapat perbedaan yang mencolok lebar jalan yang diukur dengan Total Station Topcon GT 235N. Rata-rata penyimpangan lebar jalan hanya meter. Sedangkan dari penentuan titik konjugasi dan parameter EO akan dilakukan proses intersection untuk mendapatkan koordinat objek space point pada jalan raya. Dari proses yang telah dilakukan tersebut terhadap foto stereo menghasilkan rata-rata presisi terhadap koordinat x = m; y = m; dan z = m pada sembilan buah titik konjugasi. Kata Kunci: Pemetaan, TV, GPS, Titik Konjugasi. PENDAHULUAN Latar Belakang Desain sistem ini terdiri dari sepasang kamera yang dipasang sejajar di atap mobil, kemudian jarak antara kedua kamera diukur untuk memperoleh panjang baseline; sedangkan GPS dipasang di antara kedua kamera. Jarak antara kamera dan GPS juga diukur untuk memperoleh koordinat dalam sistem GPS (WGS-84). Komponen-komponen tersebut kemudian dihubungkan melalui komputer/laptop untuk menghimpun informasi yang direkam. Dengan 2 (dua) buah kamera TV dipasang paralel pada platform dengan jarak tertentu secara otomatis akan menghasilkan foto-foto yang 73

2 Spectra Nomor 22 Volume XI Juli 2013: bertampalan. Dari foto-foto yang bertampalan inilah yang kemudian dilakukan pengolahan data menggunakan teknik-teknik fotogrametri hingga menghasilkan koordinat-koordinat obyek jalan. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sistem pemetaan cepat (rapid mapping), agar dapat digunakan dengan baik dan memberikan kontribusi yang mendalam pada bidang ilmu fotogrametri dan dalam bidang survei pemetaan jalan raya di Indonesia. TINJAUAN PUSTAKA Pengertian Pemetaan epat Sistem pemetaan cepat profil jalan ini pada dasarnya terdiri dari beberapa bagian (Gambar 3), yaitu kalibrasi kamera, akuisisi data, georeferensi, proses data, dan hasil ukuran. Posisis dan orientasi sistem ini diperoleh dari proses georeferensi melalui GPS. Akuisis data dari GPS dan kamera TV otomatis telah menghemat waktu dan data yang diperoleh juga akurat. Hasil utama dari sistem ini berupa koordinat jalan dan koridornya serta informasi lainnya untuk memperbaharui data base Sistem Informasi Geografis. Gambar 1. Bagan Alir Pemetaan epat Profil Jalan 74

3 Pemetaan epat Jalan Raya Agus Darpono Metodologi Akuisisi Data Hal yang paling penting dalam konsep sistem pemetaan cepat profil jalan ini adalah mempercepat proses akuisisi data. Melalui pengintegrasian kamera TV dan GPS, maka proses akuisisi data dapat dipercepat. Namun, untuk mencapai tujuan itu, maka teknik fotogrametri juga dipakai. Dengan teknik ini pula, maka berbagai data spasial, seperti misalnya koordinat jalan dan koridornya, dapat diekstrak dari foto stereo hasil rekaman kamera TV. Untuk memperoleh parameter relative orientation dari sepasang kamera TV ini, maka dilakukan teknik constrain bundle adjustment terhadap panjang baseline. Namun, untuk memperoleh parameter ini, maka dibutuhkan nilai pendekatan awal (exterior orientation atau EO) yang dihitung menggunakan metode yang dikemukakan oleh Rampal (1979) atau Zeng dan Wang (1992). Dari nilai pendekatan awal tersebut, maka persamaan garis lurus (persamaan kolinier) pada obyek dan pada foto dapat dihitung sebagai berikut (Mikhail et al., 2001, Lumann et al., 2006). x x y y o o + + x r + c r r21 y + c r31 x dan y ( X X ) + r12 ( Y Y ) + r13 ( Z Z ) ( X X ) + r32 ( Y Y ) + r33 ( Z Z ) ( X X ) + r22 ( Y Y ) + r23 ( Z Z ) ( X X ) + r ( Y Y ) + r ( Z Z ) 32 Dimana adalah model kesalahan sistematik dalam arah x dan y; r11 merupakan elemen dari matrik rotasi; xo, yo adalah koordinat principal point; c adalah panjang fokus kamera, X,Y,Z adalah koordinat 3 demensi titik-titik obyek; Xc,Yc,Zc adalah koordinat 3 demensi kamera saat pemotretan; dan x,y merupakan koordinat foto, yaitu satu-satunya informasi yang diketahui (known observation) dari pengukuran langsung. Parameter yang lain tidak diketahui nilainya (unknown). Untuk setiap pengukuran koordinat foto akan menghasilkan sepasang persamaan garis lurus (persamaan 5). Apabila parameter EO relatif antar kedua kamera tersebut sudah dapat diketahui, maka ketika salah satu posisi kamera TV diberi koordinat GPS, kamera yang lainnya dapat dengan mudah dihitung posisinya dalam sistem koordinat GPS. Dengan demikian, maka akan diperoleh dua buah foto stereo terkalibrasi dan langkah selanjutnya adalah pencocokan citra untuk mengekstrak koordinat jalan. Teknik yang digunakan untuk pencocokan citra dan untuk men-digitasi titik-titik obyek pada foto stereo ini adalah dengan teknik image matching (Schenk, 1999). 33 = =

