Mkabala wa fotogrametria ya UAV ya gharama nafuu na Mfumo Shirikishi wa Taarifa za Kijiografia (Participatory GIS, P-GIS), katika utafiti huu ni mtiririko wa kazi wa uchoraji ramani unaochakata kijiometri picha za anga zenye maelezo mengi katika kiwango cha kijiji na kuingiza maarifa ya anga ya wasimamizi wa eneo katika utengenezaji wa ramani. Utafiti ulichakata katika Agisoft Metashape picha 1.007 zilizopatikana kwa DJI Mavic Pro katika Punten Village, eneo la Batu City, Indonesia, kwa urefu wa kuruka wa takribani 120 m; uliunganisha bloku ya picha kwa Ground Control Point (GCP) tisa na kupima usahihi kwa Independent Check Point (ICP) 16. Koordinati zote za GCP na ICP zilipimwa kwa GPS ya mkononi Garmin 64s ya kiwango cha mtumiaji badala ya GNSS ya kijiodesia. Thamani ya CE90 kwa ortomozaiki ilipatikana kuwa 1,347 m na LE90 kwa DEM kuwa 0,6113 m; thamani hizi zilitathminiwa ndani ya mipaka ya Class 1 kwa mizani ya 1:10.000 na 1:5.000 mtawalia chini ya BIG Regulation No. 15/2014. Hata hivyo, matokeo yanaonyesha ulinganifu dhidi ya rejea hiyo hiyo ya GPS ya mkononi; kwa kuwa udhibiti huru wa kijiodesia haukutumika, si ushahidi wa usahihi kamili wa mahali.

Ortomozaiki ilitengenezwa kwa ukubwa wa pikseli 36.214 × 47.208, Ground Sample Distance (GSD) ya takribani 4,1 cm/pikseli na eneo la kufunika la takribani 1,72 km². Kati ya picha 1.007, picha 979 zilioanishwa, tie point 435.884 zilipatikana na uchakataji wa ortomozaiki ulichukua takribani saa 17. Digital Elevation Model (DEM) ilitengenezwa kwa takribani dakika 45; azimio la 43,2 cm/pikseli na msongamano wa pointi 5,36/m² uliripotiwa.

Kutoka katika bidhaa za UAV zilitolewa ramani za mipaka ya kiutawala, mteremko, kontua na kifuniko cha ardhi. Wasimamizi wa kijiji pamoja na wasimamizi wa 8 RW na 35 RT walishiriki kuthibitisha mipaka ya kiutawala kwa kulinganisha barabara, mifereji ya umwagiliaji na alama nyingine za maeneo zinazoonekana kwenye ortomozaiki na maarifa yao ya eneo. Utafiti unafasiri mchakato huu kama mazingira yenye uwezo wa kusaidia ujifunzaji wa jiografia unaotegemea mahali; lakini haukukusanya data za majaribio zinazopima mabadiliko katika spatial thinking, mafanikio ya kujifunza au ujuzi wa kijiografia wa washiriki.

Ujumbe mkuu wa kimetodolojia wa utafiti ni kwamba UAV ya gharama nafuu na GPS ya mkononi ya kiwango cha mtumiaji zinaweza kuzalisha bidhaa za anga zenye maelezo ya kutosha kutumika katika upangaji wa kijiji; lakini kiwango cha kuaminika kwa ramani kinadhibitiwa na ubora wa rejea ya udhibiti wa ardhini iliyotumika. Kwa hiyo matumizi ya ramani yanapaswa kutathminiwa si kwa azimio la picha pekee, bali pia kwa kuelewa jinsi usahihi wa kijiometri ulivyopimwa na mahali ambapo mapengo ya data yapo.

Tatizo kuu la utafiti ni nini?

Mkabala wa One Map Policy wa Indonesia unalenga kufanya data za anga ziwe sawia chini ya rejea ya pamoja, kiwango cha pamoja, hifadhidata ya pamoja na geoportal ya pamoja. Hata hivyo, katika baadhi ya vijiji vya mashambani, miundombinu ya kijiodesia, rasilimali za kifedha na uwezo wa kiufundi unaohitajika kuzalisha data za sasa, zenye azimio la juu na maelezo ya kutosha kwa maamuzi ya eneo ni mdogo.

Utafiti unaunganisha mahitaji mawili katika mfumo mmoja kwa kuanzia na tatizo hili. Hitaji la kwanza ni kuzalisha picha na data za mwinuko zenye usahihi wa kijiometri wa kutosha katika kiwango cha kijiji. Hitaji la pili ni kuwezesha wasimamizi wa eneo kuhusisha mipaka, barabara, mifereji ya umwagiliaji na alama nyingine za anga wanazozijua na bidhaa hizi za kiufundi.

Utafiti unatafuta kujibu maswali gani?

