Perkembangan dunia survey dengan drone saat ini sudah semakin maju. Jika pada era sebelumnya foto udara dengan drone/UAV ini menggunakan penerbangan secara manual, maka saat ini sudah bisa fully autopilot. Demikian juga sensor yang dibawa, baik sensor pengambilan data raster maupun sensor posisi.
Untuk positioning, jika dulu yang tersedia hanya GNSS biasa, saat ini sudah bisa menggunakan RTK. Sensor pengambilan data pun mengalami kemajuan, jika dulu hanya data raster berupa kamera foto, saat ini sudah tambahkan sensor LiDAR.
Kebutuhan akan ketelitian Digital Terrain Model (DTM) atau kontur yang dihasilkan oleh pemetaan dengan Drone/UAV yang mendasari adanya sensor LiDAR pada drone/UAV. Dengan sensor LiDAR ini maka diharapkan permasalahan ketelitian tersebut dapat diatasi. Keunggulan Sensor LiDAR akan menambah ketelitian DTM yang dihasilkan pada survey dengan menggunakan Drone/UAV.
Kemampuan LiDAR dalam menembus vegetasi yang rapat untuk mendapatkan ground merupakan kelebihan yang mampu meningkatkan akurasi DTM/Kontur. Jika menggunakan foto udara biasa, maka daerah dengan kanopi/tutupan yang padat (misalkan hutan) akan sulit didapatkan DTM/Kontur yang akurat. Daerah dengan tutupan yang padat akan dilakukan interpolasi jika menggunakan foto udara biasa. Interpolasi tentu saja sangat menyulitkan dan kurang akurat jika daerah tersebut sangat luas lingkupannya.
Penggabungan dua sensor pengambilan data yaitu kamera dan LiDAR akan membuat akurasi data semakin baik. Data LiDAR dilengkapi dengan coloring dari hasil kamera serta data kamera dengan posisi ground menggunakan data LiDAR merupakan kombinasi yang memperkuat akurasi hasil survei dengan wahana nirawak.
Industri kini telah masuk dalam era otomatisasi. Semua industri melakukan revolusi dalam hal business improvement process. Dalam hal survey dan pemetaan, penggunaan UAV / drone diadopsi untuk melakukan inspeksi dan monitoring aset perusahaan. Penggunaan drone tersebut merupakan salahsatu proses improvement karena drone dapat menghasilkan data foto udara yang dapat di cek secara berkala.
Industri drone komersial berada di titik puncak era baru otomatisasi. Penerbangan drone yang dilakukan secara otomatis bukanlah hal baru, namun dalam hal mengukur dan menganalisis data foto udara masih merupakan proses manual. Ketika industri drone semakin matang, maka otomatisasi akan diperlukan untuk memastikan hasil foto udara UAV yang konsisten dan akurat. Seperti halnya yang dilakukan PT Zona Spasial. dalam survey pemetaan, kami melakukan otomatisasi jalur terbang melalui Mission Planner. Namun untuk olahdata, masih diperlukan usaha manual untuk melakukannya.
Tim Pilot UAV Zona Spasial memantau pesawat UAV dalam proyek pemetaan
Apa yang Diperlukan untuk mengukur otomatisasi operasi Drone
agar dapat bisa di-scalable?
Alur Kerja Berulang (Repeatable Workflows)
Bagi perusahaan mana pun yang mengembangkan software pemetaan drone, mereka harus mampu menghasilkan alur kerja yang dapat diulang yang mudah bagi para pekerja untuk berintegrasi ke dalam operasi sehari-hari mereka. Jika alur kerja tidak dapat direplikasi dengan mudah, akan lebih sulit untuk digunakan surveyor dan itu pasti tidak bisa skala.
Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Handal
Setiap hasil olah data foto udara yang terukur harus dapat diandalkan. Perusahaan membutuhkan solusi yang dapat dipercaya setiap kali bekerja dan menyampaikan wawasan yang mereka andalkan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas. Itulah mengapa keandalan teknologi diperlukan untuk memproses hasil foto udara UAV itu.
