Oleh: Rangga Sulaiman, S.T., dan Mohamad Arszandi Pratama, S.T., M.Sc.

Perkembangan teknologi survei dan pemetaan dalam beberapa tahun terakhir telah mendorong
penggunaan metode fotogrametri sebagai salah satu alternatif dalam memperoleh informasi
geometrik suatu objek secara cepat dan efisien. Salah satu metode yang banyak digunakan
untuk pemodelan objek dengan ukuran relatif kecil hingga menengah adalah Close Range
Photogrammetry (CRP) atau fotogrametri jarak dekat. Metode ini memanfaatkan sejumlah
foto yang diambil dari berbagai posisi pengamatan untuk menghasilkan informasi tiga dimensi
dari objek yang direkam.

Berbeda dengan fotogrametri udara yang umumnya digunakan untuk memperoleh informasi
permukaan wilayah yang luas, Close Range Photogrammetry lebih berfokus pada objek
tertentu dengan jarak kamera terhadap objek yang relatif dekat. Objek tersebut dapat berupa
bangunan, struktur konstruksi, komponen teknik, situs bersejarah, batuan, maupun berbagai
objek lain yang membutuhkan dokumentasi geometrik secara detail.

Prinsip utama CRP pada dasarnya tetap menggunakan konsep dasar fotogrametri, yaitu
memperoleh informasi tiga dimensi berdasarkan hubungan geometrik antara objek di lapangan
dan citra yang direkam oleh kamera. Dengan mengambil foto dari beberapa posisi dan sudut
yang berbeda, suatu objek dapat direkonstruksi secara tiga dimensi melalui proses pengolahan
fotogrametri. Teknologi perangkat lunak modern memungkinkan proses tersebut dilakukan
secara semiotomatis hingga menghasilkan point cloud, mesh, texture, orthophoto, dan
berbagai produk turunan lainnya.

Prinsip Dasar Close Range Photogrammetry

Close Range Photogrammetry bekerja berdasarkan prinsip triangulasi fotogrametri. Sebuah
titik pada objek yang sama harus dapat dikenali pada beberapa foto yang berbeda. Dengan
mengetahui posisi relatif kamera ketika foto tersebut diambil serta karakteristik geometrik
kamera, posisi tiga dimensi titik tersebut dapat dihitung.

Secara sederhana, apabila sebuah objek difoto dari dua atau lebih posisi kamera, titik yang
sama pada objek akan memiliki posisi yang berbeda pada masing-masing foto. Perbedaan
posisi tersebut dikenal sebagai paralaks. Informasi paralaks menjadi salah satu dasar penting
dalam menentukan kedalaman atau posisi tiga dimensi suatu titik.

Semakin banyak foto yang memiliki cakupan terhadap objek, semakin banyak informasi
geometrik yang dapat digunakan untuk melakukan rekonstruksi. Oleh karena itu, pengambilan
foto dalam CRP tidak hanya bertujuan memperoleh gambar objek, tetapi juga harus
mempertimbangkan aspek geometrik seperti jarak kamera, sudut pengambilan, overlap
antarfoto, distribusi posisi kamera, serta kualitas citra.

Dalam praktiknya, kamera tidak harus selalu menggunakan perangkat fotogrametri khusus.
Kamera digital, kamera mirrorless, DSLR, maupun kamera pada perangkat drone dapat
digunakan selama kualitas gambar dan karakteristik kameranya memenuhi kebutuhan
pemodelan. Namun, kualitas hasil akhir sangat dipengaruhi oleh resolusi kamera, panjang
fokus, stabilitas kamera, kondisi pencahayaan, serta konfigurasi pengambilan foto.

Akuisisi Data Foto

Tahap akuisisi merupakan salah satu faktor paling penting dalam pelaksanaan Close Range
Photogrammetry. Kesalahan pada tahap pengambilan foto dapat menyebabkan kesulitan pada
proses pemrosesan berikutnya dan pada akhirnya menurunkan kualitas model tiga dimensi.