1. Usahihi wa kijiometri wa ortomozaiki na DEM zilizoundwa kutoka picha za UAV uko katika kiwango gani?
2. Je, kiwango cha maelezo ya bidhaa hizi kinatosha kusasisha data za anga katika kiwango cha kijiji na kusaidia upangaji wa maendeleo ya kikanda?
3. Ramani zinazozalishwa kwa pamoja kupitia UAV na P-GIS zina uwezo gani kwa ujifunzaji wa jiografia unaotegemea mahali?

Swali la tatu ni tofauti na mawili ya kwanza. Wakati maswali mawili ya kwanza yanajaribiwa kitaalamu kupitia vipimo na utengenezaji wa ramani, hakuna data za moja kwa moja za ujifunzaji zilizokusanywa kwa swali la tatu. Kwa hiyo sehemu ya kielimu si matokeo ya majaribio kuhusu ufanisi wa ujifunzaji, bali ni tafsiri ya waandishi wa chanzo kuhusu matumizi ya kielimu ya mchakato wa kiufundi na shirikishi.

Eneo la utafiti

Mpangilio wa kuruka na ukusanyaji wa picha

Picha za UAV zilipatikana tarehe 25 Agosti 2023. Njia ya kuruka ilipangwa kwa Pix4D App katika urefu wa takribani 120 m, na mwingiliano wa picha mbele na pembeni uliwekwa zaidi ya %80. Mpango wa kuruka ulizingatia umbo la ardhi, vizuizi kama miti na majengo marefu, pamoja na hali ya hewa na mwanga.

Picha zilirekodiwa kwa azimio la pikseli 4000 × 3000 na urefu wa fokasi wa 4,73 mm.

Tofauti Kati ya GCP na ICP ni Nini?

Ground Control Point (GCP) ni pointi ya udhibiti inayotumika kuunganisha bloku ya picha za UAV na mfumo wa koordinati wa ulimwengu halisi na kurekebisha modeli ya fotogrametria; Independent Check Point (ICP) haiingizwi katika urekebishaji wa modeli na huhifadhiwa ili kupima kwa uhuru usahihi wa bidhaa iliyokamilika. Katika utafiti huu GCP 9 zilitumika katika georeferencing ya modeli, huku ICP 16 zikitumika katika vipimo vya usahihi wa CE90 na LE90.

Kwa nini GCP na ICP zinapaswa kutenganishwa?

Kwa kuwa GCP inachangia moja kwa moja katika uundaji wa modeli, kosa dogo la mabaki kwenye GCP linaonyesha jinsi modeli inavyolingana vizuri na pointi hizo za udhibiti. Matokeo hayo pekee si usahihi huru wa ramani.

Kwa sababu ICP hazikufundishwa kwenye modeli, tofauti kati ya koordinati za ICP kwenye ramani na rejea halisi za uwanjani hutoa kipimo kilicho karibu zaidi na uthibitishaji wa nje wa bidhaa.

Katika utafiti huu thamani ya GCP residual RMSE ilipatikana kuwa 0,801 m, lakini tathmini huru ya usahihi ilifanywa kupitia ICP 16.

Mgawanyo wa makosa ya GCP

GCP 7 na GCP 8 kwa pamoja zinachangia takribani %80 ya residual ya mraba kwa jumla. Chanzo kinajadili hali hii kama ishara kwamba makosa makubwa katika pointi chache za udhibiti wa eneo yanaweza kuathiri kwa kiasi kikubwa ulinganifu wa ndani wa bloku.

Mnyororo wa uchakataji wa fotogrametria

Mtiririko wa kazi wa Agisoft Metashape huanza kwa kuingiza picha na kuweka vigezo. Kisha vipengele vinavyoonekana kwa pamoja katika picha hulinganishwa, nafasi za kamera huainishwa na sparse point cloud huundwa. GCP huongezwa kwenye mfumo na kuwekwa alama kwenye picha, jiometria ya kamera huboreshwa, kisha mesh/texture pamoja na ortomozaiki ya mwisho na bidhaa za DEM huzalishwa.

Tofauti Kati ya Ortomozaiki na DEM ni Nini?

Ortomozaiki ni kuunganisha picha tofauti za anga kuwa picha moja kama ramani baada ya kurekebisha mwelekeo wa kamera, mtazamo na upotoshaji wa kijiometri unaotokana na ardhi; Digital Elevation Model (DEM) ni modeli ya kidijitali ya uso/ardhi inayowakilisha taarifa ya mwinuko kwa kila mahali. Katika utafiti huu ortomozaiki ilitumika katika tafsiri za anga za mlalo kama mipaka ya kiutawala na kifuniko cha ardhi, huku DEM ikitumika kutengeneza mteremko na kontua.

