Tutorial for Internal Human Resources Development, Center of Data Processing, Ministry Of Public Works Indonesia,

1. Halaman 1
dari 22
TUTORIAL EKSTRAKSI
DEM DARI CITRA STEREO

2. Halaman 2
dari 22
TUTORIAL EKSTRAKSI DEM DARI CITRA
STEREO
Digital Elevation Model, selain dapat dibuat dari data kontur atau titik ketinggian melalui proses
interpolasi, dapat juga dibuat dari citra satelit stereo melalui proses ekstraksi dem stereoskopis. DEM
sendiri dapat dimanfaatkan untuk berbagai kepentingan seperti pembuatan peta lereng, peta aspek,
menghitung volume galian, perencanaan BTS, pembuatan kontur dan lain – lain.
Untuk membuat DEM dari citra stereo, diperlukan software yang mendukung fungsi tersebut.
Beberapa software yang sudah mendukung untuk pembuatan DEM dari citra stereo antara lain
ENVI, ERDAS IMAGINE, PCI Geomatica, dan SOCET SET.
Adapun jenis sensor citra satelit yang sudah mendukung pencitraan stereo antara lain ALOS
PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2, GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3,
Quickbird, WorldView-1, dan SPOT 1-7. Mekanisme perekaman stereo-nya bisa along track stereo
viewing atau across track stereo viewing. Along track merupakan mekanisme perekaman stereo
spontan sepanjang track satelit. Perekaman along track biasanya dilakukan oleh satelit yang
mempunyai dua atau lebih sensor stereo yang merekam permukaan bumi dari berbagai sudut.
Contoh sensor yang menerapkan along track stereo viewing antara lain ASTER, ALOS PRISM,
SPOT HRS, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2. Adapun perekaman across track merupakan
mekanisme perekaman stereo lintas track. Perekaman across track dilakukan menggunakan satu
sensor tapi dari lintasan orbit yang berbeda dan pada waktu yang berbeda. Contoh sensor yang
mendukung across track stereo viewing antara lain IKONOS, Quickbird, SPOT 5 HRG, OrbView,
dan GeoEye.
Perekaman Across Track (kiri) dan Along Track (kanan)
Proses ekstraksi DEM memerlukan sebuah pasangan citra stereo, informasi hubungan pasangan citra
stereo dan informasi hubungan geometris sensor dan permukaan bumi. Informasi ini disimpan dalah
sebuah file yang disebut RPC (Rational Polynomial Coefficient) file. RPC ini digunakan untuk
menurunkan Tie Points dan menghitung hubungan geometris pasangan citra stereo. Untuk citra

3. Halaman 3
dari 22
yang menggunakan format HDF seperti ASTER dan LANDSAT, informasi RPC tersimpan dalam
File HDF. Sedangkan untuk format lain biasanya disimpan dalam file terpisah.
Untuk praktek ekstraksi DEM dari citra stereo ini, kita akan menggunakan citra ASTER Stereo
Level 1A yang merekam daerah Bandung Barat. File citra mempunyai ekstensi .DAT. File JPG
merupakan preview citra, sedangkan file BRS dan TXT merupakan metadata umum citra.
ENVI DEM Extraction Wizard
Dalam tutorial ini, software yang akan digunakan adalah software ENVI. Software ENVI
merupakan salah satu software yang mendukung ekstraksi DEM dari citra satelit stereo melalui
salah satu modulnya, yaitu DEM Extraction Wizard. Proses Ekstraksi DEM sendiri merupakan
beberapa tahap yang memerlukan setting banyak parameter pada setiap langkah. Langkah yang
dilakukan dalam DEM extraction wizard adalah sebagai berikut :
Editing DEM hasil
Keluaran DEM dan Pengujian Hasil ekstraksi
Penspesifikasian Parameter
Input TP
Input GCP
Input Citra Stereo

4. .
Halaman 4
dari 22
Input Citra Stereo
Proses ekstraksi DEM dimulai dengan input pasangan citra stereo yang mempunyai informasi RPC.
Citra ASTER mempunyai pasangan band stereo, yaitu Band 3 N (nadir) dan Band 3 B (Backward).
.
1. Dari Menu ENVI® Classic pilih File > Open External File > EOS > ASTER.
2. Pilih file dengan ekstensi DAT lalu klik Open. The Available Bands List akan muncul.

