oleh : Dr. Taufik Hery Purwanto, M.Si.
Pulau Bali dalam tampilan 3-Dimensi
Apa itu D E M ?
Continuous fields – Discrete fields
Landuse
Elevation
Different types of geographic phenomena
Fields
Continuous Temperature
Objects
Discrete Landuse
Buildings
Discrete and Continuous map types combine the numeric and geographic characteristics of mapped data. http://www.innovativegis.com/basis/papers/other/asprschapter/
1. Pengertian Digital Elevation Model (DEM) • DEM adalah data digital yang menggambarkan geometri dari bentuk permukaan bumi atau bagiannya yang terdiri dari himpunan titik-titik koordinat hasil sampling dari permukaan dengan algoritma yang mendefinisikan permukaan tersebut menggunakan himpunan koordinat (Tempfli, 1991).
Z = f(x,y) dimana : x,y = posisi Z = nilai ketinggian
Relief medan dan model digital (Temfli, 1991)
1. Pengertian Digital Elevation Model (DEM)
lanjutan
• DEM merupakan suatu sistem, model, metode, dan alat dalam mengumpulkan, prosessing, dan penyajian informasi medan. Susunan nilai-nilai digital yang mewakili distribusi spasial dari karakteristik medan, distribusi spasial di wakili oleh nilai-nilai pada sistem koordinat horisontal X Y dan karakteristik medan diwakili oleh ketinggian medan dalam sistem koordinat Z (Frederic J. Doyle, 1991) • DEM khususnya digunakan untuk menggambarkan relief medan. Gambaran model relief rupabumi tiga dimensi (3-Dimensi) yang menyerupai keadaan sebenarnya di dunia nyata (real world) divisualisaikan dengan bantuan teknologi komputer grafis dan teknologi virtual reality (Mogal, 1993) • A digital elevation model is a digital model or 3D representation of a terrain's surface (wikipedia.org)
Beda Pengertian DEM dan DTM • • • • • •
DEM (Digital Elevation Model) was widely used in America DTM (Digital Terrain Model), DHM ( Digital Height Model) came fromGermany DGM ( Digital Ground Model) was used in the United Kingdom DSM (Digital Surface Model) DTEM (Digital Terrain Elevation Models) was introduced and used by USGS and DMA (DefenseMapping Agency) I. Sejarah (yang mempopulerkan) : DEM : USGS (United State Geological Survey) berstruktur data grid DTM : The Defence Mapping Agency berstruktur data garis (arc) dengan TIN (Triangular Irregular Network). II. Menyangkut pengertian informasi : elevasi elevasi + informasi morfologi elevasi + layer permukaan
DEM
DTM
1. Ground: “the solid surface of the earth”; “a solid base or foundation”; “a surface of the earth”; “bottom of the sea”; etc. 2. Height: “measurement from base to top”; “elevation above the ground or recognized level, especially that of the sea”; “distance upwards”; etc. 3. Elevation: “height above a given level, especially that of sea”; “height above the horizon”; etc. 4. Terrain: “tract of country considered with regarded to its natural features, etc.”; “an extent of ground, region, territory”; etc. Li (1990)
DSM dan DTM ORI
Orthorectified
DEMs
Digital Surface Model
Digital Terrain Model
Digital Surface Models (DSM) Elevation model that displays the elevation of the first surface on the ground. Digital Terrain Models (DTM) DSMs are used to create DTMs by digitally removing all cultural features and treed areas. DTMs are useful for applications where an accurate sense of the underlying terrain is required.
DSM dan DTM • •
DSM - Elevation of the first surface the radar comes in contact with. DTM - Derived from the DSM: elevations values approaching bare earth.
DSM and DTM: Shaded-Relief Example
DSM
DTM
Digital Surface Model
Digital Terrain Model
DSM and DTM: Shaded-Relief Example
2. Data DEM 2.1. Sumber Data DEM • FU stereo - Photogrammetric techiques • Citra satelit stereo - Stereo-pairs technique • Data pengukuran lapangan : GPS, Theodolith, EDM, Total Station, Echosounder - Interpolation technique • Peta topografi - Interpolation technique • Radar - Radar technique • Lidar - Laser scanner technique
2.2. Bentuk Data DEM • Titik (titik tinggi) • Garis (kontur) • Penyiaman (LIDAR)
-From terrestrial measurements with precise land survey instruments These spot measurements are then interpolated into an elevation surface. With this method, it is costly and time-consuming to cover bigger areas.