Hasil yang Konsisten
Konsistensi diperlukan jika perusahaan survey ingin menerapkan solusi drone dalam skala besar. Sayangnya, pengukuran dan analisis manual tidak hanya memakan waktu tetapi juga rentan terhadap kesalahan. Mesin dapat membantu. Itulah sebabnya otomatisasi dalam pengolahan survey pemetaan akan bergantung pada algoritma dan deep learning machine untuk mendorong hasil yang konsisten dan akurat setiap saat.
Machine Learning, Computer Vision, dan Artificial Intelligence di masa depan
Kehadiran Machine Learning dan AI dapat mempermudah masa depan industri Survey
Kunci untuk mengembangan dan skalabilitas (scalability)
adalah otomatisasi. Tapi bagaimana Anda mengotomatiskan analisis data foto udara
UAV? Disinilah machine learning dan kecerdasan buatan dapat berperan. Kita
dapat mengajarkan mesin untuk mendeteksi pola dan objek, membuat pengukuran
yang akurat, dan mengubah kumpulan data besar menjadi laporan yang mudah
dicerna.
Telah banyak pembicaraan tentang teknologi ini di industri
drone komersial, namun baru sebatas rumor. Mengapa demikian? sebagai industri
baru, otomatisasi baru saja dimulai. Untuk memberikan solusi yang dipandu oleh
AI (artificial intelligent) sejati dalam mengotomatisasi alur kerja, diperlukan
banyak data.
Sekarang saatnya mengumpulkan data hasil survey pemetaan tersebut untuk bekerja untuk membangun solusi machine learning terdepan di industri untuk memecahkan tantangan dunia nyata yang dihadapi perusahaan saat mereka menempatkan drone untuk bekerja di lapangan setiap hari.
Resiko kecelakaan tugas yang besar dan banyaknya hal yang mesti ditangani menjadi pekerjaan bagi petugas tanggap bencana. Apalagi jika area yang terkena bencana sangat luas. Tentu memerlukan banyak waktu untuk menyisir wilayah yang terkena dampak. Dengan adanya drone, kebutuhan survey pasca bencana dapat diatasi. Drone sangat bermanfaat untuk membantu pemulihan pasca bencana. Bagaimana fungsinya dalam hal ini?
Membantu dalam Pencarian, Penyelamatan, dan Pasokan
Pencarian Korban maupun aset dalam reruntuhan
Setelah bencana besar, salahsatu aspek pertama tanggapan adalah memastikan bahwa penduduk yang terkena dampak bencana aman. Untuk itu, aksi tanggap bencana yang awal adalah melakukan upaya pencarian dan penyelamatan. Secara umum, pencarian dan penyelamatan dilakukan dengan pesawat, kapal, dan kendaraan darat. Di Indonesia terdapat badan-badan yang siaga terhadap respon pertolongan pasca bencana. Seperti BNPB, Basarnas, Tagana, TNI,Polri, dan relawan lainnya.
Dengan menggunakan drone yang dilengkapi dengan kamera, Ia dapat dengan cepat menyisir sejumlah besar wilayah, menentukan lokasi para korban dan membantu mengidentifikasi area yang paling membutuhkan bantuan. Ini memungkinkan upaya penyelamatan lebih fokus dan memberikan tanggapan yang lebih cepat.
Demikian juga, beberapa pasokan logistik dapat disampaikan oleh drone, memungkinkan upaya kemanusiaan menjadi lebih efisien dan efektif dalam pekerjaan mereka.
Melakukan Assesmen Lebih Cepat
Fasilitas publik sebagai salahsatu aset kerugian
Begitu korban manusia dari suatu bencana telah ditangani, salahsatu tugas lainnya adalah menilai kerusakan material yang disebabkan oleh bencana. Sebelumnya, ini dilakukan secara manual dengan menyisir area terdampak bencana. Dengan menggunakan drone, dapat membuat proses assessment (penilaian) lebih cepat dan lebih mudah. Drone dapat digunakan untuk menganalisa area yang luas, untuk mengidentifikasi area yang paling terkena dampak untuk mendapat perhatian lebih lanjut, dan mereka dapat menganalisis dari hasil foto udara mengenai jenis, luas dan fasilitas yang terkena dampak bencana.