Matokeo ya ortomozaiki

Mwingiliano wa kamera si sawa katika bloku nzima. Chanzo kinaonyesha hasa kwamba ardhi inayoinuka, minara ya mawasiliano, majengo marefu na miti ya msonobari katika sehemu ya juu-kulia ya bloku ya utafiti ilifanya upigaji picha kuwa mgumu.

Pia kuna mapengo ya data katika ortomozaiki. Chanzo kinahusisha mapengo haya na ishara dhaifu kati ya kidhibiti cha mbali na droni, upepo mkali, ukungu na vitu kama minara/miti vinavyozidi urefu uliopangwa wa kuruka. Mapengo haya ni kizuizi tofauti cha ukamilifu wa ramani hata kama daraja la usahihi wa kijiometri ni zuri.

Matokeo ya DEM

Chanzo kinaweka tofauti muhimu ya kiufundi katika sehemu ya mbinu: ikiwa pointi za ardhi hazijatenganishwa kabla ya interpolation, DEM inaweza kuwa na tabia ya Digital Surface Model (DSM) inayojumuisha majengo na uoto; ikiwa pointi za ardhi tupu pekee zimetumika, inaweza kuwa na tabia ya Digital Terrain Model (DTM). Hata hivyo, utafiti hauripoti kwa kina jinsi uainishaji wa ardhi ulivyotekelezwa katika kutengeneza Punten DEM. Upungufu huu ni muhimu hasa kwa kurudiwa kwa tafsiri ya mteremko.

GIS Shirikishi Ilitumikaje Katika Utafiti Huu?

Participatory GIS ilitumika kutafsiri vitu vya anga katika ortomozaiki ya UAV pamoja na maarifa ya eneo ya wasimamizi wa kijiji; wasimamizi wa Punten Village pamoja na wasimamizi wa 8 RW na 35 RT walijadili na kuthibitisha mipaka ya kiutawala kwa kutumia barabara, mifereji ya umwagiliaji na alama nyingine zinazotambulika za eneo, hivyo kuunganisha picha ya kiufundi ya anga na maarifa ya eneo.

Kwa nini picha ya UAV pekee haitoshi?

Picha ya anga inaweza kuonyesha barabara, nyumba, mipaka ya mashamba na mifereji; lakini haiwezekani kubaini kwa picha pekee maana ya kiutawala au kijamii ya kila mstari unaoonekana. Mpaka unaweza kutolingana na ukuta wa kimwili, au kazi ya mfereji muhimu kwa usimamizi wa eneo inaweza isieleweke kutoka kwenye picha.

P-GIS huunganisha uwakilishi wa kiufundi na maarifa ya eneo katika hatua hii. Mchakato ambao utafiti unaona kuwa muhimu kwa elimu ya jiografia si wakaazi kupokea ramani iliyokamilika tu; bali kutafsiri ramani inawakilisha nini, kuthibitisha mipaka na kuhoji mipaka ya usahihi wa ramani.

Je, Utafiti Huu Unathibitisha Kuwa Ujifunzaji wa Jiografia Unaotegemea Mahali Umeimarika?

Hapana. Katika utafiti hakuna jaribio la awali/jaribio la mwisho au kipimo kingine cha kielimu kilichofanywa kwa spatial thinking, ujuzi wa kijiografia au mafanikio ya kujifunza ya washiriki; utafiti unapendekeza tu, kwa kuzingatia usahihi wa bidhaa za UAV, mchakato wa P-GIS na taarifa za anga za eneo zilizomo kwenye ramani, kwamba mchakato huu unaweza kuunda mazingira yanayoweza kutumika kwa ujifunzaji wa jiografia unaotegemea mahali.

Chanzo kinahusisha uwezo huu wa kielimu na kazi kuu tatu: ortomozaiki huleta pamoja katika rejea moja ya mtazamo wa juu barabara, nyumba na mifereji ya umwagiliaji inayojulikana katika maisha ya kila siku; ramani za mteremko na kontua zinazotokana na DEM hubadilisha muundo wa ardhi tambarare/mwinuko unaojulikana kwa watu wa eneo katika uzoefu wa kila siku kuwa uwakilishi wa kiasi; na uandikaji wa thamani za CE90 na LE90 humfanya mtumiaji aulize “naweza kuamini ramani hii kwa mizani gani na kwa kiwango gani?”

Hata hivyo, sifa hizi tatu si matokeo ya moja kwa moja ya ujifunzaji. Kwa maelezo ya chanzo chenyewe, iwapo hali hii kwa kweli inabadilisha namna watu wanavyofikiri kuhusu mteremko, matumizi ya ardhi, mipaka na hatari inapaswa kupimwa katika siku zijazo kwa mahojiano, sketch-map au kazi za spatial-thinking.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Usahihi wa kijiometri unamaanisha nini?