4 Spectra Nomor 22 Volume XI Juli 2013: Kalibrasi Kamera Kamera TV bukan merupakan kamera metrik. Artinya, susunan lensa dan D sensor tidak stabil sehingga perlu dikalibrasi untuk meminimalakan efek sistematik pada kamera TV (Gambar 4) dan agar koordinat 3D dapat diekstrak maka diperlukan parameter-parameter kalibrasi. Tujuan dilakukan kalibrasi yaitu untuk memperoleh parameter oriantasi dalam (Interior Orientation) yang meliputi panjang fokus, koordinat pricipal point, serta parameter distorsi radial dan tangensial. Gambar 2. Model Distorsi Lensa Kamera TV Kiri: kamera sebelum dikalibrasi Kanan: kamera setelah dikalibrasi Parameter kalibrasi kamera memegang peranan kunci untuk mendapatkan keakurasian tinggi titik-titik koordinat dari obyek-obyek yang terekam/ diukur melalui kamera TV. Indikasi ketelitian adalah jarak dan bentuk (shape) yang benar jika dibandingkan dengan data lapangan. Metode yang digunakan untuk mengkalibrasi kamera mengikuti metode yang diuraikan oleh Wolf & Dewitt (2000), yaitu: (1) Orientasi Dalam (Interior Orientation), (2) Distorsi Radial, (3) Distorsi Tangensial, dan (4) Distorsi Affinity. Pencocokan itra (Image Mathcing) Setelah posisi kedua kamera sudah dapat dikonversi ke dalam koordinat sistem GPS, maka titik konjugasi dapat dihitung nilai koordinat 3Dnya dengan teknik intersection (prinsip triangulasi) (Mikhail et al., 2001; Wolf dan Dewitt, 2000). Namun, sebelum proses intersection dilakukan, maka terlebih dahulu dipilih titik-titik konjugasi. Untuk menghasilkan ketelitian optimum maka teknik image matching (Schenk, 1999) digunakan untuk mendigitasi titik-titik koordinat pada kedua foto stereo. Ada beberapa teknik image matching untuk pendigitasian titik-titik koordinat, yaitu dengan teknik Feature-based Matching dan Area based Matching. Namun, dalam gagasan ini metode yang akan digunakan adalah teknik Area-based Matching karena dengan teknik ini ketelitian titik konjugasi dapat mencapai ketelitian subpiksel. Dua metode yang digunakan dalam teknik Area-based Matching yaitu 76

