SURVEYING TANAH LONGSOR DI TIMBUNAN JALAN MENGGUNAKAN UAV

PHOTOGRAMMETRY

A. Data Foto Udara

Data foto udara yang digunakan dalam penelitian ini, diperoleh dengan menggunakan

alat UAV Fotogrametri MD4-200 Model oleh Microdrones (Microdrones GmbH, 2011), 4-

rotor vertikal take-off dan landing dengan kendaraan otonom dan semi-kapasitas kontrol

otonom (lihat gambar 1.)

Hal ini dilengkapi dengan antena GPS, altimeter dan magnetometer untuk calculate

koordinat posisi selama penerbangan. beberapa sinyal dari alat navigasi (akselerometer,

giroskop, airpressure, kelembaban dan sensor suhu, dll) emmited untuk base station oleh

pemancar radio dan disimpan pada onboard, perekam penerbangan (kartu microSD) Wich

memungkinkan pasca-analisis penerbangan. Selain itu, kamera digital Pentax Optio A40,

dengan 12 megapixels, stabilisasi foto, memicu, fungsi zoom dan tilt Kamera-mount

dikendalikan dari remote control (lihat gambar. 2).

B. Metode

Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi berbagai tahapan yang akan

dijelaskan lebih rinci dibawah ini.

1. Survey Pendahuluan

Survey pendahuluan ini meliputi letak lokasi penelitian, kondisi lapangan serta

menentukan metode yang akan digunakan dalam penelitian ini. Tujuan dari pekerjaan ini

adalah mengembangkan metode yang akurat dan murah untuk mengkarakterisasi longsor

terletak pada ukuran jalan . itu diterapkan pada titik kilometric 339 milik A92 kemacetan ,

dalam jangka kota Abla , provinsi Almeria , Spanyol .

2. Perencanaan Jalur Terbang

Rute penerbangan diprogram menggunakan grafis yang antarmuka berbasis informasi

Google Earth, dan tindakan untuk dilakukan di setiap waypoint didefinisikan, termasuk

posisi holding, orientasi foto dan aktivasi pemicu. Tanah longsor itu dikaji adalah di

tanggul milik A92, kemacetan terletak antara Almeria dan Granada provinces, tenggara

Spanyol. Tanggul sekitar 100 m panjang, dan elevasi perbedaan antara parit dan tanggul

adalah 20 m.

Perangkat lunak yang cocok dengan pesawat tak berawak, modul Waypoint Editor,

perencanaan penerbangan adalah dirancang. Tiga rute paralel sepanjang jejak melengkung

dari jalan, termasuk 18 foto masing-masing, membuat total penerbangan perencanaan.

Longitudinal dan transversal tumpang tindih, 85% dan 60 % Masing-masing, sudah cukup

untuk menutupi seluruh area target (lihat gambar. 5).

Survey Pendahuluan

Perencanaan Jalur Terbang

Pengambilan Data Foto Udara

Pengolahan Data

Peta Garis

3. Pengambilan Foto Udara

Sebelum melakukan pemotretan foto udara, disediakan dulu peta dasar yang

mencakup daerah yang akan dipetakan. Peta dasar ini didapat dari image google earth.

Dari image google earth ini kemudian dibuat jalur penerbangan yang sudah dijelaskan

dalam tahap sebelumnya. Pada saat di mana pesawat itu dilakukan , angin rata-rata

kecepatan adalah 3,5 m / s . Efek angin dapat diamati dalam gambar 6 , di mana

penyimpangan dari jalur linier yang akan ditampilkan. Langkah selanjutnya adalah

membuat mozaik foto udara. Bahwa mozaik foto udara merupakan gabungan dari dua

atau lebih foto udara yang saling bertampalan sehingga menghasilkan paduan citra yang

berkesinambungan dan menampilkan daerah yang lebih luas.

4. Pengolahan Data

Proses pengolahan data pada penelitian ini menggunakan software Photomodeler Pindai

2011 adalah yang dipilih sebagai perangkat lunak untuk proses fotogrametri, karena

software ini murah, multi-perangkat lunak aplikasi yang dapat digunakan dengan baik ,

konvergen dan proyek fotogrametri paralel.

C. Analisis dan Pembahasan

Photomodeler Pindai 2011 adalah yang dipilih perangkat lunak untuk proses

fotogrametri . Ini adalah murah multi-perangkat lunak aplikasi yang dapat digunakan dengan

baik , konvergen dan proyek fotogrametri paralel.