Meningkatkan Keselamatan
Bangunan yang tertimpa batang pohon
Tanggap bencana dapat melibatkan risiko keselamatan yang besar. Petugas yang datang untuk membantu pencarian, penyelamatan dan assesment kerusakan dapat menjadi korban lainnya dari reruntuhan bangunan yang tidak stabil, jaringan listrik yang terputus, kondisi air dan banjir yang tidak aman,dan kurangnya infrastruktur secara umum.
Drone memungkinkan keselamatan petugas penyelamat karena melakukan pemantauan dari jarak jauh. Kondisi ini dapat dimanfaatkan untuk membuat keputusan terbaik tentang cara mendekati area bencana. Drone juga memungkinkan penilaian kerusakan atap, gedung tinggi, dan area yang tidak dapat diakses seperti jalan rusak dan jembatan yang putus tanpa mengharuskan siapapun untuk membahayakan risiko keselamatan mereka.
Mengurangi Biaya
Menyisir lokasi bencana dengan drone
Biaya pemulihan bencana sering tak terhitung dan bisa menjadi penghalang. Banyak daerah yang terkena dampak tidak bisa pulih dalam waktu dekat. Meskipun drone tidak dapat menghilangkan semua biaya pemulihan, Ia dapat mengurangi sebagian biaya dengan penilaian yang lebih cepat dan lebih efektif dengan penggunaan sumber daya manusia yang lebih sedikit. Selain itu, drone dapat memberikan informasi nilai kerusakan pada pemerintah dan mengefektifkan budget yang keluar untuk survey area bencana.
Kesimpulan
Dengan beberapa hal itulah, drone mampu dipercaya sebagai mitra utama dalam penanganan pasca bencana dengan memberikan layanan survey dan pemetaan area bencana. Survey tersebut lebih aman dan efisien karena melibatkan sedikit sumber daya manusia dan dapat dilakukan dengan cepat. Hasil peta faktual dapat dipergunakan berbagai pihak untuk bersama-sama membuat keputusan tanggap bencana yang lebih baik. Seperti yang telah kami lakukan September lalu saat menangani pasca bencana di Palu-Donggala. Kami melakukan survey lokasi terdampak bencana dan mengumpulkan informasi yang berguna untuk tempat relokasi dan menilai tingkat kerusakan bencana.
Jika Anda bekerja dengan perangkat lunak pemetaan foto udara, Anda pasti mendengar tentang titik kontrol tanah (Ground Control Point atau GCP). Istilah ini sering digunakan dalam industri survey, desain virtual dan konstruksi, GCP dapat meningkatkan akurasi dari peta yang dihasilkan dari foto udara. Meskipun tidak diperlukan dalam setiap situasi, GCP adalah alat vital untuk pemetaan yang presisi. Tapi apa sebenarnya titik kontrol tanah? bagaimana menggunakannya dengan benar?
Apa itu Ground Control Point?
Ilustrasi Ground Control Point dalam proyek survey
Titik kontrol tanah (GCP) adalah target besar yang ditandai di tanah, ditempatkan secara strategis di seluruh area survey dengan teknis dan preferensi tertentu. Anda harus terlebih dulu menentukan koordinat GPS RTK di pusat masing-masing. GCP dan koordinatnya kemudian digunakan untuk membantu perangkat lunak pemetaan drone untuk secara akurat memposisikan peta dengan kondisi nyata di sekitarnya.
Analoginya seperti menempatkan paku payung atau push pin dalam sebuah majalah dinding. Masing-masing pin dapat membantu merekatkan scrap (potongan rubrik mading) dengan bantalan mading agar bisa dipajang di dinding. GCP berfungsi demikian untuk bisa merujuk lokasi referensi peta di masing-masing titiknya.
Kapan dan Mengapa GCP Penting?