- From airborne or satellite remote sensing
Stereo is images, or LIDARgenerated? data are used in a semi-automated process to create a DEM. How aRADAR DEM
RADAR Interferometry with 2 receivers, 60m apart
Airborne Laserscanning or LIDAR
Model turunan geometri foto udara untuk penjabaran perbedaan tinggi
* Based on the accuracy of the accompanying ORI
** Relative to Fligth Altitude
There is a variety of DEM source data available for developed areas and the suitability of this available data is depending on the project specifications. In remote regions around the World, were little or no source data is available, the DEM can be produced by automatic DEM extraction from stereo satellite imagery, from satellite sensors such GeoEye-1, WorldView-1, WorldView2, IKONOS, Pleiades-1,SPOT-5, SPOT-6 and SPOT-7 satellite sensors. The Pleiades-1A and Pleiades-1B Satellite sensors can be programmed to collect Tri-Stereo Imagery for the production of high quality 1m-2m DEM's for 3D Urban and Terrain modeling. The Tri-Stereo acquisitions reveal elevation that would otherwise remain hidden in steep terrain or urban canyons in dense built-up areas.
http://www.satimagingcorp.com/services/dem/
Visual inspection and examination of surface maps obtained from the extracted elevations was used to evaluate qualitatively the various data sources when compared to that obtained from the ground survey.
Olalekan Adekunle ISIOYE, and JOBI N Paul, Nigeria
A comparison of DEMs Data source Generation and distribution Release year Data acquisition period Posting interval Vertical accuracy (RMSE) DEM coverage Area of missing data
1) 2)
ASTER GDEM v2 1) ASTER Satellite
SRTM v3 1) Space shuttle radar
Geoeye 2) Geoeye Satellite
METI/NASA
NASA/USGS
Digitalglobe
2011 2000 - 2010 (1.514 million scenes) 30m
2003 ~
n/a
11 days (in 2000)
n/a
90m
2m
7 - 14m
5 - 10m (~4m f. 1-arcsecond data)
<= 1.5m
83 degrees N ~ 83 degrees S Areas with no ASTER data due to constant cloud cover (supplied by other DEM)
60 degrees N ~ 56 degrees S
n/a
Topographically steep area (due to radar characteristics)
n/a
figures taken from: http://www.jspacesystems.or.jp/ersdac/GDEM/E/2.html and A. K. Karwel, I. Ewiak (2008): ESTIMATION OF THE ACCURACY OF THE SRTM TERRAIN MODEL ON THE AREA OF POLAND Paradella, W.; Cheng, P.: Automatic DEM Generation – Using Geoeye-1 Stereo Data in Mining Application; in Geoinformatics, Vol. 16, 01-2013, p. 10-12
1) The National Elevation Dataset (NED) is the primary elevation data product of the USGS. It is a seamless dataset with the best available raster elevation data of the United States. Source: http://topochange.cr.usgs.gov/assessment.php
System Airbone LiDAR terdiri dari: 1. Laser sensor 2. Camera sensor 3. GPS receiver 4. Inertial Measurement Unit (IMU) 5. Komputer dan Storage data (tempat penyimpanan data).
• Digital terrain model generation – airborne laser scanning • Laser pulse is emitted from the sensor – return journey time is measured, giving distance between sensor and target • Location of the sensor is determined by GPS • Therefore target can be located • Significant post processing is required: – Data thinning – Gridding
Horizontal resolution: 2m Vertical accuracy: ± 2cm
Map Scales and Commonly Used Contour Intervals (Konecny et al. 1979)
In general, it is expected that the height accuracy of any point interpolated from contour lines will be about 1/2 to 1/3 of the CI.
Map Scales and Commonly Used Contour Intervals
α is the slope angle
http://sujanayogi.wordpress.com/2010/02/01/3d-laser-scanner/
pointcloud
http://sujanayogi.wordpress.com/2010/02/01/3d-laser-scanner/
2. Data DEM 2.2. Struktur Data DEM
Grid
TIN
Countour
DEMs and TINs
DEM with sample points
TIN based on same sample points
Advantages/disadvantages • DEMs: – accept data direct from digital altitude matrices – must be resampled if irregular data used – may miss complex topographic features – may include redundant data in low relief areas – less complex and CPU intensive
• TINs: – accept randomly sampled data without resampling – accept linear features such as contours and breaklines (ridges and troughs) – accept point features (spot heights and peaks) – vary density of sample points according to terrain complexity
2. Data DEM 2.3. Sampling Data DEM
III
(Tempfli, 1991)
Spatial sampling schemes for point,line, and area data.
