cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Dr. Purnama Budi Santosa
Contact Email
-
Phone
+62274520226
Journal Mail Official
jgise.ft@ugm.ac.id
Editorial Address
Jl. Grafika No.2 Kampus UGM, Yogyakarta 55281
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
JGISE-Journal of Geospatial Information Science and Engineering
Published by Universitas Gadjah Mada
ISSN : 26231182     EISSN : 26231182     DOI : https://doi.org/10.22146/jgise.51131
Core Subject : Engineering,
Engineering
JGISE also accepts articles in any geospatial-related subjects using any research methodology that meet the standards established for publication in the journal. The primary, but not exclusive, audiences are academicians, graduate students, practitioners, and others interested in geospatial research.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 12 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 7, No 2 (2024): December" : 12 Documents clear
Pengaruh Densitas Topografi Terhadap Ketelitian Model Geoid: Studi kasus Pulau Sulawesi Heliani, Leni Sophia; Noviantara, Hendra
Jurnal Geospasial Indonesia Vol 7, No 2 (2024): December
Publisher : Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jgise.102122

Abstract

Penentuan model geoid teliti penting untuk mendapatkan tinggi ortometrik dari tinggi Global Navigation Satellite System (GNSS).   Salah satu faktor yang mempengaruhi ketelitian model geoid adalah densitas topografi. Umumnya, penentuan model geoid pada formula Stokes menggunakan densitas massa standar sebesar 2670 kg/m3. Namun, densitas topografi sesungguhnya  bervariasi. Saat ini, tersedia model densitas global, salah satunya yang dibuat University of New Brunswick (UNB) dengan resolusi 30”. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan densitas topografi dari densitas standar dan model global UNB terhadap ketelitian model geoid yang dihasilkan. Pemodelan geoid  menggunakan metode Kungliga Tekniska Högskolan (KTH), dengan studi kasus Pulau Sulawesi, salah satu pulau yang memiliki variasi topografi yang sangat tinggi. Hasil validasi menggunakan data co-site GNSS-levelling menunjukan perubahan ketelitian yang tidak signifikan pada level milimeter, untuk geoid menggunakan densitas standar (NStandar) dan model global UNB (NUNB). Nilai standar deviasi dan RMS dari model NStandar sebesar 12,65 cm. Sedangkan nilai standar deviasi dan RMS dari model NUNB sebesar 12,58 cm dan 12,59 cm. Hal ini dikarenakan titik-titik validasi terletak pada lokasi dengan topografi yang tidak terlalu bervariasi. Selanjutnya, dilakukan pendetailan hitung perbedaan nilai geoid NStandar dan NUNB, diperoleh selisih antara -20 s.d. 30 cm di wilayah pegunungan. Perbedaan dalam level desimeter ini menunjukan efek yang signifikan dari densitas topografi terhadap ketelitian geoid, sehingga tidak bisa diabaikan, terutama untuk wilayah dengan variasi topografi yang tinggi.
Perbandingan Survei LiDAR Menggunakan Wahana Drone dan Handheld-SLAM Untuk Analisa Tree Trunk dan Tree Crown Rahmadani, Putri
Jurnal Geospasial Indonesia Vol 7, No 2 (2024): December
Publisher : Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jgise.102190

Abstract

Rekonstruksi tiga dimensi pohon memiliki peran penting dalam berbagai bidang, seperti studi pengelolaan hutan, ekologi, perhitungan emisi karbon, serta aplikasi perencanaan perkotaan. Namun, metode tradisional yang telah digunakan selama bertahun-tahun umumnya membutuhkan tenaga kerja intensif, memakan waktu lama, dan rentan terhadap kesalahan pengukuran. Untuk mengatasi kendala ini, metode berbasis point cloud mulai digunakan sebagai solusi yang lebih efektif. Point cloud tersebut dapat dihasilkan melalui teknologi LiDAR maupun fotogrametri. Teknologi LiDAR biasanya diintegrasikan dengan drone sebagai wahana untuk pengambilan data. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan LiDAR berbasis handheld-SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) telah menjadi alternatif metode survei modern. Handheld-SLAM LiDAR adalah perangkat LiDAR yang dilengkapi dengan teknologi SLAM, memungkinkan pemindaian tiga dimensi secara real-time. Penelitian ini akan membandingkan dua metode akuisisi data, yaitu menggunakan drone LiDAR dan handheld-SLAM LiDAR, yang akan diaplikasikan untuk analisis karakteristik pohon, seperti bentuk tajuk (tree crown) dan batang pohon (tree trunk). Hipotesis awal penelitian ini adalah bahwa sensor LiDAR pada drone memiliki keterbatasan dalam merekonstruksi bentuk tiga dimensi pohon, khususnya pada bagian batang, karena akuisisi data yang dilakukan dari atas. Dengan adanya teknologi handheld-SLAM LiDAR, diharapkan keterbatasan tersebut dapat diatasi, sehingga menghasilkan pemodelan pohon yang lebih akurat. Lokasi survei penelitian ini adalah sebagian kecil area Taman Hutan Raya di Bandung, dengan tutupan lahan yang terdiri dari pepohonan. Akuisisi data dilakukan menggunakan dua perangkat LiDAR: handheld LiDAR SATLAB Lixel X1 dan DJI Zenmuse L1 yang diterbangkan menggunakan DJI Matrice 300RTK. Data yang diperoleh dari kedua alat ini kemudian diolah menggunakan perangkat lunak pengolah point cloud untuk menghasilkan data bebas noise. Hasil pengolahan ini digunakan untuk menganalisis karakteristik pohon, termasuk tree crown  dan tree trunk. Penelitian ini diharapkan dapat menyimpulkan perbandingan efektivitas kedua metode akuisisi LiDAR dalam merekonstruksi bentuk nyata pohon, serta menunjukkan sejauh mana data dari kedua metode tersebut dapat diintegrasikan untuk menghasilkan model pohon yang lebih akurat dan komprehensif.

Page 2 of 2 | Total Record : 12

 1   2 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 2 (2025): December Vol 8, No 1 (2025): June Vol 7, No 2 (2024): December Vol 7, No 1 (2024): June Vol 6, No 2 (2023): Desember Vol 6, No 1 (2023): June Vol 5, No 2 (2022): December Vol 5, No 1 (2022): June Vol 4, No 2 (2021): December Vol 4, No 1 (2021): June Vol 3, No 2 (2020): December Vol 3, No 1 (2020): June Vol 2, No 2 (2019): December Vol 2, No 1 (2019): June Vol 1, No 2 (2018): December Vol 1, No 1 (2018): June More Issue