Pemetaan Area Berbasis LiDAR Menggunakan Metode KPFCNN

Pada pemetaan suatu area menggunakan Light detection and ranging (LiDAR) didapatkan data yang diolah menjadi peta tiga dimensi dari tersebut, sehingga dapat diketahui bentuk topografi maupun objek di sekitar tersebut. Namun untuk mengidentifikasi berbagai tersebut masih dilakukan dengan cara manual, pada kasus luas dibutuhkan waktu lebih lama objek-objek Untuk itu sebuah metode secara otomatis telah dipindai. penelitian ini dibuat perangkat melakukan scanning kemudian hasil scaning visual dimensinya sekaligus mengklasifikasikan ada sekitarnya. dibatasi pengenalan obyek bangunan dan pepohonan. klasifikasi proses semantic segmentation Kernelized Partial Flow Convolutional Neural Network (KPFCNN). Dengan training framework KPFCNN, pengujian optimal jarak 0,5 meter – 30 meter, kerapatan vertikal atar point sebesar 0,039 x radius serta akurasi segmentasi pepohonan 94,61%.