3. Interpolasi Interpolasi adalah proses penentuan dari nilai pendekatan dari variabel f(P) pada titik antara P, bila f(P) merupakan variabel yang mungkin skalar atau vektor yang dibentuk oleh harga f(P1) pada suatu titik P1 dalam ruang yang berdimensi r (Tempfli, 1977). Penentuan nilai suatu besaran berdasarkan besaran lain yang sudah diketahui nilainya, dimana letak dari besaran yang akan ditentukan tersebut di antara besaran yang sudah diketahui. Besaran yang sudah diketahui tersebut disebut sebagai acuan, sedangkan besaran yang ditentukan disebut sebagi besaran antara (intermediate value). Dalam interpolasi hubungan antara titik-titik acuan tersebut didekati dengan menggunakan fungsi yang disebut fungsi interpolasi.
Interpolasi spasial suatu proses mengidentifikasi nilai Z pada lokasi yang baru berdasarkan karakteristik poin kontrol yang telah ditentukan (Jensen, 2013)
Interpolasi spasial 1. Global Interpolation merupakan metode yang menggunakan dasar setiap nilai point yang ada dapat digunakan untuk mengestimasi nilai baru. Secara konseptual global interpolation didisain untuk mendapatkan trend suatu nilai. Contoh: trend surface dan regression
2. Local Interpolation mengestimasi suatu nilai baru hanya menggunakan beberapa nilai point yang dijadikan sebagai sampel. Contoh: thiessen, density estimation, inverse distance weighted, splines, dan kriging. (Chang, 2012)
Aronof (1993) mengungkapkan perbedaan metode interpolasi akan menghasilkan DEM yang berbeda.
Boltstad (2012) juga mengemukakan pendapat yang sama bahwa walaupun menggunakan input data yang sama dengan metode interpolasi yang berbeda maka DEM yang dihasilkan akan berbeda. Li dan Heap (2008) menjelaskan ada 42 metode interpolasi yang dikategorikan menjadi interpolasi geostatistik, non-geostatistik dan gabungan Perbedaan DEM yang dihasilkan tersebut akan mempengaruhi kualitas dari sebuah DEM.
Sumber : Li dan Heap (2008)
Geostatistik merupakan bagian statistik spasial yang memperhitungkan jarak antar obyek dan juga spatial autocorrelation. Semakin bertambah nilai suatu jarak maka spatial autocorrelation akan semakin berkurang. (Jensen, 2013)
kriging mencari nilai spatial autocorrelation melalui perhitungan jarak antara pasang semua titik sampel. Sumber : Anonim (2012)
kriging menggunakan Semivariogram untuk menghitung nilai spatial autocorrelation melalui persamaan
Nilai 𝛾(ℎ) pada persamaan di atas merupakan semivariance antara titik sampel 𝑋𝑖 dan 𝑋𝑗 yang dipisahkan oleh jarak dan nilai 𝑧.
Interpolation methods • Nearest neighbor • Inverse distance 1 z zi weight ri • Bilinear interpolation • Kriging (best linear z (a bx)(c dy) unbiased estimator) • Spline z wiz i z ci x e i y e i
Inverse Distance Weighted (IDW) Metode interpolasi yang memperkirakan nilai ketinggian suatu titik berdasarkan rata-rata nilai ketinggian dari titik ikat di sekitarnya yang dihitung dengan pembobotan tertimbang, dimana faktor jarak digunakan sebagai dasar untuk memberikan bobot/pengaruh (Colin Childs,2004)
wi fi
: merupakan fungsi bobot dari titik sampel ke-i : nilai ketinggian titik sampel ke-I
wi n p hi
: merupakan fungsi bobot dari titik sampel ke-i : jumlah titik sampel di sekitar titik interpolasi : power (parameter pengontrol pembobotan) : jarak titik sampel ke-i dari titik interpolasi
hi : jarak titik sampel ke-i dari titik interpolasi x, y : koordinat titik interpolasi xi , yi : koordinat titik sampel ke-i
2 id 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
8 6 3
9 1 1 0
4
7 5
1 1
f 66 72 56 77 63 68 71 91 52 83 98
2 id 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
8 6 3
9 1 1 0
4
7 5
1 1
f 66 72 56 77 63 68 71 91 52 83 98
2 id 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
8 6 3
9
A= ....??