Ketika digunakan dengan benar, GCP dapat meningkatkan akurasi peta. Artinya, GCP membantu memastikan bahwa garis lintang dan bujur titik di peta secara akurat sesuai dengan koordinat GPS yang sebenarnya. Ini penting dalam situasi dimana pemetaan presisi dan akurasi diperlukan. Perusahaan survey umumnya menggunakan GCP, karena tingkat akurasi yang tinggi penting dalam sebagian besar pekerjaan yang dilakukan. Virtual Design dan konstruksi adalah sektor lain yang sering membutuhkan tingkat pemetaan yang presisi ini.
Setiap proyek pemetaan drone adalah unik, dan tidak semua proyek memerlukan tingkat akurasi peta yang tinggi. Karena itu, penting untuk menilai setiap proyek sebelum Anda memutuskan untuk mengambil langkah menggunakan GCP. Namun secara umum, proyek seperti overlay geo-referensi, dokumen desain dan survey tanah bisa memanfaatkan penggunaan GCP.
Satu hal penting untuk diingat bahwa GCP harus mudah terlihat dalam foto udara Anda. Hal ini dilakukan dengan cara menggunakan warna kontras tinggi, dengan memastikan titik kontrol tanah cukup besar untuk dilihat dari ketinggian penerbangan tertentu. Kami merekomendasikan terbang dengan ketinggian 300 kaki dengan frontlap dan sidelap 70/75 peta (tingkat tumpang tindih peta) saat menggunakan GCP. Perlu diingat bahwa hal ini dapat berubah tergantung pada area pemetaan. Kebanyakan penanda harus memenuhi dua kriteria sederhana:
Desain dengan tingkat kontras yang tinggi agar mudah dibedakan dengan medan di sekitarnya
Bentuk geometri standar yang menunjukkan pusat penanda yang diukur
Bentuk-bentuk umum sebuah GCP
Mengukur Lokasi GCP
Seperti yang telah disebutkan di atas, penting untuk mengukur koordinat GPS di pusat setiap titik kontrol tanah. Untuk melakukan ini, Anda memerlukan receiver Real Time Kinematic (RTK) atau Pasca Pengolahan Kinematik (PPK). Jangan gunakan ponsel atau tablet untuk mengukur lokasi titik kontrol tanah Anda. Keakuratan perangkat ini sangat mirip dengan sistem GPS onboard drone dan tidak akan memberikan hasil yang akurat. Sebaliknya, gunakan salah satu metode sebelumnya yang tercantum di atas, seperti penerima GPS RTK atau PPK.
Tips menempatkan GCP
Contoh sebaran GCP dalam area survey
Sebarkan GCP merata di tanah. Marker harus ditempatkan disekitar sudut luar area dan sisanya didistribusikan di seluruh pusat area. Secara umum, survey lapangan harus dapat memuat minimal 5 GCP dengan kisaran luas 10 sampai 120 hektar per area survey. Pastikan GCP diberi jarak yang cukup berjauhan, untuk menghindari kebingungan.
Buat zona penyangga di sekeliling batas peta. Disarankan zona penyangga berada diantara tepi peta dan titik GCP. Ini memastikan ada cukup cakupan gambar untuk melakukan pemrosesan ulang. Ukuran zona penyangga harus berada di antara 50-100 kaki, tergantung pada tingkat overlap penerbangan. Overlap yang lebih tinggi menghasilkan lebih banyak gambar dan umumnya membutuhkan lebih sedikit buffer zone.
Waspadai perubahan ketinggian. Jika area yang dipetakan memiliki perubahan elevasi yang nyata seperti bukit, ranjau dan lembah, pastikan untuk menempatkan setidaknya satu titik kontrol tanah pada setiap elevasi utama yang berbeda.
Pastikan GCP tidak terhalang. Obstruksi visual seperti overhang, salju, bayangan atau silau membuat titik kontrol tanah sulit diidentifikasi pada peta. Jangan sampai GCP terhalang objek di tanah dan hindari tutupan seperti tanaman, pohon dan lainnya.