Katika utafiti, usahihi wa kijiometri ulitathminiwa kwa kiwango ambacho mahali kwenye ramani panalingana na mahali pa rejea katika ulimwengu halisi. Usahihi wa mlalo unategemea tofauti za koordinati X na Y, na usahihi wa wima unategemea tofauti ya Z/mwinuko.

CE90 na LE90 Hupima Nini?

CE90 ni metriki ya usahihi wa mlalo inayoeleza ukubwa ambao makosa ya mahali pa mlalo hubaki ndani yake kwa kiwango cha kujiamini cha %90 dhidi ya rejea; LE90 hutumia mkabala huo kwa kosa la wima/mwinuko. Utafiti umetumia mahusiano \(CE90=1.5175\times RMSE_r\) na \(LE90=1.6499\times RMSE_z\) ndani ya BIG Regulation No. 15/2014.

Milinganyo miwili kuu iliyotolewa katika chanzo:

\[ CE90=1.5175\times RMSE_r \]

\[ LE90=1.6499\times RMSE_z \]

Hapa:

• \(RMSE_r\): ni thamani ya mlalo ya Root Mean Square Error inayotokana kwa pamoja na makosa ya koordinati X na Y.
• \(RMSE_z\): ni thamani ya Root Mean Square Error ya tofauti za Z/mwinuko.
• 1,5175 na 1,6499: ni vigawo vya ubadilishaji vya CE90 na LE90 vilivyotumika na utafiti ndani ya BIG Regulation.

Kwa nini Equation (3) katika chanzo inahitaji tahadhari?

Katika uoneshaji uliochapishwa wa Equation (3) kuna utata wa mpangilio/notasheni kuhusu usemi wa kati na denominator ya RMSE ya mlalo. Kwa upande mwingine, Table 5 ya chanzo inaruhusu kujenga upya kwa uwazi hesabu iliyotumika: jumla ya \(\Delta X^2+\Delta Y^2\) kwa ICP 16 ni 12,602 m², wastani wake ni 0,788 m² na mzizi wa mraba ni takribani 0,887 m.

Kwa hiyo hesabu katika jedwali inaweza kusomwa kama:

\[ RMSE_r=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(\Delta X_i^2+\Delta Y_i^2\right)}{n}} \]

inaweza kusomwa kwa namna hiyo.

Uoneshaji huu ni ujenzi upya wa maelezo wa hesabu ya Table 5 ya chanzo; hauwasilishwi kama toleo la asili la Equation (3) lililosahihishwa kimya kimya.

Jumla ya chanzo inapotumika:

\[ RMSE_r=\sqrt{\frac{12.602}{16}} \approx0.8875\text{ m} \]

na kisha:

\[ CE90=1.5175\times0.8875 \approx1.347\text{ m} \]

hupatikana.

Kwa usahihi wa wima:

\[ RMSE_z=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(\Delta Z_i)^2}{n}} \]

na jumla ya Table 7 ya chanzo inapotumika:

\[ RMSE_z=\sqrt{\frac{2.197}{16}} \approx0.3706\text{ m} \]

\[ LE90=1.6499\times0.3706 \approx0.6113\text{ m} \]

matokeo hupatikana.

Mgawanyo wa makosa katika pointi 16 za ICP

Takribani %80 ya kosa la mraba la mlalo linatokana na ICP 5 na ICP 12 pekee. Matokeo haya yanaonyesha kwamba metriki ya jumla ya usahihi inaweza kuathiriwa kwa kiasi kikubwa na pointi chache za makosa ya eneo.

Kati ya tofauti 16 za wima, 14 ni hasi. Chanzo kinaeleza kuwa tofauti ya wastani ya wima ni takribani −0,26 m na kinajadili kuwa hali hii inaashiria ofseti ya wima ya kimfumo zaidi ya mtawanyiko wa nasibu pekee.

Je, CE90 ya 1,347 m na LE90 ya 0,6113 m Inamaanisha Usahihi Kamili wa Mahali?

Hapana. Kwa kuwa GCP na ICP zilipimwa kwa GPS ileile ya mkononi Garmin 64s ya kiwango cha mtumiaji, thamani za \(CE90=1.347\) m na \(LE90=0.6113\) m zinaonyesha ulinganifu wa bidhaa za UAV na koordinati hizi za rejea; kwa kuwa makosa kamili ya mahali ya GPS ya mkononi yenyewe yanaweza kuwapo katika seti zote mbili za data, pointi huru za udhibiti wa GNSS za kijiodesia zinahitajika ili kuthibitisha usahihi kamili wa kweli.

Kwa nini tofauti hii ni muhimu? Ikiwa koordinati ya rejea yenyewe, kwa mfano, ina mkengeuko wa mwelekeo mmoja, modeli ya UAV inaweza kuendana vizuri sana na rejea, lakini bidhaa ya UAV na rejea zote mbili zinaweza kuwa zimekengeuka pamoja kutoka koordinati halisi ya dunia. Bundle block adjustment inaweza kupunguza athari ya nasibu ya GCP katika bloku ya picha lakini haiwezi kuondoa kosa la koordinati ya rejea yenyewe.