5. .
Halaman 5
dari 22
3. Dari menu utama ENVI, pilih Topographic > DEM Extraction > DEM Extraction
Wizard > New.
4. Klik tombol Select Stereo Image. Pilihan Select Left Stereo Pair Image akan muncul.
Pilih ASTER VNIR Band3N dan klik OK. Pilihan The Select Right Stereo Pair Image
muncul. Pilih ASTER VNIR Band3B dan klik OK. ENVI akan mengestimasi
ketinggian minimum dan maksimum dari area cakupan citra berdasarkan
informasi RPC.
7. Klik Next untuk melanjutkan.

6. .
Halaman 6
dari 22
Mendefinisikan Ground Control Points
Pada langkah kedua ini,anda akan mendefinisikan GCP sebagai referensi koordinat citra dan sumber
data elevasi. Pilihan penggunaan GCP ada tiga macam,
l No GCPs. Pilihan ini tidak menggunakan GCP sebagai referensi koordinat dan
ketinggian, sehingga DEM yang dihasilkan merupakan DEM relatif yang mana
ketinggiannya hanya merupakan ketinggian estimasi dari muka air laut dan koordinat
horisontalnya hanya merupakan estimasi dari parameter RPC. DEM relatif biasanya
tidak akurat dan hanya bisa digunakan untuk pemetaan kualitatif.
l Define GCPs Interactively. Menu ini memungkinkan kita untuk memasukkan GCP secara
manual, sehingga kita bisa memasukkan informasi ketinggian absolut sesuai datum yang
digunakan, dan koordinat dari hasil survei lapangan, sehingga koordinat dan ketinggian
yang dihasilkan merupakan ketinggian absolut yang dihitung dari Datum pemetaan dan
bukan muka air laut rata – rata.
l Read GCPs From File. Pilihan ini untuk memasukkan GCP dari file GCP eksisting yang
pernah atau sudah dibuat sebelumnya.

7. .
Halaman 7
dari 22
Dalam praktek kali ini kita akan membuat DEM absolut. .
1. Klik Define GCPs Interactively . Jendela GCP Input akan muncul diserta tampilan citra
stereo. Atur tampilan agar seperti gambar di bawah.
Pastikan posisi kursor antara Band 3N dan Band 3B di Zoom Window benar – benar sama.
2. Klik Tombol untuk memasukkan data dalam format derajat menit detik. Masukkan
angka seperti gambar di bawah. Kemudian klik Add.

8. Halaman 8
dari 22
2. Untuk memasukkan GCP kedua, atur tampilan agar seperti gambar di bawah
3. Masukkan nilai koordinat seperti gambar di bawah, kemudian klik Add.

9. Halaman 9
dari 22
4. Atur Posisi seperti gambar di bawah untuk GCP ketiga.
5. Masukkan GCP seperti gambar di bawah kemudian klik Add.

10. Halaman 10
dari 22
6. Untuk GCP ke empat, atur seperti gambar di bawah.
7. Masukkan Koordinat GCP seperti gambar di bawah kemudian klik Add. Kemudian Klik NEXT.