Kesalahan geometris diperkenalkan oleh lensa kamera sebelumnya dikalibrasi dengan

menggunakan metode kalibrasi lapangan berdasarkan kalibrasi lab sebelumnya . Proyek

kalibrasi dilakukan menggunakan beberapa titik sasaran dengan koordinat dikenal terletak 50

m jauh dari posisi kamera , tinggi penerbangan yang sama yang digunakan dalam pekerjaan

luar . Parameter yang dikalibrasi adalah panjang fokus , ukuran format Sensor kamera CCD ,

lokasi sensor titik utama , dua radial koefisien fungsi distorsi dan dua decentring fungsi

distorsi koefisien (lihat tab . 1 ) .

Semua foto dari proyek fotogrametri yang resampled menggunakan fungsi distorsi

yang diperoleh dengan pra - kalibrasi . Gambar . 7 menunjukkan bagaimana garis lurus dari

jalan diperbaiki setelah Proses koreksi distorsi .

Proses orientasi relatif ( Wolf, 1983) dilakukan , mengidentifikasi set poin umum di

setiap tumpang tindih pasang foto , yang dikenal sebagai titik dasi . Total A jumlah 8451 poin

tie secara otomatis diidentifikasi pada Proses orientasi relatif , hanya menggunakan 37 dari 54

proyek Foto , yang cukup untuk menutupi seluruh permukaan target . Orientasi relatif

dilakukan dengan menggunakan metode iteratif yang menghitung estimator kesalahan

keseluruhan blok penyesuaian , dan akar kuadrat rata-rata kesalahan ( RMS ) dari masing-

masing dasi titik yang digunakan . Setelah iterasi keempat , sistem ini berkumpul .

Keseluruhan error adalah 0,607 piksel , dan RMS maksimum adalah

0.832 piksel . Mutlak proses orientasi ( Wolf, 1983) diterapkan oleh pendekatan transformasi

affine yang berarti terjemahan , rotasi dan skala perubahan , dengan menggunakan tiga

koordinat terbaik dipilih dari satu set data titik kontrol tanah.itu blok fotogrametri itu

ditampung oleh Universal Transverse Mercator UTM sistem koordinat , belahan bumi utara

dan nomor zona 30 , dengan Datum Eropa 1950 dan Model geoidal Ibergeo .

Setelah blok fotogrametri telah disesuaikan dan diproyeksikan sistem UTM,

awan titik tiga-dimensi yang terdeteksi di seluruh model (gbr. 8).

Setelah edisi dan kebisingan penyaringan, Permukaan Triangulasi dengan

147.914 segitiga berasal dari 77306 poin jala melalui plot. Tabel 2 menunjukkan

statistik univariat utama dari data yang diperoleh ditetapkan.

Hal ini dapat diamati bahwa algoritma autokorelasi memberikan titik awan

didistribusikan dengan baik yang posisinya disesuaikan dengan distribusi normal

Permukaan 55804 segitiga dihasilkan dengan menggunakan thr tersebut. poin dimensi

(gbr. 9).

Hal ini dapat diamati bahwa tidak ada tekstur untuk zona tertentu, berwarna

abu-abu dengan nada datar, yang hampir sejajar dengan foto-foto 'sumbu, yaitu,

pesawat vertikal. Karena konsentrasi yang tidak teratur pada permukaan segitiga

poin, permukaan baru, yang dikenal sebagai Digital Elevation Model (DEM)

adalah interpoled (gbr. 10), menggunakan skema kotak biasa, mendapatkan

satu poin masing-masing 0,5 m diinterpolasi oleh basis radial metode fungsi.

Kontur garis diperoleh dengan persimpangan DEM dan set 1-m bidang sejajar

interval untuk bidang horisontal, dan informasi itu diekspor ke format dxf (gbr. 11)

Produk lain yang khas dari proyek fotogrametri adalah orto-gambar, dengan

sifat kartografi, diperoleh resampling dari foto proyek akuntansi topografi deformasi.