Ulinganisho na madaraja ya usahihi ya BIG

Ramani ya mpaka wa kiutawala

Kwa kuunganisha ortomozaiki ya UAV na taarifa za mipaka za P-GIS, ramani ya mipaka ya kiutawala ya Punten Village iliandaliwa. Chanzo kinaeleza kwamba kijiji kina 8 RW na 35 RT.

Kwa mujibu wa chanzo, RW 04 / Gempol Hamlet ina 29,6 ha, RW 06 / Kungkuk Hamlet ina 71,7 ha, na kitengo kidogo zaidi RW 05 kina takribani 5,6 ha.

Ramani ya mteremko

Jumla ya maeneo ya madaraja haya ni takribani 133,412 ha. Kwa hiyo asilimia za Table 9 zinaonyesha mgawanyo wa eneo la uchambuzi wa mteremko lililotumiwa na chanzo, si eneo lote la kijiji lenye 281,94 ha. Chanzo hakielezi tofauti kati ya eneo lote la kijiji na eneo la uchambuzi wa mteremko la 133,412 ha.

Chanzo kinaeleza kwamba miteremko kwa kiasi kikubwa ni tambarare–inayoteremka katika katikati na kusini mwa kijiji, huku maeneo yenye mwinuko zaidi yakijikita upande wa kaskazini.

Ramani ya kontua

Ramani ya kontua ilitolewa kutoka DEM kwa kutumia QGIS na iliripotiwa kwamba thamani za mwinuko zinabadilika kati ya takribani 868,1 m na 1.098,9 m. Sehemu za kusini zina tambarare zenye mteremko zaidi, huku sehemu za kaskazini zikiwa na ardhi ya juu yenye vilima.

Uainishaji wa kifuniko cha ardhi

Kifuniko cha ardhi kiligawanywa kutoka ortomozaiki katika madaraja sita kwa kutumia njia ya ArcGIS maximum-likelihood supervised classification: buildings, bushes, vegetation, road body, water bodies na vacant land.

Hata hivyo, utafiti hauripoti uthibitishaji wa usahihi wa mada kwa confusion matrix, overall accuracy, producer's accuracy, user's accuracy, kappa au sampuli huru za uwanjani. Kwa hiyo chanzo kinaeleza wazi kwamba maeneo ya madaraja ya kifuniko cha ardhi yanapaswa kuchukuliwa kama indicative / ya kiashirio.

Kwa hiyo Table 10 haifungi kihesabu ndani yake. Verianla hailazimishi kubadilisha thamani za makundi ili kuunda upya jumla ya 1,72 km² au %100.

Katika thamani zake, chanzo kinaripoti daraja la vegetation kuwa daraja kubwa zaidi la kifuniko cha ardhi kwa 0,728 km² na %36,16. Kwa kuwa hakuna kipimo cha usahihi wa mada kilichofanywa, matokeo haya yanapaswa kutathminiwa kama matokeo yaliyoripotiwa ya mchakato wa uainishaji uliotumika, si kama hesabu kamili ya ardhi.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Ortomozaiki na DEM zenye maelezo mengi katika kiwango cha kijiji ziliweza kuzalishwa kutoka picha za DJI Mavic Pro za gharama nafuu.
• Ortomozaiki iliainishwa ndani ya kizingiti cha BIG 1:10.000 Class 1 kwa matokeo ya CE90=1,347 m dhidi ya rejea ya GPS ya mkononi.
• DEM iliainishwa ndani ya kizingiti cha BIG 1:5.000 Class 1 kwa matokeo ya LE90=0,6113 m dhidi ya rejea ya GPS ya mkononi.
• Kutoka bidhaa za UAV zilitolewa bidhaa za mipaka ya kiutawala, mteremko, kontua na kifuniko cha ardhi.
• Mchakato wa P-GIS uliwezesha wasimamizi wa kijiji kulinganisha maarifa ya mipaka na landmark za eneo na ortomozaiki.
• Uandikaji wazi wa usahihi wa ramani na maeneo yaliyokosekana hutoa msingi kwa watumiaji kutathmini ramani kwa mtazamo wa kina.