1
1 0
4
7 5
1 1
f 66 72 56 77 63 68 71 91 52 83 98
h 7,6 11,5 4,6 4,8 7,2 3,5 4,9 7,1 5,2 5 9,2
2 id 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
8 6 3
9
A= ....??
1
1 0
4
7 5
1 1
f 66 72 56 77 63 68 71 91 52 83 98
h 7,6 11,5 4,6 4,8 7,2 3,5 4,9 7,1 5,2 5 9,2
h^p 0 0 0,047259 0,043403 0 0,081633 0,041649 0 0 0,04 0 0,253944
2 id 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
8 6 3
9
A= ....??
1
1 0
4
7 5
1 1
f 66 72 56 77 63 68 71 91 52 83 98
h h^p 7,6 0 11,5 0 4,6 0,047259 4,8 0,043403 7,2 0 3,5 0,081633 4,9 0,041649 7,1 0 5,2 0 5 0,04 9,2 0 0,253944
w 0 0 0,1861 0,170915 0 0,32146 0,16401 0 0 0,157515 0 1
2 id 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
8 6 3
9
A= ....??
1
1 0
4
7 5
1 1
f 66 72 56 77 63 68 71 91 52 83 98
h 7,6 11,5 4,6 4,8 7,2 3,5 4,9 7,1 5,2 5 9,2
h^p
w
f*w
0 0 0 0 0 0 0,047259 0,1861 10,42161 0,043403 0,170915 13,16045 0 0 0 0,081633 0,32146 21,85925 0,041649 0,16401 11,64471 0 0 0 0 0 0 0,04 0,157515 13,07376 0 0 0 0,253944 1 70,15979
Interpolasi menentukan titik-titik antara n buah titik Interpolasi 1. Interpolasi Linier 2. lnterpolasi Kuadratik 3. lnterpolasi Polinomial
menentukan titik-titik antara 2 buah titik dengan menggunakan pendekatan fungsi garis lurus
Persamaan garis lurus yang melalui 2 titik P1(x1,y1) dan P2(x2,y2) Sehingga diperoleh persamaan dari interpolasi linier :
Algoritma Interpolasi Linier : 1. Tentukan 2 titik P1, dan P2 dengan koordinatnya masing-masing (x1,y1) dan (x2,y2). 2. Tentukan titik x dari titik yang akan dicari 3. Hitung nilai y dengan :
4. Tampilkan nilai titik yang terbaru
menentukan titik-titik antara 3 buah titik dengan menggunakan pendekatan fungsi kuadrat
3 titik yang diketahui: P1(x1,y1), P2(x2,y2) dan P3(x3,y3)
Untuk memperoleh titik Q(x,y) digunakan interpolasi kuadratik :
Algoritma Interpolasi Kuadratik : 1. Tentukan 3 titik P1, P2 dan P3 dengan koordinatnya masing-masing P1(x1,y1), P2(x2,y2) dan P3(x3,y3) 2. Tentukan titik x dari titik yang akan dicari
3. Hitung nilai y dengan :
4. Tampilkan nilai titik yang terbaru
Contoh penyelesaian Interpolasi Kuadratik
Cari nilai y untuk titik x=2.5 yang berada di antara titik (1,5), (2,2) dan (3,3) Jawab: P1(1,5) , P2(2,2) dan P3(3,3) x=2.5
Titik baru: P4(2.5,2)
menentukan titik-titik antara N buah titik dengan menggunakan pendekatan fungsi polynomial pangkat N-1 Titik-titik yang diketahui: P1(x1,y1), P2(x2,y2), P3(x3,y3) … PN(xN,yN)
Persamaan polynomial pangkat N-1
Masukkan nilai dari setiap titik ke dalam persamaan polynomial di atas, diperoleh persamaan simultan dengan n persamaan dan n variabel bebas
3. Interpolasi
lanjutan
Z = f(X, Y)
Surface shapes of the first 4 terms of general polynomial function.
