Chinese Academy of Sciences Kembangkan Metode Pemodelan Kota Tiga Dimensi

Sebuah tim peneliti dari Aerospace Information Research Institute (AIR) di bawah naungan Chinese Academy of Sciences telah mengembangkan metode baru untuk menghasilkan model kota tiga dimensi (3D) dengan tingkat detail tinggi menggunakan data radar. Inovasi ini mengatasi berbagai tantangan lama dalam pemetaan wilayah perkotaan.

Teknik baru yang dinamai Geo-SETRA ini menggabungkan kecerdasan buatan (AI) dengan geometri arsitektural untuk menghasilkan citra lanskap kota yang lebih tajam dan menyeluruh. Hasil penelitian ini telah dipublikasikan dalam Journal of Remote Sensing.

Selama ini, teknologi pemetaan tradisional, seperti tomographic synthetic aperture radar (TomoSAR), memanfaatkan sinyal radar untuk merekonstruksi lingkungan 3D. Namun, metode ini kerap menghadapi kendala dalam wilayah perkotaan. Bangunan tinggi, gang sempit, dan struktur kompleks lainnya sering kali mengganggu sinyal radar sehingga menghasilkan gambar yang buram atau tidak lengkap.

Untuk menjawab persoalan ini, Geo-SETRA memanfaatkan bentuk dan pola bangunan, seperti atap, dinding, dan jendela, sebagai penanda spasial. Informasi visual arsitektural tersebut dimasukkan ke dalam algoritma sehingga sistem mampu "mengisi celah" dan memperjelas detail dengan menjadikan fitur bangunan sebagai panduan interpretasi sinyal radar.

"Pendekatan kami menciptakan sinergi baru antara pemodelan geometri dan pencitraan radar. Dengan membiarkan semantik visual memandu proses rekonstruksi berbasis radar, kami dapat meningkatkan ketajaman dan kelengkapan citra tanpa mengorbankan efisiensi,” ujar Dr. Wang Chunyi.

Berbeda dari pemrosesan radar konvensional yang biasanya memerlukan penyuntingan pasca-proses secara ekstensif, Geo-SETRA menerapkan pendekatan bertahap. Proses diawali dengan pembuatan peta 3D kasar, kemudian ditingkatkan menggunakan visi komputer untuk mengenali fitur arsitektural utama. Selanjutnya, fitur-fitur tersebut dimanfaatkan sebagai "prior" statistik dalam model Bayesian guna mengarahkan proses rekonstruksi secara presisi.

Pengujian dilakukan menggunakan data radar hasil simulasi dan pengambilan dari drone di Kota Suzhou, Tiongkok bagian timur. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma ini mampu mencapai akurasi elevasi hingga skala sub-meter, serta menangkap detail halus yang sering terlewat oleh teknik lain, seperti bingkai jendela dan tepi atap. Geo-SETRA juga terbukti lebih unggul dalam kondisi sinyal lemah, menghasilkan point cloud yang lebih padat, dan mempertahankan lebih dari 80% titik data penting.

"Temuan kami membuktikan bahwa menguraikan 'bahasa' arsitektur kota dapat meningkatkan pencitraan radar. Hal ini berpotensi merevolusi penggunaan sistem radar berbasis udara dan satelit untuk pengembangan kota pintar, pemantauan infrastruktur, hingga respons bencana,” tambah Dr. Wang

Sumber: Tech Xplore, Life Technology^TM