11. Halaman 11
dari 22
Mendefinisikan Tie Points
Tie point merupakan titik titik yang menghubungkan antara pasangan citra stereo. Tie Points
diperlukan untuk mendefinisikan geometri epipolar dan membuat citra epipolar yang nanti akan
menjadi dasar dalam ekstraksi DEM. Ada tiga pilihan pendefinisian Tie Points.
l Generate Tie Points Automatically. ENVI dapat menurunkan tie points secara otomatis, sesuai
dengan parameter pemandu yang kita tentukan.
l Define Tie Points Interactively. Pilihan ini untuk mendefinisikan tie points secara manual.
l Read Tie Points From File. Mengambil Tie Points dari file yang sudah dibuat sebelumnya.
1. Klik Generate Tie Points Automatically. Ekstraksi Tie Points secara otomatis
memerlukan empat parameter.
l Jumlah Tie Points yang akan diekstrak.
l Search Window Size dan Moving Window Size. Search Window adalah luasan
jendela pencarian tie points, sedangkan moving window adalah luasan area
pencarian tie points yang sesuai dalam search window.
l Region Elevation adalah elevasi rata rata dari area cakupan citra. Nilai ini diestimasi
dari informasi RPC
Note: meningkatkan jumlah tie points, Search Window Size, dan atau Moving Window
Size akan meningkatkan waktu pemrosesan, tapi hasilnya biasanya akan lebih baik,
akurat dan lebih dapat dipercaya.
2. Tingkatkan jumlah Search Window Size ke 101
3. tingkatkan jumlah Moving Window Size ke 19, (yang lebih besar dari resolusi spasial ASTER
sebesar 15 meter.
4. Pastikan Examine and Edit Tie Points di set ke Yes sehingga kita bisa mengeevaluasi hasil
estimasi tie points sudah akurat apa belum dan mengeditnya. Klik Next untuk melanjutkan,
ekstraksi Tie Points biasanya memerlukan waktu beberapa menit.

12. Halaman 12
dari 22
Editing Tie Points
Begitu proses estimasi Tie Points diselesaikan, langkah 5 dari 9 step ekstraksi DEM akan
menampilkan kedua citra stereo dan juga tie points yang dihasilkan untuk diperbaiki apabila nilai
kesalahannya besar. Tombol Reset digunakan untuk kembali ke tahap sebelumnya.
1. Hasil ekstraksi Tie Points akan ditampilkan di View. Lihat pada kolom Y Paralaks. Y Paralaks
adalah parameter yang menentukan kesesuaian antara citra Band 3N dan Band 3B pada sumbu Y.
Nilai Y paralaks sebesar 6 berarti masih ada perbedaan posisi sebesar 6 piksel antara Band 3N dan
3B kearah sumbu Y. Perbedaan 6 piksel ini cukup besar yang menyebabkan hasil ekstraksi DEM
tidak akan sempurna. Oleh karena itu Tie Points yang dihasilkan harus diedit atau ditambah agar Y
paralaks bisa menurun nilainya mendekati 0.
2. Kita akan menguji lebih dulu Tie Points yang dihasilkan apakah sudah akurat apa belum. Klik
tombol Likely Error Ranking. Tombol ini akan menampilkan list Tie Points yang
mempunyai kemungkinan ketidakakuratan posisi yang besar dan menyebabkan Y
Paralaks-nya menjadi besar. Tapi untuk memastikan error apa tidak, perlu dilihat
langsung di citra, klik Pada Tie Points yang mempunyai nilai error paling besar, titik
tersebut akan ditampilkan di view citra. Lihat secara menyeluruh apakah posisi titik
di citra kanan dan kiri sudah sama atau belum. Kalau sudah sama pindah ke titik lain
karena ada kemungkinan titik lain yang menyebabkan titik sebelumnya memiliki
nilai error yang besar.
Tips : Hapus Tie Points yang diplot di daerah berpenutup awan, karena biasanya Tie Points
yang terletak di awan yang menyebabkan Nilai Y Paralaks yang besar.

13. Halaman 13
dari 22
5. Apabila ditemukan titik yang posisinya tidak sama antara citra kanan dan kiri, betulkan
dengan menggeser salah satu titik di citra di Zoom Window, kemudian klik Update. Anda
bisa juga menggunakan Auto Predict untuk memprediksi posisi yang benar. Jika anda
memilih untuk menghapus titik tersebut klik Delete.
6. Lanjutkan Proses editing Tie Points sampai Nilai Y Paralaks di bawah 1, seperti gambar di bawah,
kemudian klik Next.