Dalam pengambilan data CRP, kamera diarahkan ke objek dari berbagai posisi sehingga
seluruh bagian objek yang ingin dimodelkan dapat terekam. Foto yang berurutan perlu
memiliki tingkat overlap yang cukup agar perangkat lunak dapat menemukan fitur atau titik
yang sama pada beberapa citra.

Selain overlap, distribusi posisi kamera juga perlu diperhatikan. Pengambilan foto dari satu
arah saja dapat menghasilkan informasi tiga dimensi yang terbatas. Oleh karena itu, kamera
umumnya ditempatkan mengelilingi objek atau pada beberapa posisi dengan variasi sudut
pengamatan. Untuk objek dengan bentuk kompleks, pengambilan foto dari berbagai sudut
menjadi semakin penting agar bagian yang tersembunyi atau memiliki geometri rumit dapat
direkonstruksi.

Kondisi pencahayaan juga berpengaruh terhadap keberhasilan pemrosesan. Foto yang terlalu
gelap, terlalu terang, mengalami blur, atau memiliki pantulan berlebihan dapat menyulitkan
perangkat lunak dalam mengenali fitur yang sama antarfoto. Karena itu, kondisi pencahayaan
yang relatif stabil dan penggunaan pengaturan kamera yang konsisten sangat disarankan.

Objek dengan permukaan yang memiliki tekstur atau fitur visual yang jelas umumnya lebih
mudah diproses dibandingkan objek dengan permukaan yang sangat homogen. Permukaan
putih polos, kaca, logam mengkilap, atau objek dengan pola berulang dapat menyebabkan
kesulitan dalam pencocokan fitur. Dalam kondisi tertentu, dapat diperlukan penambahan target
atau titik kontrol untuk membantu proses orientasi dan meningkatkan kualitas geometri model.

Proses Rekonstruksi Fotogrametri

Setelah seluruh foto diperoleh, data kemudian diproses menggunakan perangkat lunak
fotogrametri. Salah satu tahap awal yang umum dilakukan adalah image alignment. Pada
tahap ini, perangkat lunak mencari fitur yang sama pada foto yang berbeda dan menentukan
hubungan geometrik antarfoto.

Hasil dari proses alignment berupa estimasi posisi dan orientasi kamera serta kumpulan titik
tiga dimensi awal yang biasa disebut sebagai sparse point cloud. Keberhasilan alignment
sangat menentukan tahapan berikutnya. Apabila sebagian foto tidak berhasil terhubung, dapat
terjadi celah pada model atau bahkan bagian objek tidak dapat direkonstruksi.

Setelah kamera berhasil diorientasikan, proses dapat dilanjutkan dengan pembentukan dense
point cloud. Berbeda dengan sparse point cloud yang hanya terdiri dari titik-titik fitur utama,
dense point cloud memiliki jumlah titik yang jauh lebih banyak sehingga mampu
menggambarkan permukaan objek dengan lebih detail.

Dense point cloud kemudian dapat digunakan untuk membangun mesh atau permukaan tiga
dimensi. Mesh tersusun atas kumpulan bidang atau polygon yang menghubungkan titik-titik
pada point cloud. Setelah itu, tekstur dari foto asli dapat diproyeksikan ke permukaan mesh
sehingga model tiga dimensi memiliki tampilan visual yang menyerupai kondisi sebenarnya.

Produk akhir dari proses CRP dapat berupa model tiga dimensi, point cloud, mesh bertekstur,
orthophoto, maupun berbagai ukuran geometrik yang diperoleh dari model tersebut.

Faktor yang Memengaruhi Kualitas Hasil

Kualitas hasil Close Range Photogrammetry dipengaruhi oleh kombinasi antara kualitas data
foto, konfigurasi kamera, metode akuisisi, kondisi objek, serta proses pengolahan. Salah satu
faktor utama adalah Ground Sampling Distance (GSD) atau ukuran objek yang
direpresentasikan oleh setiap piksel pada permukaan objek. Pada CRP, semakin dekat kamera
dengan objek dan semakin tinggi resolusi citra, secara umum semakin detail informasi yang
dapat diperoleh.