The DEM dan blok fotogrametri disesuaikan re input data untuk proses

orthorectification. Gambar, 12

menunjukkan garis kontur di atas 0,01-m pixel orto-imageBerkat 31 poin

sasaran disalurkan melalui bidang studi, akurasi keseluruhan proyek ini dihitung

berdasarkan diamati perkiraan koordinat perbandingan. Data yang diamati set

termasuk koordinat diukur dari 31 cek poin, yang terwujud oleh beberapa target yang

dicetak kode (gbr. 13)

Mereka didistribusikan baik di seluruh daerah penelitian mencoba bahwa Foto

yang diperoleh dari pesawat tak berawak termasuk mereka (gbr. 14).

Coordinates poin sasaran diukur dengan Trimble R6 GPS Receiver (Trimble,

2011) di Real Time. Kinematik Modus (RTK), menerapkan pasca-proses dengan

waktu koreksi data yang disimpan di stasiun Calar Alto, milik Positioning Andalusia

Network (RAP) (Red Andaluza de Posicionamiento, 2011), 20,8 Km jauh dari

dipelajari daerah, pada saat yang sama dari kampanye topografi. Membandingkan

diukur dengan GPS X dan Y koordinat 31 cek poin dan posisinya lebih orthoimage

tersebut, akar planimetris berarti kesalahan squared (RMS XY ) diperoleh (Tabel 3).

Altimetrik root mean squared error (RMS Z ) adalah diperoleh dengan

membandingkan diukur dengan koordinat GPS dari Z titik cek, dan diperkirakan dari

DEM di posisi diukur dengan GPS.

Sebuah studi sebelumnya, menerapkan teks Kolmogorov-Smirnov (Royston,

1982), menunjukkan bahwa X, Y dan Z melakukan kesalahan didistribusikan sebagai

fungsi normal pada tingkat kepercayaan 99%.

D. Kesimpulan dan Saran

1. Kesimpulan

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa total kesalahan yang dilakukan, hingga 0,12

m, cukup untuk karakterisasi geometris tanah longsor di jalan tanggul. Kedua produk yang

diperoleh, DEM dan orto-foto dapat digunakan sebagai inlet data ke beberapa metode yang lebih

digunakan untuk menghitung stabilitas tanah longsor, sebagai metode numerik dan batas metode

kesetimbangan. UAV Fotogrametri menunjukkan sebagai metode yang efisien terletak antara

foto udara klasik dan terestrial teknik survei. Ini harus adverted bahwa metodologi ini dibatasi

oleh kondisi meteorologi, khususnya kecepatan angin yang memiliki untuk bisa sampai 5 m / s.

Selain itu, arah gambar yang diambil, ortogonal pesawat jalan, tidak adalah titik terbaik

pandang untuk mengkarakterisasi beberapa permukaan longsor. Beberapa permukaan ini

disembunyikan karena sudut longsor utama adalah dekat dengan 45 º dengan terhadap bidang

horizontal. Aksesibilitas tanggul ke kontrol tanah titik pengukuran bisa sulit dan berbahaya,

terutama ketika topografi yang kuat atau kenaikan antara atas dan bagian bawah tanggul yang

tinggi. Untuk karya-karya di masa depan akan menguji penerapan proyek fotogrametri dengan

paralel Foto axis, berorientasi pada lereng utama tanggul. Selanjutnya, hal itu akan dihitung

kenaikan total kesalahan ketika titik kontrol tanah didistribusikan.

2. Saran

a. Sebelum alat itu digunakan harus dikalibrasi terlebih dahulu agar didapatkan hasil yang

lebih akurat.

b. Pada saat pengambilan data foto udara harus mempertimbangkan kondisi alam seperti

kecepatan angin, kondisi cuaca, serta tekanan udara disekitarnya sehingga ketinggian

pesawat relative stabil.

E. Referensi

F, Carvajal. dkk. 2011. Surveying A Landslide In A Road Embankment Using Unmanned Aerial Vehicle Photogrammetry. ESI – Dept. of Rural Engineering, University of Almeria,

TUGAS FOTOGRAMETRI

RESUME: SURVEYING TANAH LONGSOR DI TIMBUNAN JALAN

MENGGUNAKAN UAV PHOTOGRAMMETRY

Disusun Oleh:

Muhammad Irsyadi Firdaus 3512100015

Kelas: Fotogrametri A

JURUSAN TEKNIK GEOMATIKA

FAKULTAS TEKNIK SIPIL DAN PERENCANAAN

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

SURABAYA

2014