Matokeo ambayo utafiti hauungi mkono moja kwa moja

• Thamani ya CE90=1,347 m haithibitishi usahihi kamili wa mahali wa kijiodesia.
• Thamani ya LE90=0,6113 m haithibitishi usahihi kamili wa mwinuko.
• Haijaonyeshwa kwamba koordinati za Garmin 64s zina usahihi wa geodetic-grade GNSS.
• Haijaonyeshwa kwamba sehemu zote za ramani zimekamilika; ortomozaiki ina mapengo ya data.
• Usahihi wa mada wa madaraja ya kifuniko cha ardhi haujathibitishwa kwa confusion matrix au sampuli huru za uwanjani.
• Ongezeko katika spatial-thinking au ujuzi wa kijiografia wa washiriki halikupimwa.
• Haijathibitishwa kwa majaribio kwamba P-GIS huongeza mafanikio ya kujifunza.
• Haijaonyeshwa kwamba bidhaa zilizotengenezwa zinaweza kuchukua nafasi ya kadastral au vipimo vya uhandisi vinavyohitaji usahihi mkubwa.
• Haijaonyeshwa kwamba matokeo yanaweza kujumlishwa kwa vijiji vyote vya mashambani kwa usahihi sawa.

Matatizo muhimu ya kuripoti ndani ya chanzo

Nguvu kuu za utafiti

Pointi huru za udhibiti: Kutokujumuishwa kwa ICP katika bundle adjustment kunatoa udhibiti wa nje wenye maana zaidi kuliko GCP residual.

Uradidi mkubwa wa picha: Mwingiliano wa mbele/pembeni wa zaidi ya %80 na mamia ya maelfu ya tie point huimarisha jiometria ya ndani ya bloku ya fotogrametria.

Kuandika wazi kikomo cha usahihi wa kiufundi: Waandishi hawawasilishi thamani zilizopatikana kwa rejea ya GPS ya mkononi kama usahihi kamili.

Kuunganisha teknolojia na maarifa ya eneo: Mchakato wa kutengeneza ramani si uchakataji wa picha wa mezani pekee; taarifa za mipaka ya kiutawala zilithibitishwa na wasimamizi wa eneo.

Kuweka data iliyokosekana ionekane: Mapengo katika ortomozaiki hayakufichwa na athari zake katika kufanya maamuzi zilijadiliwa.

Vikwazo vikuu vya kimetodolojia

Ubora wa ground reference: Vipimo vya GCP na ICP vilifanywa kwa consumer-grade Garmin 64s ileile.

Hakuna geodetic control huru: Usahihi kamili wa CE90/LE90 haujathibitishwa kwa geodetic-grade GNSS.

Ofseti ya wima ya kimfumo: Kuwa hasi kwa tofauti 14 kati ya 16 za wima kunaonyesha tofauti ya mwelekeo mmoja ya takribani −0,26 m.

Mkusanyiko wa makosa ya eneo: Pointi chache kama GCP 7–8 na ICP 5–12 zinachangia sehemu kubwa ya kosa la mraba kwa jumla.

Mapengo ya ortomozaiki: Upepo, ukungu, ishara, vitu virefu na hali ya ardhi zilisababisha baadhi ya maeneo kubaki bila data.

Maelezo ya uzalishaji wa DEM: Mchakato wa uainishaji wa ardhi unaoamua tofauti ya DSM/DTM hauripotiwi kwa maelezo ya kutosha.

Uthibitishaji wa kifuniko cha ardhi: Tematic accuracy assessment haikufanywa.

Hesabu ya Table 10: Jumla ya eneo na asilimia za kifuniko cha ardhi hazilingani ndani yake.

Athari ya kielimu haikupimwa: Uwezo wa ujifunzaji wa jiografia unaotegemea mahali haukutathminiwa kwa kipimo cha majaribio cha learning-outcome.

Uwezo wa uchakataji: Muda wa uchakataji wa ortomozaiki wa takribani saa 17 na ujuzi wa programu/vifaa unaohitajika unaweza kufanya uzalishaji unaojitegemea kikamilifu wa usimamizi wa kijiji kuwa mgumu.

Mapendekezo ya chanzo kwa tafiti zijazo

Chanzo kinapendekeza matumizi ya geodetic ground control na check point huru katika tafiti zijazo, kupima usahihi wa mada wa uainishaji wa kifuniko cha ardhi kwa sampuli za uwanjani, na kuchunguza kupitia mahojiano, sketch map au kazi zilizorekebishwa za spatial-thinking ikiwa mchakato wa kutengeneza/kutafsiri ramani unabadilisha namna wakazi wa kijiji wanavyofikiri kuhusu ardhi, mteremko, mipaka na hatari.

Waandishi pia wanaona kuingiza mtiririko huu wa kazi katika programu za village digitalization / Desa Digital kuwa mazingira ya asili ya utafiti wa baadaye ili kupima kama jamii za mashambani zinaweza kuwa si watumiaji tu bali pia wazalishaji wa taarifa za anga.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Kichwa asili: Low-Cost UAV Photogrammetry and Participatory GIS for Village Mapping: Geometric Accuracy and Place-Based Geographical Learning in Rural Indonesia.

Waandishi: Agum Yudatama, Purwanto, Ghada Abd Elsattar Mohammed Oraby.