Namun, mendekatkan kamera ke objek tidak selalu menghasilkan model yang lebih baik. Jarak
kamera harus disesuaikan dengan ukuran objek dan bidang pandang kamera. Jika jarak terlalu
dekat, sebagian objek dapat berada di luar cakupan foto dan diperlukan lebih banyak foto untuk
menutupi seluruh permukaan.

Faktor lain adalah overlap. Overlap yang memadai memberikan lebih banyak pasangan citra
yang dapat digunakan untuk melakukan pencocokan fitur. Selain itu, variasi sudut pengambilan
foto membantu meningkatkan kekuatan geometrik dalam proses rekonstruksi.

Kalibrasi kamera juga memiliki peranan penting. Parameter seperti panjang fokus, posisi
principal point, serta distorsi lensa perlu diperhitungkan dalam proses fotogrametri. Perangkat
lunak modern umumnya dapat melakukan estimasi parameter internal kamera selama proses
bundle adjustment. Namun, kualitas estimasi tersebut tetap dipengaruhi oleh variasi posisi dan
sudut kamera selama akuisisi.

Penggunaan Titik Kontrol dan Referensi Koordinat

Model hasil CRP pada dasarnya dapat dibangun hanya berdasarkan foto tanpa menggunakan
Ground Control Point (GCP). Dalam kondisi tersebut, perangkat lunak dapat menghasilkan
model tiga dimensi berdasarkan sistem koordinat relatif. Model tetap memiliki bentuk dan
skala tertentu apabila terdapat informasi ukuran atau referensi yang sesuai, tetapi koordinat
absolutnya belum tentu sesuai dengan sistem koordinat survei yang digunakan di lapangan.

Untuk memperoleh model yang terikat pada sistem koordinat tertentu, dapat digunakan titik
kontrol atau titik referensi yang koordinatnya diketahui. Titik tersebut dapat diukur
menggunakan metode survei seperti GNSS atau total station. Dengan memasukkan koordinat
titik kontrol ke dalam proses fotogrametri, model dapat ditempatkan pada sistem koordinat
yang diinginkan sekaligus membantu meningkatkan konsistensi geometriknya.

Selain GCP, titik pemeriksaan atau check point dapat digunakan untuk mengevaluasi akurasi
model. Titik pemeriksaan tidak digunakan untuk membentuk model, tetapi digunakan sebagai
data independen untuk membandingkan koordinat hasil fotogrametri dengan koordinat hasil
pengukuran lapangan.

Dengan demikian, penggunaan titik kontrol dan titik pemeriksaan menjadi penting apabila hasil
CRP akan digunakan untuk kebutuhan pengukuran atau pemetaan yang membutuhkan tingkat
ketelitian tertentu.

Keunggulan Close Range Photogrammetry

Salah satu keunggulan utama CRP adalah kemampuannya menghasilkan informasi tiga
dimensi dengan proses akuisisi yang relatif cepat. Dibandingkan beberapa metode survei
konvensional, pengambilan foto dapat dilakukan tanpa harus menyentuh atau mengukur setiap
bagian objek secara langsung.

CRP juga mampu menghasilkan dokumentasi visual sekaligus informasi geometrik. Foto yang
digunakan dalam pemodelan dapat menjadi dokumentasi kondisi objek pada waktu tertentu,
sedangkan model tiga dimensi dapat digunakan untuk pengukuran dan analisis lebih lanjut.

Dari sisi biaya, CRP dapat dilakukan menggunakan kamera digital yang tersedia secara umum
sehingga kebutuhan peralatan dapat relatif lebih sederhana. Selain itu, metode ini dapat
diterapkan pada objek dengan bentuk kompleks yang sulit diukur menggunakan metode
konvensional.