5 Pemetaan epat Jalan Raya Agus Darpono Normalized ross orrelation (N) dan Least Square Matching (LSM) (Schenk, 1999). Normalized ross orrelation (N) Normalized ross orrelation (N) dilakukan pada tahap awal untuk memperoleh nilai korelasi antar dua kelompok data nilai keabuan (gray value). Keunggulan teknik N adalah kecepatan komputasinya, tetapi hanya menghasilkan ketelitian 1 piksel (Mikhail et al., 2001). Untuk menghitung nilai korelasi dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut (Wolf dan Dewitt, 2000): c = m i= 1 j= 1 i= 1 j= 1 n m n [( A A)( B B) ] m n 2 2 ( A A) ( B B) ij ij ij i= 1 j= 1 Keterangan: c : merupakan nilai korelasi dari kedua citra A, : merupakan nilai keabuan (gray value) dari foto kiri dan foto kanan ij B ij (template dan matching window) A, B : merupakan nilai rata-rata keabuan (gray value) pada foto kiri dan foto kanan (template dan matching window) Apabila nilai korelasi telah sesuai maka obyek yang dianggap sama akan terorientasi dengan ditunjukkan oleh garis epipolar (Gambar 3). ij Gambar 3. Sepasang foto stereo dengan epipolar geometri Keterangan gambar: i, j : perspective center pada kamera (i) dan kamera (j) P : titik obyek Li, Lj : garis epipolar yang menghubungkan titik sepanjang Pi dan Pj B : basis foto 77

6 Spectra Nomor 22 Volume XI Juli 2013: Least Square Matching (LSM) Teknik Least Square Matching (LSM) digunakan untuk memperoleh keakurasian titik konjugasi hingga mencapai ketelitian sub-piksel yakni 0,01 piksel (Luhman et al., 2006; Scheller et al., 2007). Least Square Matching membutuhkan nilai pendekatan posisi yang cukup dekat terhadap nilai sebenarnya agar nilai iterasi lebih konvergen. Pendekatan dapat dilakukan dengan menggunakan transformasi affine yang terdiri dari 6 parameter transformasi (Gruen, 2001). 0 f ( x, y) e( x, y) = g ( x, y) + g x da11 + g x x0da12 + g x y0da21 + g ydb g y x db g y y db rs g ( x, y) rt Keterangan: f ( x, y) : merupakan koordinat template 0 g ( x, y) : merupakan koordinat pendekatan dari matching window e ( x, y) : merupakan noise (efek acak) pada citra g x da, g yda : merupakan gradien dari arah x dan y. r s (shift/pergerseran) dan r t (scale/skala). Kedua parameter ini merupakan parameter tambahan yang kemudian disebut parameter radiometrik. PELAKSANAAN PENELITIAN Sistem pemetaan cepat profil jalan ini pada dasarnya terdiri dari beberapa bagian, yaitu kalibrasi kamera, akuisisi data, georeferensi, proses data, dan hasil ukuran. Posisi dan orientasi sistem ini diperoleh dari proses georeferensi melalui GPS. Akuisisi data dari GPS dan kamera TV otomatis telah menghemat waktu dan data yang diperoleh juga akurat. Hasil utama dari sistem ini berupa koordinat jalan dan koridornya serta informasi lainnya. Berdasarkan uraian di atas, maka pelaksanaan penelitian ini dapat dituliskan sebagai berikut: 1. Melakukan kalibrasi kamera TV. Kamera TV bukan merupakan kamera metrik. Artinya, susunan lensa dan D sensor tidak stabil sehingga perlu dikalibrasi untuk meminimalakan efek sistematik pada kamera TV (Gambar 2) dan agar koordinat 3D dapat diekstrak, maka diperlukan parameterparameter kalibrasi. Tujuan dilakukan kalibrasi adalah untuk memperoleh parameter oriantasi dalam (interior orientation) yang meliputi panjang fokus, koordinat principal point, serta parameter distorsi radial dan tangensial. 78

