Wende, Maria Beata (2020) EKSTRAKSI SPARSE POINT CLOUD DENGAN TEKNIK SFM MENGGUNAKAN OPENCV (Studi Kasus : Kota Malang). Skripsi thesis, Institut teknologi nasional malang.
![[img]](http://eprints.itn.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1625045_FULL SKRIPSI - Maria Beata Wende.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Perkembangan teknologi penginderaan jauh dan fotogrametri saat ini mampu menghasilkan model permukaan bumi dengan resolusi yang cukup detil, akurasi yang sangat tinggi, dan cakupan spasial yang semakin luas. Meningkatnya kapasitas komputasi di dunia komputer memberikan alternatif lain dalam pemodelan permukaan bumi. Berbasis pada konsep cepat, murah, dan metode fotogrametri yang mudah, teknik structure from motion (SfM) yang merupakan suatu teknik analisis digital berbasis gambar dua dimensional yang dapat menghasilkan model tiga dimensional dengan pendekatan otomatis image-to-image registrasi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kualitas hasil sparse point cloud dari OpenCV dengan dense cloud Agisoft PhotoScan dengan menggunakan teknik SfM. Dalam penelitian ini menggunakan data hasil pemotretan kamera digital Nikon D3400 sebanyak 2 buah foto. Data tersebut kemudian diproses dalam OpenCV dengan teknik SfM menggunakan bahasa pemograman Python untuk menghasilkan sparse point cloud dan pengolahan pada Agisoft Photo Scan untuk mendapatkan dense cloud. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sparse point cloud kualitas kesesuaian persebaran point pada sparse point cloud OpenCV dengan Agisoft PhotoScan sebagai referensinya diperoleh distribusi point sebagai berikut: kualitas baik = 328 point pada rentang jarak 0 - 0.921070mm, kualitas sedang = 290 point pada rentang jarak 0.921070 - 7.368570mm, kualitas rendah = 34 point pada rentang jarak 7.368570 - 23.947839 mm. Persebaran point pada sparse point cloud OpenCV yang lebih sedikit mempengaruhi kesesuaian point ketika dibandingkan dengan Agisoft PhotoScan.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | SfM, point clouds, sparse point coud, 3D points, Python, OpenCV, Agisoft Photoscan Professional, CloudCompare, Kamera Digital. |
| Subjects: | Engineering > Geodesy Engineering |
| Divisions: | Fakultas teknik Sipil dan Perencanaan > Teknik Geodesi S1 > Teknik Geodesi S1(Skripsi) |
| Depositing User: | Users 48 not found. |
| Date Deposited: | 18 Jan 2022 01:32 |
| Last Modified: | 18 Jan 2022 01:32 |
| URI: | http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/6381 |
Actions (login required)
 |
View Item |