Mpangilio wa waandishi: Mpangilio wa PDF ya chanzo umehifadhiwa.

Mchango sawa: Chanzo hakina taarifa ya equal-contribution.

Mwandishi wa mawasiliano: Agum Yudatama.

Uhusiano wa taasisi wa Agum Yudatama na Purwanto: Department of Geography, Universitas Negeri Malang, Malang, Indonesia.

Uhusiano wa taasisi wa Ghada Abd Elsattar Mohammed Oraby: Department of Geography, Al-Azhar University, Cairo, Egypt.

Jarida: Future Space: Studies in Geo-Education.

Mchapishaji: CV Bumi Spasial / Bumi Spasial.

Juzuu / toleo: Vol. 3 No. 4 (2026).

Kurasa: 498–518.

DOI: 10.69877/fssge.v3i4.122.

Kiungo rasmi: Kupitia DOI resolver kwa 10.69877/fssge.v3i4.122.

Tarehe ya kuwasilisha makala: 29 Januari 2026.

Tarehe ya kupakia marekebisho: 7 Agosti 2026.

Kukubaliwa kwa mwisho: 30 Septemba 2026.

Tarehe ya uchapishaji katika faharasa ya kibibliografia: Kulingana na rekodi ya Garuda, 5 Oktoba 2026.

Aina ya chanzo: Makala ya kisayansi; muundo wa kiufundi wa fotogrametria ya UAV wa kisa kimoja wenye GIS shirikishi na tafsiri elezi ya ujifunzaji wa kijiografia.

Mapitio ya kitaalamu: Jarida linaelezwa katika rekodi ya DOAJ kuwa linatumia double-anonymous peer review.

Leseni: Creative Commons Attribution 4.0 International — CC BY 4.0.

Print ISSN: 3032-6974.

Online ISSN: 3031-9927.

Preprint: Hakuna toleo tofauti la preprint lililotajwa katika PDF ya chanzo au rekodi ya kibibliografia iliyothibitishwa.

Maneno muhimu: Spatial Literacy; Participatory GIS; Place-Based Geography Education; Community Empowerment; Unmanned Aerial Vehicle (UAV); Geometric Accuracy.

Mahali pa utafiti: Punten Village, Bumiaji District, Batu City, Indonesia.

Eneo lote la kijiji: 281,94 ha.

Idadi ya Hamlet: 4 — Krajan, Gempol, Kungkuk, Payan.

Vitengo vya utawala vya eneo: 8 RW na 35 RT.

UAV: DJI Mavic Pro.

Kamera: FC220, 1/2,3″ CMOS, 12 MP.

Kipokezi cha koordinati za uwanjani: Kipokezi cha GPS/GLONASS cha mkononi Garmin 64s cha kiwango cha mtumiaji.

GCP: 9.

ICP: 16.

Lengo la GCP: marker nyekundu-bluu ya 3 × 3 m.

Tarehe ya picha: 25 Agosti 2023.

Urefu wa kuruka: takribani 120 m.

Mwingiliano wa mbele/pembeni: zaidi ya %80.

Azimio la picha: pikseli 4000 × 3000.

Urefu wa fokasi: 4,73 mm.

Jumla ya picha: 1.007.

Kamera zilizoainishwa: 979.

Tie point: 435.884.

Programu ya fotogrametria: Agisoft Metashape.

Upangaji wa kuruka: Pix4D App.

Programu ya GIS: ArcGIS 10.4; chanzo pia kinaeleza matumizi ya QGIS kwa uchakataji wa kontua.

Hesabu: Microsoft Excel; RMSE, CE90, LE90.

RMSE ya mlalo ya GCP: 0,801 m.

RMSEr ya mlalo ya ICP: takribani 0,887 m.

CE90: 1,347 m.

Uainishaji wa CE90: BIG Regulation No. 15/2014, Class 1 at 1:10.000.

RMSEz ya wima: takribani 0,371 m.

LE90: 0,6113 m.

Uainishaji wa LE90: BIG Regulation No. 15/2014, Class 1 at 1:5.000.

Kikomo cha usahihi kamili: Kwa kuwa GCP na ICP zilipimwa kwa consumer-grade receiver ileile, thamani za CE90/LE90 zinaonyesha ulinganifu na rejea hii; uthibitishaji huru wa geodetic-grade haukufanywa.

Ofseti ya wima: Kati ya tofauti 16 za wima, 14 ni hasi; chanzo kinaripoti tofauti ya wastani ya takribani −0,26 m.

Muda wa uchakataji wa ortomozaiki: takribani saa 17.

Ukubwa wa ortomozaiki: pikseli 36.214 × 47.208.

GSD ya ortomozaiki: takribani 4,1 cm/pikseli.

Ufunikaji wa ortomozaiki: takribani 1,72 km².

