Integrasi Multisensor UAV (Kamera dan LiDAR) untuk Refinement Ortofoto Berketelitian Tinggi dalam Mendukung Peta Bidang Tanah di Desa Kanoman, Kulon Progo - Nurrohmat Widjajanti; Iqbal Hanun Azizi; M Elya Lim Putraningtyas; Trias Aditya; Heri Sutanta; Diyono; Ruli Andaru; Bambang Kun Cahyono; Yulaikhah; Leni Sophia Heliani; Dwi Lestari; Dedi Atunggal; Bilal Ma'ruf; Cecep Pratama; Siti Anisa Azzahro; Rahmat Fadhilah Gumelar; Andhika Prasista; Muhammad Naufal Muhadzdzib; Andrew Wijaya (Program Studi Teknik Geomatika Fakultas Teknologi Mineral Universitas Pembangunan Nasional, 2026)
Peta Bidang Tanah (PBT) pada pemetaan kadastral membutuhkan ortofoto berketelitian tinggi untuk mendukung delineasi bidang tanah secara akurat. Permasalahan muncul ketika ortofoto UAV menampilkan distorsi visual seperti leaning, bending, dan meleyot pada area permukiman sehingga kualitas citra tidak memadai untuk analisis spasial. Penelitian ini menawarkan solusi dengan mengintegrasikan data sensor pasif berupa foto udara dan sensor aktif berupa LiDAR, kemudian menerapkan teknik refinement ortofoto melalui Fill Digital Elevation Model (DEM) dan Assign Images. Data penelitian merupakan akuisisi UAV DJI Matrice 350 RTK di Desa Kanoman seluas 230 ha, dengan dukungan delapan GCP dan empat belas ICP sebagai kontrol geometrik. Hasil integrasi point cloud menghasilkan DEM yang stabil dan konsisten untuk ortorektifikasi, sedangkan proses refinement meningkatkan tampilan visual ortofoto pada area bangunan. Analisis ketelitian menunjukkan nilai CE90 sebesar 0,0844 m dan LE90 sebesar 0,0958 m yang berada jauh di bawah batas toleransi ketelitian PTSL. Penelitian ini menawarkan kebaruan berupa pendekatan integratif antara fusi multisensor dan refinement ortofoto berbasis DEM korektif yang meningkatkan kualitas geometri dan visual secara simultan, sehingga ortofoto yang dihasilkan layak menjadi dasar pemetaan kadastral dan percepatan PTSL.