MAIRI, SILOAM ANGGA and SIPAHUTAR, ANDRE YACOB and SAPUTRA, MUHAMMAD AURIAN SURYA (2025) ANALISIS KOMPARATIF ALGORITMA NEURAL RADIANCE FIELD DAN STRUCTURE-FROM-MOTION UNTUK PEMBENTUKAN CANOPY HEIGHT MODEL PADA TINGGI POHON (STUDI KASUS : MESS PLANOLOGI KINTAMANI, BALI). Undergraduate thesis, UNIVERSITAS DIPONEGORO.

Text DRAFT TA SILOAM ANDRE AURIAN ABSTRAK.pdf Download (53kB)

Abstract

Pengukuran tinggi pohon yang akurat merupakan aspek yang sangat penting dalam berbagai bidang, termasuk kehutanan, penilaian ekosistem, dan penilaian stok karbon. Metode tradisional untuk mengukur tinggi pohon, seperti pengukuran manual di lapangan, dapat memakan waktu dan tenaga, terutama dalam survei skala besar atau di lingkungan hutan lebat. Teknologi pemetaan tiga dimensi telah berkembang pesat dalam bidang geospasial, arkeologi, konservasi, dan rekayasa teknik dalam beberapa dekade terakhir. Structure From Motion (SfM) dan algoritma fotogrametri berbasis gambar memungkinkan rekonstruksi bentuk tiga dimensi dari kumpulan gambar dua dimensi yang diambil dari berbagai sudut pandang. NeRF bekerja dengan menggunakan representasi kontinu dari pemandangan 3D yang telah dipelajari dari gambar 2D dan
menghasilkan model yang dapat dilihat dari berbagai sudut pandang. Algoritma NeRF akan dikomparasikan dengan SfM dalam menghasilkan canopy height model dengan menguji tingkat akurasinya berdasarkan uji signifikansi terhadap pengukuran lapangan menggunakan Hagameter. Hasil signifikansi data sampel pohon antara NeRF dengan data
hagameter menunjukkan bahwa tidak adanya perbedaan signifikan dengan nilai selisih mean sebesar 0,9764. Signifikansi SFM dengan data hagameter menunjukkan nilai yang tidak terlalu jauh dibandingkan dengan NeRF, dimana nilai selisih mean nya sebesar 1,6907. Rekomendasi pengolahan data NeRF dan data SFM dapat menggunakan klasifikasi secara manual karena memiliki selisih mean dengan data hagameter sebesar
0,4199 untuk data NeRF dan 0,5752 untuk data SFM. Tidak hanya karena selisih mean, tetapi klasifikasi secara manual menjadi rekomendasi filtering karena selisih tinggi pohon antara data CHM NeRF dan SFM berada dibawah 1 meter.

Actions (login required)

View Item