Analisis Tingkat Ketelitian Penggunaan Foto Udara Format Kecil (FUFK) untuk Estimasi Perhitungan Volume Galian dan Timbunan
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak Pembangunan infrastruktur dapat diwali dengan pemilihan lahan yang tersedia, pemilihan meliputi berbagai pertimbangan seperti lokasi, akses, harga, hingga kontur lahan. Kontur lahan berpengaruh terhadap banyaknya biaya penyiapan lahan yang berkaitan dengan galian dan timbunan. Kontur lahan dapat diketahui dengan melakukan pengukuran terestris menggunakan theodolite, total station, atau RTK/GNSS. Namun, Biaya dan waktu yang diperlukan untuk pengukuran terestris tidak efesien untuk digunakan saat studi awal pemilihan lahan. Teknologi Foto Udara Format Kecil (FUFK) menjadi salah satu yang sedang dikembangkan karena lebih efisien dari sisi waktu dan biaya. FUFK diolah menjadi sebuah data DEM melalui metode stereo-plotting sehingga didapat gambaran ukuran dan kontur lahan. Namun, hasil dari ekstraksi FUFK memiliki keterbatasan ketelitian sehingga perlu dianalisa lebih lanjut ketelitiannya. Studi ini dilakukan untuk menganalisa ketelitian hasil ekstraksi FUFK secara geometrik dan menghitung kesalahan peta kontur yang dihasilkan jika dibandingkan dengan pengukuran terestris untuk pekerjaan galian dan timbunan. Studi dilakukan pada 2 lokasi dengan 9 kali percobaan tinggi terbang dan overlap yang berbeda-beda. Hasil dari studi ini secara keseluruhan ketelitian peta yang dihasilkan memiliki nilai ketelitian geometrik horizontal CE90 0,400 hingga CE90 0,158 dan nilai ketelitian vertikal LE90 0,648 hingga LE90 0,223 dan perhitungan galian dan timbunan memiliki kesalahan absolut 3.39% hingga 14.21%. Kata-kata Kunci: Foto udara format kecil (FUFK), galian, kontur, timbunan. Abstract Infrastructure development can be initiated by the selection of available land, the selection includes various considerations such as location, access, price, to land contours. The contours of the land affect the many costs of land preparation related to cut and fill work. The contours can be known by taking theestris measurements using theodolite, total station, or RTK/GNSS. However, the cost and time required for the measurement of terestris are not efficient to use during land selection. Small Format Aerial Photography (SFAP) technology is one that is being developed because it is more efficient. SFAP is processed into a DEM data through stereo-plotting methods so that an overview of the size and contours of the land is obtained. However, the results of SAPF extraction have limitations in accuracy. This study was conducted to analyze the accuracy of SAPF extraction results. The study was conducted in 2 locations with 9 experiments with different flying heights and overlaps. The results of this study as a whole had a horizontal geometric accuracy value of CE90 0.400 to CE90 0.158 and a vertical accuracy value of LE90 0.648 to LE90 0.223 and calculations of cut and fill volumes had absolute errors of 3.39% to 14.21%. Keywords: Contours, cut, fill, small format aerial photography (SFAP).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».