skip to main content

Optimalisasi Data DEM LiDAR pada Area Perairan Sungai

1Department of Geodetic Engineering, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Sudarto, SH, Tembalang, Semarang, Indonesia 50275, Indonesia

2Badan Informasi Geospasial (BIG), Indonesia

3Jl. Raya Jakarta - Bogor KM. 46 Cibinong 16911, Indonesia, Indonesia

Received: 19 Jan 2023; Revised: 15 May 2023; Accepted: 13 Jun 2023; Published: 13 Jun 2023.

Citation Format:
Abstract

Light Detection and Ranging (LiDAR) merupakan salah satu alat yang dapat menghasilkan akurasi tinggi dalam mengukur tinggi di permukaan bumi. Dengan menggunakan teknologi LiDAR dapat digunakan untuk mendeteksi beberapa objek di permukaan bumi seperti ground, vegetasi atau bangunan, namun teknologi LiDAR mempunyai kelemahan yaitu sulit mendeteksi titik-titik di area perairan. Oleh karena itu kerapatan point cloud di daerah perairan termasuk kategori rendah, sehingga DEM yang diturunkan dari data LiDAR memiliki permukaan air yang tidak alami. Hydro-flattening adalah proses menciptakan DEM yang diturunkan dari data LiDAR dengan tujuan untuk membuat permukaan air sungai rata dan mengalir. Komponen penting dari pembuatan hydro flattening adalah breakline, Data utama pada proses ini adalah point cloud Lidar yang sudah terklasifkasi ground dan centerline. Ada 4 langkah dalam metode semi otomatis ini yaitu langkah pertama, Continous Bare Ground Surface (CBGS) dibuat dengan mencari elevasi terendah sepanjang sungai yang akan diproses. Pada langkah kedua, membuat radius pencarian berbentuk lingkaran yang berpusat pada centreline sungai untuk mencari elevasi point cloud LiDAR paling rendah di setiap lingkaran, elevasi tersebut digunakan untuk membuat Virtual Water Surface (VWS). VWS ini perlu dilakukan revisi karena ketinggian minimum pada data LiDAR tidak selalu merupakan ketinggian permukaan air, VWS yang direvisi ini disebut sengan Base Virtual Water Surface (B-VWS). Langkah ketiga adalah ekstraksi breakline dan smoothing hasil esktraksi breakline,. Langkah keempat adalah konversi breakline 2D ke 3D, hasil breakline 2D dimasukkan ketinggian dari B-VWS sehingga menjadi breakline 3D yang dapat digunakan untuk menghasilkan Hydro-flattening DEM. Hydro flattenning diterapkan pada 2 lokasi sungai yang berbeda-beda, dimana lokasi sungai 1 memiliki karakter sungai dengan kategori kecil, sedangkan sungai 2 memiliki karakter sungai yang bercabang. Dari hasil Hydro flattenning DEM LiDAR pada daerah perairan dapat sesuai dengan kondisi yang ada dilapangan yaitu perairan sungai yang datar dan mengalir dari hulu ke hilir. Dari kedua sungai tersebut membuktikan pentingnya dilakukan Hydro flattenning pada DEM LiDAR

Kata kunci :  LiDAR, Hydro-Flattening, Breakline, Continous Bare Ground Surface, Virtual Water Surface

Fulltext View|Download

Article Metrics:

  1. Brennan, R., & Webster, T. L., 2006. Object-oriented land cover classification of lidar-derived surfaces, The Canadial Journal of Remote Sensing, Vol. 32(2), 162–172
  2. Charaniya, A. P., Manduchi, R., & Lodha, S. K. (2004). Supervised Parametric Classification of Aerial LiDAR Data. In CVPRW’04, Proceedings of the IEEE 2004 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, Vol. 3, pp. 1–8
  3. Deshpande, S. S., 2017. Semi-automated Methods to Create a Hydro-flattened DEM using Single Photon and Linear Mode LiDAR Points, Disertation, Graduate Program in Geodetic Science, The Ohio State University, USA
  4. Deshpande, S. S., & Yilmaz, A. (2017). A semi-automated method to create a lidar-based hydro-flattened DEM. International Journal of Remote Sensing, 38(5), 1365–1387. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1280632
  5. Heidemann, H. K., 2012. Lidar base spesification version 1.0: US Geological Survey Techniques and Method, book 11, chap
  6. Jiang, J., Ming Y., Zhang, Z., Zhang, J. (2005). Point-based 3D Surface Representation from Lidar Point clouds. The 4th ISPRS Workshop on Dynamic and Multi-dimensional GIS. September 6-8, 2005, Wales, UK, 1-4
  7. Korzeniowska, K., 2012. Modelling of water surface topography on the Digital Elevation Models using LiDAR data, 1–3. Proceedings of the AGILE'2012 International Conference on Geographic Information Science, Avignon, April, 24-27, 2012
  8. Maune, D. F., 2013. FEMA's Mapping and Surveying Guidelines and Specifications. in Proceedings of the Fall 2003 Conference of American society for Photogrammetry & Remote Sensing
  9. Renslow, 2012 Manual of Airbone Topographic Lidar, Bethesda, Maryl
  10. Wang, C., & Glenn, N. F. (2009). Integrating LiDAR Intensity and Elevation Data for Terrain Characterization in a Forested Area. IEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 6(No. 3), 463–466

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.