14. Halaman 14
dari 22
Menghitung Geometri Epipolar dan Citra Epipolar
Dari hasil input Tie Points, ENVI akan menghitung geometri epipolar dan membuat citra
epipolar yang digunakan untuk mengekstrak DEM. Citra epipolar mendeskripsikan hubungan
antar piksel dari pasangan stereo (dikenal dengan beda paralaks), sehingga citra epipolar bisa
dilihat secara tiga dimensi menggunakan kacamata anaglyph (kacamata tiga dimensi seperti
yang biasa digunakan untuk menyaksikan pertunjukan tiga dimensi di bioskop).
1. Pada step 6 ini anda diminta memasukkan nama dan lokasi penyimpanan citra epipolar.
2. Setelah itu anda bisa mengatur Epipolar Reduction Factor, dimana parameter ini akan
menentukan resolusi spasial dari DEM hasil ekstraksi. Misalnya untuk ASTER, maksimal
resolusi yang bisa dihasilkan adalah 15 meter sesuai denganr resolusi citranya. Apabila
anda ingin menurunkan resolusi DEMnya menjadi 30 meter, maka di parameter Epipolar
Reduction Factor diisi dengan nilai 2.
3. Examine Epipolar Results digunakan untuk melihat citra epipolar secara tiga dimensi menggunakan
kacamata anaglyph (kacamata 3D). Pilihannya ada dua, yaitu RGB=left, right, right, dan RGB= Right, lef
left. Pilih kombinasi yang sesuai dengan warna kacamata 3D (biasanya digunakan yang RGB=Left,
Right, Right) .
4. Klik Next.

15. Halaman 15
dari 18
Penspesifikasian Output DEM
Setelah citra epipolar dibuat, langka berikutnya adalah penspesifikasian Keluaran DEM seperti
resolusi spasial DEM, proyeksi peta yang digunakan, dan lain – lain.
.
l Klik Toggle Button untuk mengubah dari Easting dan Northing (UTM) menjadi lintang bujur
(Geografis)
l Klik Change Proj untuk mengubah proyeksi dan unit proyeksi.
l Edit X Pixel Size dan Y Pixel Size untuk mengubah resolusi piksel.
l Edit Output X Size dan Output Y Size untuk mengatur keluaran dimensi raster DEM hasil.
l TOmbol Options memungkinkan untuk mengubah beberapa parameter tambahan, biarkan saja dalam
kondisi default.
l Klik Next untuk melanjutkan.

16. Halaman 16
dari 18
Penspesifikasian Parameter Ekstraksi DEM
Langkah ke delapan dikhususkan untuk menspesifikasikan parameter ekstraksi DEM, dimana disini diatur
mengenai korelasi minimal antara dua titik dari pasangan stereo, nilai background dari hasil DEM, edge
trimming, ukuran moving window, relief cakupan citra, detail medan, tipe data keluaran dan lokasi
penyimpanan
l Parameter Minimum Correlation adalah batas koefisien korelasi yang digunakan untuk
menentukan apakah pasangan titik yang ditemukan dalam moving window/kernel dianggap
matching atau tidak. Jika matching berarti nilai paralaks dari pasangan titik itu akan
diambil dan dikonversi menjadi nilai ketinggian, jika tidak akan dianggap sebagai nilai
error (no data).
l Edge Trimming imengindikasikan luasan pemotongan sisi DEM keluaran dari area overlap antara
pasangan citra.
l Moving Window Size menentukan luasan area pencarian untuk menghitung korelasi antar pasangan
piksel dari citra stereo. Makin detil resolusi spasial, ukuran moving window harus lebih besar agar
kenampakan yang kecil dapat diidentifikasi.
l Dari list drop down Terrain Relief anda dapat memilih tipe medan yang merepresentasikan dari area
cakupan citra stereo anda. Low untuk area relatif datar dan landau, DEM akan dibuat dengan
mempertimbangkan efek smoothing untuk mengurangi waktu kalkulasi. Moderate merupakan pilihan
default yang merupakan pilihan umum untuk segala jenis medan. High dipilih jika cakupan citra
didominasi medan bergunung dan curam. Untuk pilihan High ini maka adanya kenampakan topografis
dengan perbedaan relief yang besar (seperti patahan/sesar) tidak akan di smoothing.
l DEkstraksi DEM menggunakan metode image matching untuk menemukan kenampakan
yang sama antara citra kiri dan citra kanan dari pasangan stereo. Penggunaan parameter
Terrain Detail menentukan seberapa presisi medan direpresentasikan dalam DEM hasil. Untuk
digunakan dalam skala kecil pilih level 1 yang paling kasar. Sedangkan apabila DEM akan digunakan
untuk pemetaan skala besar (sejauh yang bisa didukung data ASTER DEM) gunakan level 5 atau level
detil maksimum..
l Parameter Output Data Type memungkinkan operator untuk memilih output DEM apakah nilai
ketinggian dalam Integer (default, nilai bulat seperti 1 meter, 2 meter dsb) atau Floating Point.
(decimal).
l Samakan parameter seperti gambar di bawah kemudia klik Next.