3. Interpolasi
lanjutan
3. Interpolasi
lanjutan
3. Interpolasi
lanjutan
Contoh Interpolasi TIN
•
Pengukuran Jarak, posisi (surface length, Surface Point, Surface volume)
•
Volume
•
Cut/fill
•
Penentuan Jarak dan Arah (Geodesy Graphic Tools)
•
Titik Tertinggi dari suatu lokasi (Find Highest Point)
•
Titik Terendah dari suatu lokasi (Find Lowest Point)
•
Line of Sight (LOS)
•
Profil
•
Peta Kelas Elevasi
•
Peta Kontur dengan berbagai CI
•
Model tiga dimensional (pandangan perspektif medan atau pandangan mata burung/bird's eye view)
•
Peta tematik dalam bentuk tiga dimensional
•
Peta lereng (Slope)
•
Peta aspek (Aspect)
•
Efek bayangan (hill shading)
•
3-D “real time” atau “Fly by Animation”
4. Turunan DEM
lanjutan
Tampilan Perspektif 3 Dimensi - (bird’s eye view) Tampilan 3-D juga dapat menghasilkan penyajian permukaan dan informasi terrain. Pada bird’s eye view, azimuth dan attitude (tinggi) pengamat yang berkaitan dengan permukaan dapat ditentukan. Pada gambar 3-D di permukaan, lokasi pengamat dan titik target biasanya ditentukan. Drape permukaan membuat tampilan 3-Dimensi layer lain yang memiliki koordinat yang sama dengan TIN. Drape mengenakan titik dan garis.
4. Turunan DEM
lanjutan
Kontur Kontur (isoline) adalah garis yang 5121000 menggambarkan satu elevasi konstan pada suatu permukaan. Biasanya 5120000 kontur digunakan untuk 5119000 memvisualisasikan elevasi pada peta 2-Dimensi. 5118000
5117000
5116000
5115000
5114000
5113000
5112000
5111000
5110000
5109000
558000 559000 560000 561000 562000 563000 564000 565000 566000 567000
4. Turunan DEM
lanjutan
Kontur
The creation of isopleth maps: (A) point attribute values; (B) user-defined classes; (C) interpolation of class boundary between points; (D) addition and labeling of other class boundaries; and (E) use of hue to enhance perception of trends (after Kraak and Ormeling 1996: 161
4. Turunan DEM
lanjutan
Profil Profil adalah irisan penampang 2-Dimensi dari suatu permukaan. Berdasarkan profil dapat dipergunakaan untuk analisa morfologi permukaan seperti : kecekungan permukaan, perubahan permukaan, kecembungan permukaan, dan ketinggian maksimum permukaan lokal.
4. Turunan DEM Profil
lanjutan
Garis penglihatan (line of sight) Garis antara 2 titik yang menunjukkan bagian-bagian dari permukaan sepanjang garis yang tampak (visible) atau tidak tampak (hidden) dari pengamat.
4. Turunan DEM Efek bayangan (hillshading) Efek bayangan suatu permukaan berdasarkan harga reflektansi dari features permukaan sekitarnya, sehingga merupakan suatu metode yang sangat berguna untuk mempertajam visualisasi suatu permukaan. Efek bayangan dihasilkan dari intensitas yang berkaitan dengan sumber cahaya yang diberikan. Sumber pencahayaan yang dianggap pada jarak tak berhingga daripada permukaan, dapat diposisikan pada azimuth dan altitude (ketinggian) yang telah ditentukan relatif terhadap permukaan.
lanjutan
Kemiringan lereng (slope) Kemiringan lereng adalah suatu permukaan yang mengacu pada perubahan harga-harga z yang melewati suatu daerah permukaan. Dua metode yang paling umum untuk menyatakan kemiringan lereng adalah dengan pengukuran sudut dalam derajat atau dengan persentase. Contohnya, kenaikan 2 meter pada jarak 100 meter dapat dinyatakan sebagai kemiringan 1,15 derajat atau 2 persen.
Aspek (aspect) Aspek permukaan adalah arah dari perubahan z yang maksimum ke arah bawah. Aspek dinyatakan dalam derajat positif dari 0 hingga 360, diukur searah jarum jam dari Utara.
4. Turunan DEM
lanjutan
Analisa volumetrik volume menghitung luas dan ruang volumetrik antara permukaan dan harga datum yang ditetapkan. Volume parsial dapat dihitung dengan mengatur datum untuk sembarang harga yang lebih besar dari harga z minimum.
4. Turunan DEM
lanjutan
Analisa visibilitas Visibility mengidentifikasi pencahayaan (exposure) visual dan melakukan analisa pandangan menyeluruh pada suatu permukaan. Titik-titik pengamatan didefinisikan oleh feature titik dan garis dari satu coverage dan bisa menunjukkan lokasi menara pengamatan di tempat-tempat yang menguntungkan. Visibility mempunyai banyak pilihan atas kontrol parameterparameter yang diamati : spot, offseta, offsetb, azimuth1, azimuth2, vert1, vert2, radius1, dan radius2.