7 Pemetaan epat Jalan Raya Agus Darpono 2. Metodologi Akuisisi Data Hal yang paling penting dalam konsep sistem pemetaan cepat profil jalan ini adalah mempercepat proses akuisisi data. Melalui pengintegrasian kamera TV dan GPS, maka proses akuisisi data dapat dipercepat. Namun, untuk mencapai tujuan itu, maka teknik fotogrameteri dipakai. Dengan teknik ini pula maka berbagai data spasial seperti misalnya koordinat jalan dan koridornya dapat diekkstrak dari foto stereo hasil rekaman kamera TV. 3. Pencocokan itra (Image Maching) Setelah posisi kedua kamera sudah dapat dikonversi kedalam koordinat sistem GPS, maka titik konjugasi dapat dihitung nilai koordinat 3D-nya dengan teknik intersection (prinsip triangulasi) (Mikhail et al., 2001; Wolf dan Dewitt, 2000). Namun, sebelum proses intersection dilakukan, maka terlebih dahulu dipilih titik-titik konjugasi. Untuk menghasilkan ketelitian optimum, maka teknik Image Matching (Schenk, 1999) digunakan untuk mendigitasi titiktitik koordinat pada kedua foto stereo. HASIL DAN PEMBAHASAN Data Kalibrasi Kamera Gambar di di bawah ini adalah pengukuran 100 titik yang terdapat pada papan kalibrasi. Selanjutnya, akan dilakukan proses pengkalibrasian dengan program terhadap data foto stereo yang diambil dengan kamera TV. Pada program tersebut, data manual dan digital dari papan kalibrasi akan secara otomatis tergabung serta menghasilkan koordinat papan lengkap dengan labelnya. Gambar 4. Kalibrasi Kamera dengan Foto Stero dari Papan Kalibrasi Ketelitian yang dihasilkan dari proses kalibrasi kamera dengan menggunakan dua buah kamera TV pada foto papan kalibrasi yang stereo dapat dilihat dari nilai baseline yang dihasilkan sebesar cm. Dari nilai tersebut terdapat selisih sebesar cm terhadap panjang baseline (jarak antar dua kamera) 50 cm. 79

8 Spectra Nomor 22 Volume XI Juli 2013: Data Pengukuran Jalan Raya menggunakan Kamera Digital (TV) Dari pengukuran dengan sistem pemetaan cepat ini menghasilkan 8 (delapan) pasang data foto yang stereo dengan menggunakan dua buah kamera digital (kiri dan kanan). Selanjutnya, diproses menggunakan metode fotogrametri yang diimplementasi ke dalam program. P1 P1 P1 P7 P8 P9 P6 P5 P4 P1 P1 P1 P7 P8 P9 P6 P5 P4 P1 P2 P3 P1 P2 P3 Gambar 5. Proses data foto stereo pada jalan Proses tersebut menghasilkan data-data koordinat objek space point (dalam sistem koordinat foto) seperti yang ditampilkan pada tabel berikut: No. Tabel 1. Data Koordinat Objek Space Point ID Koordinat Foto (m) x y z 1 P P P P P P P P P P P P

9 Pemetaan epat Jalan Raya Agus Darpono Data Pengukuran menggunakan Total Station (TS) Pengukuran ini dilakukan sebagai kontrol jarak pada setiap titik yang disurvei dan dilakukan perhitungan dengan proses topografi. Tabel 2. Data Koordinat Hasil Total Station dengan Sistem Lokal No. Point ID Koordinat Foto (m) x y z 1 P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P Analisa Hasil Pengukuran Sistem pemetaan cepat ini merupakan metode pengukuran dengan menggunakan dua buah kamera digital (TV) yang diintegrasikan dengan sistem navigasi berupa GPS. Dari pengukuran tersebut akan menghasilkan data video yang selanjutnya akan dikonversi ke dalam bentuk image/foto (*.JPEG atau *.TIF), dan untuk selanjutnya dilakukan proses data dengan teknik fotogrametri. Dalam hal ini, contoh data yang ditampilkan menggunakan 8 pasang foto stereo dengan objek penelitian di Kampus I ITN Malang. 81