Kizuizi cha ortomozaiki: Kuna mapengo katika baadhi ya maeneo kutokana na ishara, upepo, ukungu na vizuizi virefu.

Muda wa uchakataji wa DEM: takribani dakika 45.

Azimio la DEM: 43,2 cm/pikseli.

Msongamano wa pointi wa DEM: 5,36 pointi/m².

Kizuizi cha DEM/DTM/DSM: Chanzo kinaeleza umuhimu wa tofauti ya DSM na DTM lakini hakiripoti kwa maelezo ya kutosha mchakato wa ground-point classification uliotumika.

Bidhaa za mada: Ramani ya mpaka wa kiutawala, ramani ya mteremko, ramani ya kontua na ramani ya kifuniko cha ardhi.

Eneo la uchambuzi wa mteremko: Jumla ya maeneo ya makundi katika Table 9 ni takribani 133,412 ha; chanzo hakilinganishi kando thamani hii na eneo lote la kijiji la 281,94 ha.

Masafa ya mwinuko wa kontua: takribani 868,1–1.098,9 m.

Mbinu ya kifuniko cha ardhi: Maximum likelihood supervised classification.

Madaraja ya kifuniko cha ardhi: Buildings, Bushes, Vegetation, Road Body, Water Bodies, Vacant Land.

Uthibitishaji wa mada: Confusion matrix au independent field-validation samples hazikutumika.

Kutolingana kwa Table 10: Jumla ya maeneo ya makundi ni 1,879 km² na jumla ya asilimia za makundi ni %93,85, huku chanzo kikitoa 1,72 km² na %100 katika mstari wa total.

Washiriki wa P-GIS: Punten Village apparatus pamoja na wasimamizi wa 8 RW na 35 RT; chanzo hakitoi kando idadi kamili ya watu katika kundi la village-apparatus.

Data za kielimu: Hakuna data za kiasi au pre/post zilizokusanywa kuhusu mafanikio ya kujifunza ya washiriki.

Matokeo ya ujifunzaji unaotegemea mahali: Chanzo kinapendekeza kwamba ramani zinaweza kuwa rasilimali ya ujifunzaji unaotegemea mahali; hakitoi ushahidi wa majaribio wa ufanisi.

Uwekaji namba ndani ya chanzo: Baadhi ya marejeo ya Figure hayalingani na namba halisi za figure; Verianla imezingatia maudhui ya kisayansi na haijabeba namba potofu kama ukweli mpya.

Dokezo la Equation (3): Notasheni ya usemi uliochapishwa wa RMSE ya mlalo hailingani kikamilifu na hesabu halisi ya Table 5; Verianla imeeleza kando matokeo ya source-reported na hesabu ya jedwali.

Funding: Hakuna funding statement tofauti katika toleo la chanzo lililokaguliwa.

Conflict of Interest: Hakuna conflict-of-interest statement tofauti katika toleo la chanzo lililokaguliwa.

Data Availability: Hakuna data-availability statement tofauti katika toleo la chanzo lililokaguliwa.

CRediT / Author Contributions: Hakuna sehemu tofauti ya CRediT/michango ya waandishi katika toleo la chanzo lililokaguliwa.

Maadili/ridhaa: Katika toleo la chanzo lililokaguliwa, hakuna ethics approval au informed-consent statement tofauti inayoonekana kwa washiriki wa mahojiano/majadiliano ya P-GIS. Hali hii ya kuripoti haikutafsiriwa pekee yake kama ukiukaji wa maadili.

Vikwazo vikuu vya kimetodolojia: Rejea ya ardhini ya kiwango cha mtumiaji; kutokuwepo kwa uthibitishaji huru wa kijiodesia; ofseti ya wima ya kimfumo; makosa yaliyokusanyika katika pointi chache; mapengo ya ortomozaiki; ukosefu wa maelezo ya kutosha ya uzalishaji wa DSM/DTM; kutokuwepo kwa uthibitishaji wa mada wa kifuniko cha ardhi; kutolingana kwa hesabu katika Table 10; kutofafanuliwa kwa tofauti ya eneo kati ya eneo la uchambuzi wa mteremko na eneo lote la kijiji; kutopimwa kwa matokeo ya ujifunzaji.

Tafsiri kuu ya kisayansi: Utafiti unaonyesha kwamba kwa mwingiliano mkubwa wa picha na mtiririko wa kazi wa fotogrametria uliodhibitiwa, vifaa vya consumer-grade vinaweza kuzalisha bidhaa zinazoweza kutumika katika upangaji na majadiliano ya anga katika kiwango cha kijiji. Hata hivyo, usahihi kamili wa mahali wa bidhaa hizi haujathibitishwa kwa rejea huru ya kijiodesia, na athari ya kielimu ya ramani haikupimwa moja kwa moja.