Keterbatasan Close Range Photogrammetry

Meskipun memiliki banyak keunggulan, CRP juga memiliki keterbatasan. Metode ini sangat
bergantung pada kualitas dan konfigurasi foto. Apabila foto mengalami blur, pencahayaan
buruk, overlap tidak mencukupi, atau objek tidak memiliki fitur visual yang cukup, proses
rekonstruksi dapat mengalami kegagalan.

Permukaan tertentu juga menjadi tantangan. Objek transparan, reflektif, atau memiliki pola
yang sangat seragam dapat menyulitkan proses image matching. Selain itu, bagian objek yang
tidak terlihat oleh kamera tidak dapat direkonstruksi secara langsung sehingga diperlukan
pengambilan foto tambahan dari sudut yang berbeda.

Keterbatasan lain adalah akurasi model. Model yang secara visual terlihat sangat baik belum
tentu memiliki akurasi geometrik yang tinggi. Oleh karena itu, untuk kebutuhan survei yang
memerlukan ketelitian tertentu, hasil CRP perlu dievaluasi menggunakan titik kontrol, check
point, atau pengukuran independen lainnya.

Kesimpulan

Close Range Photogrammetry merupakan metode fotogrametri yang memanfaatkan foto dari
jarak relatif dekat untuk memperoleh informasi geometrik dan model tiga dimensi suatu objek.
Metode ini bekerja berdasarkan prinsip triangulasi dan pencocokan fitur antarfoto, sehingga
kualitas dan konfigurasi data foto menjadi faktor yang sangat penting dalam menentukan
keberhasilan rekonstruksi.

Rangkaian pekerjaan CRP secara umum meliputi perencanaan akuisisi, pengambilan foto,
image alignment, pembentukan sparse dan dense point cloud, pembuatan mesh, serta
teksturisasi model. Dari proses tersebut dapat dihasilkan berbagai produk seperti point cloud,
model tiga dimensi, mesh bertekstur, dan orthophoto.

Penggunaan Close Range Photogrammetry memberikan keuntungan dalam hal kecepatan
akuisisi, kemampuan mendokumentasikan objek secara detail, serta kemampuannya
menghasilkan model tiga dimensi yang dapat digunakan untuk visualisasi maupun pengukuran.
Namun demikian, metode ini tetap membutuhkan perencanaan akuisisi yang baik dan evaluasi
kualitas data agar produk yang dihasilkan memenuhi kebutuhan teknis.

Dengan perkembangan kamera digital, perangkat lunak fotogrametri, serta teknologi
komputasi yang semakin tinggi, Close Range Photogrammetry memiliki potensi yang semakin
luas dalam bidang survei dan pemetaan, dokumentasi konstruksi, inspeksi, konservasi
bangunan, rekonstruksi objek, hingga berbagai kebutuhan pemodelan tiga dimensi lainnya.

Daftar Pustaka

Atkinson, K. B. (Ed.). (1996). Close Range Photogrammetry and Machine Vision. Whittles
Publishing.

Luhmann, T., Robson, S., Kyle, S., & Boehm, J. (2019). Close-Range Photogrammetry and
3D Imaging (3rd ed.). De Gruyter.

Mikhail, E. M., Bethel, J. S., & McGlone, J. C. (2001). Introduction to Modern
Photogrammetry. John Wiley & Sons.

Kraus, K. (2007). Photogrammetry: Geometry from Images and Laser Scans (2nd ed.).
Walter de Gruyter.

Szeliski, R. (2022). Computer Vision: Algorithms and Applications (2nd ed.). Springer.

Remondino, F., & El-Hakim, S. (2006). Image-based 3D modelling: A review. The
Photogrammetric Record, 21(115), 269–291.

Westoby, M. J., Brasington, J., Glasser, N. F., Hambrey, M. J., & Reynolds, J. M. (2012).
“Structure-from-Motion” photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience
applications. Geomorphology, 179, 300–314.

James, M. R., Robson, S., & Smith, M. W. (2017). 3-D uncertainty-based topographic
surveying with terrestrial laser scanning and structure-from-motion photogrammetry.
Geomorphology, 293, 268–277.