17. Halaman 17
dari 18
Menguji dan Mengedit Hasil Ekstraksi
Setelah DEM selesai dibuat, tahapan berikutnya adalah melihat hasil DEM, mengidentifikasi area
yang masih terdapat kesalahan, mengganti area yang salah dengan data dari DEM lain apabila tidak
bisa diperbaiki, dan solusi lainnya. Kesalahan dalam ekstraksi DEM biasanya disebabkan antara
lain, sebaran GCP dan TP yang kurang bagus. Semakin banyak GCP dan TP yang digunakan dan
semakin tersebar, hasil ekstraksi akan semakin baik dan akurat. Selain itu, kesalahan bisa juga
disebabkan karena kegagalan moving window dalam mencari titik – titik dari pasangan citra yang
mempunyai nilai korelasi tinggi (kenampakan yang sama). Kesalahan ini muncul disebabkan antara
lain koefisien korelasi yang diseting terlalu tinggi atau ukuran moving window yang kurang besar
sehingga kenampakan yang sama pada kedua citra sulit ditemukan. Jika DEM yang dihasilkan
kurang memuaskan, coba ulangi proses ekstraksi dengan mengklik tombol Previous. Coba ulangi
proses dengan menambah GCP dan TP atau mengubah parameter ekstraksi seperti Koefisien
Korelasi dan Ukuran Moving Window.
Untuk kesalahan hasil ekstraksi yang disebabkan tutupan awan pada dasarnya tidak bisa dikoreksi
karena untuk kenampakan awan biasanya nilai kecerahannya relatif sama, sehingga ENVI tidak
akan dapat mencari titik titik yang sama dari pasangan citra (Koefisien korelasinya sangat rendah).
Oleh karena itu untuk daerah tutupan awan tidak direkomendasikan untuk dijadikan GCP dan TP.
Selain itu pada hasil ekstraksi DEM pada daerah tertutup awan tidak bisa diperbaiki oleh karena itu
harus diganti dengan data lain atau interpolasi dari daerah sebelahnya. Proses ini dapat dilakukan di
DEM editing Tool.
1. Klik Load DEM Result To Display With Editing Tool

18. Halaman 18
dari 18
Menggunakan DEM Editing Tool
DEM editing tool adalah modul ENVI yang digunakan untuk mengedit DEM hasil ekstraksi dari
citra stereo. Solusi yang tersedia antara lain penggantian nilai ketinggian yang dianggap salah
dengan nilai rata – rata piksel di sebelahnya, penggantian dengan nilai tertentu yang ditentukan
operator, dan dengan cara interpolasi tetangga (bisa menggunakan smoothing algorithm, median
filter algorithm, spot removal algorithm, thin plate spline algorithm, dan triangulate algorithm).
1. Buat Polygon ROI dengan cara klik kanan mouse di dalam Image Window untuk menentukan
titik awal ROI poligon, kemudian lanjutkan dengan titik yang lain untuk mendefinisikan
polygon ROI. Untuk menyelesaikan pembuatan satu ROI Poligon klik kiri mouse.
2. Menggunakan DEM editing tool, anda bisa mengganti nilai piksel pada area yang ditutup
ROI dengan pilihan yang ada pada Method di kolom Edit Pixel Values. Pilihannya bisa
dari Replace with value, Replace with mean, smooth, median filter, spot removal, thin
plate spline interpolation, dan triangulate interpolation). Klik Save Changes untuk
menyimpan perubahan.
3. Klik Finish di DEM Extraction Wizard, klik Save apabila anda ingin menyimpan seluruh
rangkaian proses, termasuk konfigurasi GCP dan TP yang sudah diinput. Selain itu ada
baiknya GCP yang ada juga di backup di file terpisah sebagai backup.