10 Spectra Nomor 22 Volume XI Juli 2013: Gambar 6. Ilustrasi Foto-foto yang Direkam dari Kamera Kiri dan Kanan Selain menggunakan pengukuran dan perhitungan dengan teknik Fotogrametri, akan dilakukan pula pengukuran dan perhitungan dengan cara terestris menggunakan alat Total Station agar dapat dilakukan perbandingan terhadap data yang dihasilkan dan dari segi efisiensi waktu pada pengambilan data sampai dengan prosesingnya. Tabel 3. Koordinat Hasil Pemotretan dan Pengukuran dengan Total Station NO POINT ID Koordinat Hasil TS (m) Transformasi Koordinat Foto- Lokal (m) SELISIH (m) 1 P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P S e l i s i h 0,

11 Pemetaan epat Jalan Raya Agus Darpono Analisa Dari Perbandingan Koordinat Yang Dihasilkan Dari tabel 3 dapat dilihat bahwa hasil koordinat objek yang dihasilkan dengan pengukuran Mobile Mapping System (MMS) dan dengan pengolahan dengan teknik fotogrametri, tidak jauh berbeda dengan hasil koordinat yang dihasilkan Total Station. Apabila dilihat dari hal tersebut, sistem ini sudah cukup baik dengan selisih nilai terbesar terdapat pada titik 10 (P10), yaitu: untuk selisih nilai X = ; nilai Y = ; nilai Z = (dalam satuan meter), dan dengan nilai selisih rata-rata berkisar di bawah 1 mm untuk panjang jalan/total jarak keseluruhan 40 m. Analisa Hasil Jarak Antar Titik Dari hasil koordinat tersebut kemudian di-plot ke dalam Autoad dan dilakukan pengukuran jarak terhadap lebar dan panjang jalan. Pengukuran tersebut menghasilkan data sebagai berikut: P1 P7 P11 P12 lebar 4 panjang panjang P10 kiri 3 P8 kanan 3 P9 panjang lebar 3 panjang kiri 2 kanan 2 P6 P5 P4 panjang kiri 1 lebar 2 P2 lebar 1 panjang kanan 1 P3 Gambar 7. Ilustrasi Ukuran Jarak pada Jalan yang Disurvei Tabel 4. Data Pengukuran Lebar Jalan INS. LEBAR JALAN ( m ) LEBAR TIPE RATA2 PHOTO TS SELISIH

12 Spectra Nomor 22 Volume XI Juli 2013: Tabel 5. Data Ukuran pada Sisi Kiri dan Kanan Jalan P`NJANG SISI KIRI PANJANG SISI KANAN SLAG INSTRUMEN SELISIH SLAG INSTRUMEN SELISIH KIRI PHOTO TS SLAG KANAN PHOTO TS SLAG JUMLAH JUMLAH SELISIH SELISIH Data ukuran tersebut kemudian di-rata-rata, sehingga mendapatkan selisih nilai pengukuran yang menggunakan foto dengan pengukuran menggunakan Total Station. Perbedaan nilai pengukuran rata-rata untuk lebar jalan adalah m, sehingga dapat dikatakan cukup kecil dan pada pengukuran terhadap sisi kanan jalan hampir tidak terdapat selisih nilai pengukuran. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Pengintegrasian perangkat video kamera dengan GPS memiliki potensi untuk dapat melakukan inventarisasi dan pemetaan profil jalan secara ekonomis, cepat, dan akurat. Dengan sistem ini, diseminasi data geospasial akan dapat dilakukan dengan mudah dan efisien. Hasil penelitian dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Dari proses perhitungan metode fotogrametri dan pengukuran dengan total station untuk menentukan lebar jalan yang diamati tidak terdapat perbedaan yang mencolok, yaitu rata-rata penyimpangan lebar jalan hanya meter. 2. Digitasi terhadap titik-titik konjugasi pada dua foto stereo dengan teknik Image Matching, menggunakan metode Normalized ross orrelation (N) dan Least Square Matching (LSM) menghasilkan ketelitian 1 piksel dan dengan komputasi yang cepat; sedangkan metode LSM menghasilkan ketelitian hingga 0.01 piksel dan relatif lambat karena menerapkan perhitungan kuadrat terkecil. 3. Hasil perbandingan pengukuran dan pengolahan antara metode fotogrametri dengan metode terestrial, baik dari posisi (X, Y, Z) titik objek space ataupun jarak (panjang dan lebar) jalan yang diukur tidak menunjukan perbedaan nilai yang begitu jauh. Dengan kata lain, selisih dari kedua metode pengukuran tersebut sangatlah kecil. 84

