Ekstraksi ground point clouds atau ekstraksi titik tanah dari data point clouds adalah tugas yang umum dalam pemrosesan citra LiDAR dan pengolahan data geospasial. Berikut adalah beberapa praktik algoritma AI yang dapat digunakan untuk ekstraksi titik tanah:
- Pemrosesan Awal (Preprocessing):
- Lakukan preprocessing pada data point clouds untuk menghilangkan noise dan mengoptimalkan kualitas data. Ini mungkin melibatkan filterisasi titik-titik yang mencurigakan, normalisasi intensitas, dan eliminasi titik-titik yang terlalu jauh dari permukaan tanah.
- Segmentasi (Clustering):
- Gunakan algoritma segmentasi untuk membagi titik-titik dalam point clouds menjadi kelompok yang homogen. Algoritma seperti k-means atau DBSCAN dapat digunakan untuk ini. Segmen yang berisi titik-titik tanah dapat diidentifikasi dan dipisahkan dari segmen lainnya.
- Fitur Ekstraksi:
- Tentukan fitur-fitur yang relevan untuk mendeteksi titik tanah, seperti elevasi atau intensitas. Pilih fitur-fitur yang memudahkan perbedaan antara titik tanah dan objek di atasnya.
- Model Machine Learning:
- Latih model machine learning untuk membedakan antara titik tanah dan titik-titik lainnya. Random Forest, Support Vector Machines (SVM), atau algoritma machine learning lainnya dapat digunakan untuk klasifikasi titik-titik tanah.
- Data Pelatihan dan Validasi:
- Pisahkan data point clouds menjadi set pelatihan dan validasi. Pastikan bahwa setiap set mencerminkan distribusi yang seimbang antara titik tanah dan titik-titik non-tanah. Gunakan set validasi untuk mengukur performa model.
- Pelatihan Model:
- Latih model menggunakan set pelatihan untuk mengenali pola dan fitur yang berkaitan dengan titik-titik tanah. Atur parameter pelatihan seperti jumlah epoch, ukuran batch, dan learning rate.
- Validasi Model:
- Gunakan set validasi untuk mengukur performa model selama pelatihan. Lakukan evaluasi dengan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall. Jika diperlukan, lakukan penyetelan parameter model untuk meningkatkan performa.
- Pengujian Model:
- Gunakan model yang telah dilatih untuk mengklasifikasikan titik-titik pada data point clouds yang belum pernah dilihat sebelumnya. Evaluasi performa model di set pengujian yang independen.
- Optimasi dan Iterasi:
- Jika model tidak memberikan hasil yang memuaskan, pertimbangkan untuk mengoptimalkan parameter model atau mencoba arsitektur model yang berbeda. Proses ini dapat melibatkan iterasi dan eksperimen untuk meningkatkan performa.
- Implementasi:
- Terapkan model yang telah dilatih pada data point clouds sebenarnya untuk ekstraksi titik tanah secara real-time atau batch sesuai kebutuhan aplikasi Anda.
Praktik ini dapat disesuaikan tergantung pada karakteristik dan kompleksitas data point clouds yang Anda miliki. Selain itu, memahami kondisi topografi dan jenis objek di lingkungan yang direpresentasikan oleh data point clouds dapat membantu dalam pemilihan dan penyetelan algoritma.