Posts

Apa itu postmark dan bagaimana melakukannya?

/in , /by

Pada postingan sebelumnya pernah dibahas mengenai Ground Control Point (GCP) untuk foto udara dengan UAV. Pembahasan tersebut hanya mencakup tentang premark, yang memang biasa digunakan dalam foto udara dengan UAV (Unmanned Aerial Vehicle).

Ground control point yang akan dibahas saat ini adalah postmark.

Perbedaan Premark dan Postmark

Perbedaan signifikan adalah premark dilakukan sebelum proses pengambilan foto udara dilakukan, sedang postmark dilakukan setelah data foto udara (bisa juga citra satelit) dilakukan. Perbedaan yang lain adalah premark menggunakan marking yang dibahas pada pembahasan GCP sebelumnya

baca juga: https://zonaspasial.com/2018/11/apa-itu-ground-control-points-dan-bagaimana-menggunakannya/

Sedangkan postmark, tidak ditandai dengan marking seperti pada premark, melainkan menggunakan obyek-obyek yang dikenali dari foto udara/citra satelit yang telah ada.

Pembuatan Postmark

Seperti pada premark, kegunaan postmark, utamanya adalah untuk melakukan georeferensi pada foto udara/citra satelit yang telah ada, berikut ini beberapa hal mengenai postmark:

  1. Postmark ditentukan/dibuat jika titik premark hilang/rusak atau kurang atau tidak ada. Titik premark bisa rusak akibat angin/hujan, atau bahkan hilang karena ketidaktahuan masyarakat mengenai pentingnya titik premark, sehingga diperlukan penentuan titik kontrol pengganti premark yaitu postmark untuk melakukan pengolahan data.

  2. Lokasi ideal untuk menentukan postmark sama dengan premark, yaitu dengan mengidentifikasi lokasi-lokasi atau obyek-obyek yang dapat dijadikan sebagai lokasi titik postmark, seperti perempatan jalan, sudut jalan, perpotongan jalan pedestrian, kawasan yang memiliki warna mencolok, persimpangan rel dengan jalan atau benda, atau monumen yang mudah diidentifikasi. Lokasi titik premark didokumentasikan dengan memotret titik premark dari segala arah mata angin, dibuatkan sketsa lapangan jika diperlukan, informasi mengenai koordinat titik postmark, dan penamaan titik postmark.

  3. Karena Postmark adalah titik kontrol yang diukur setelah pekerjaan survei foto udara, maka perlu dilakukan identifikasi objek yang terdapat pada foto, kemudian ditentukan koordinat fotonya, sehingga  identifikasi di lapangan pada titik kontrol postmark dapat dilakukan, kemudian diikuti dengan kegiatan:

    1. Melakukan pengecekan langsung di lapangan sesuai dengan yang sudah ditentukan pada foto.

    2. Marking area yang sudah dibuat titik postmark.

    3. Melakukan penamaan titik postmark.

    4. Melakukan pengukuran terhadap titik postmark tersebut

Dengan adanya postmark, maka foto udara/citra satelit dapat dilakukan georeferencing lebih akurat.

Survey Foto Udara UAV di Era Otomatisasi

Survey Foto Udara UAV di Era Otomatisasi

/0 Comments/in , /by

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.

baca juga : Memilih Drone untuk Pemetaan

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.

Sumber:

https://blog.dronedeploy.com/drones-in-the-age-of-automation-4e874c938ebc

Portfolio Items