Visibility
lanjutan
Visible Not Visible
Fill Sinks Fungsi fill sink menghilangkan depression atau sink yaitu kondisi dimana terdapat perbedaan elevasi yang mencolok dengan cakupan yang sangat kecil.
(a) Sink
(b) Setelah proses Sink atau Filled sink
5. Kualitas DEM
Akurasi keseluruhan DEM :
δt2 = δM2 + δS2
1. Ketepatan pengukuran (δM2) a. Skala dan kualitas data b. Kualitas peralatan c. Kualitas pembacaan operator 2. Pengaruh dari sampel (δS2) a. Kerapatan sampel b. Pola sampel
5. Kualitas DEM
lanjutan
1. Ketelitian (accuracy) ditunjukkan dg. Nilai RMSE, rata-rata absolut, atau standart deviasi
2. Ketelitian dalam erekaman (fidelity) terkait denan konsep generalisasi dan resolusi, ditentukan oleh : - perubahan medan yang tidak mendadak : ukuran grid atau CI, spasi titik dan akurasi planimetris - breakpoint dan breaklines – perubahan minimum lereng, panjang minimum garis
3. Tingkat kepercayaan (confidence) pengukuran untuk kualitas semantik data
5. Kualitas DEM
lanjutan
4. Kelengkapan (completeness) tipe kenampakaan yang disajikan : igir, pola drainage, puncak, lubang, permukaan air, dsb.
5. Validitas (validity) tanggal sumber data, verifikasi data seperti : cek lapangan, perubahan bentuk di lapangn
6. Tampilan grafis (apperance of graphics) varisasi warna, simbol, dan anotasi
5. Kualitas DEM
lanjutan
6. Aplikasi DEM I. ANALISIS MEDAN Analisis medan meyangkut data ketinggian (topografi) 1.1. Geomorfologi Geomorfologi secara quantitatif mengukur permukaan medan dan bentuk lahan : - Kemiringan lereng - Aspek - Kecembungan dan kecekungan lereng - Panjang lereng Hal tersebut penting untuk kerekayasaan yang menayangkut data tinggi : - Penggalian : volume - Manajemen lahan : site selection - Proses geomorfologi : erosi, landslide, aliran salju (modelling dan monitoring) 1.2. Hidrologi - Aliran runoff - Estimasi volume reservoar - Pemodelan banjir dan sedimentasi - Batas DAS - Pola aliran : 90% DAS di New York ditentukan dengan DEM
6. Aplikasi DEM
lanjutan
1.3. Klasifikasi penggunaan lahan DEM membantu klasifikasi penutup lahan dengan mengkaitkan data kemiringan dan aspek yang dilakukan pada data LANDSAT MSS. Akurasi pengenalan meningkat dari 46% menjadi 75% dengan kombinasi citra LNDSAT MSS dan DEM. Penentuan penutup lahan (jenis tanaman) berdasarkan ketinggian 1.4. Pemetaan kontur - Pembuatan kontur dengan variasi CI 1.5. Komunikasi - Lokasi Pemancar telepon seluler - Pemancar TV
1.6. Keteknikan sipil - Rute perpipaan - Transmisi kabel listrik - Desain, konstruksi, dan pemeliharaan Jalan, jalan KA, airport, pelabuhan, saluran air/kanal, DAM
6. Aplikasi DEM
lanjutan
1.7. Militer - Sistem senjata pertahanan - Pendaratan pasukan 1.8. Arsitektur - Desain dan perencanaan Landscape kota
6. Aplikasi DEM
lanjutan
II. KOREKSI DATA DEM untuk koreksi citra satelit dan FU karena pengaruh topografi. DEM untuk orthophoto FU, DEM untuk koreksi citra Radar karena pengaruh layover pada medan perbukitan DEM baik untuk koreksi aeromagnetik, grafitasi, pengaruh ketinggian pada survey spektrometer III. VISUALISIASI Visualisasi yang baik untuk menggambaran medan dengan pandangan perspektif dan blok diagram. Teknik dapat dengan mengkombinasikan data lain (integrasi dan registrasi SIG) Contoh : visualisasi peta PL dengan peta shadow, colordrape peta-peta tematik
SEKIAN