13 Pemetaan epat Jalan Raya Agus Darpono Saran Dalam penelitian ini masih terdapat banyak kekurangan karena sistem ini masih dalam tahap percobaan dan masih pada proses pengembangan. Dengan demikian, saran untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut: 1. Penggunaan kamera TV dengan resolusi yang tinggi agar dapat menghasilkan foto dengan kualitas yang lebih baik, sehingga dapat menunjang hasil keakurasian data yang didapat. 2. Desain bar yang compactible pada semua jenis mobil dan dirancang dengan baik supaya tahan terhadap getaran mesin dan goncangan, sehingga data foto yang dihasilkan menjadi lebih baik. DAFTAR PUSTAKA larke, T.A. and Fryer, J.G The Development of amera alibration Methods and Models. Photogrammetric Record 16(91): Ellum,. and El-Sheimy, N The Development of a Backup Mobile Mapping System. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 32, Part 2, Fryer, J.G amera alibration in Non-Topographic Photogrammetry. In: H.M. Karara (Editor). Non-Topographic Photogrammetry. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing. Virginia: Falls hurch amera alibration. In: K.B. Atkinson (Editor). lose Range Photogrammetry and Machine Vision. Scotland, UK: Whittles Publishing. Geem,.V. and Gautama, S Mobile Mapping with a Stereo-amera for Road Assessment in the frame of Road Network Management. Gruen, A.W Least Square Matching: A Fundamental Measurment Algorithm. In: K.B. Atkinson (Editor). lose Range Photogrammetry and Machine Vision. Scotland, UK: Whittles Publishing. He, G., Orvets, G apturing Road Network Data Using Mobile Mapping Technology. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol. 33, Part B2. Amsterdam. Laflamme,., Kingston, T., and Mccuaig R Automated Mobile Mapping for Asset Managers. Germany: FIG onference. Li, R Mobile Mapping: An Emerging Technology for Spatial Data Acquisition. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 63 (9): , Bethesda, ASPRS. Luhman, T., Robson, S., Kyle, S., and Harley, I lose Range Photogrammetry Principles, Techniques and Aplication. Scotland, UK: Whittles Publishing. Mikhail, E.M., Bethel, J.S. and McGlone, J Introduction to Modern Photogrammetry. New York: John Wiley & Sons Inc. Myong Jong, Noh and Woosug, ho A Sdy On Generating Stereo Mozaic Image Using Video Frame. Annual onference. ASPNS. Portland, Oregon. Rampal, K.K A losed Solution for Space Resection. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 45(9):

14 Spectra Nomor 22 Volume XI Juli 2013: Robert Enriken, Robert, Rizos hris Aplication Of Mobile Mapping Technology Within a Road ang Traffic Authority. AGNSS Symposyum. Sidney, Australia. Schenk, T Digital Photogrammetry. Ohio, USA: TerraScience. Scheller, S., Westfeld, P., and Ebersbach D alibration of a Mobil Mapping amera System With Photogrammetric Methods. 5th International Symposium on Mobile Mapping Technology. Wolf, P.R., and Dewitt, B.A Elements of Photogrammetry with Applications in GIS. 3rd Edition. New York: McGraw-Hill ompanies Inc. Wang, X and.zeng, Z A General Solution of a losed-form Space Resection. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 58(3): Lambdatech: (Akses Website 28 Pebruari, 2013). Roadware : (Akses Website 28 Pebruari, 2013). VISAT: (Akses Website 28 Pebruari, 2013 ) 86