Cara Kerja Penginderaan Jarak Jauh untuk Mengukur Hasil Panen Padi
![]() |
cara kerja penginderaan jarak jauh hasil panen padi |
Apa itu Penginderaan Jarak Jauh
Penginderaan Jarak Jauh atau yang dikenal dengan (Remote Sensing) adalah teknik untuk memperoleh informasi tentang suatu objek, wilayah, atau fenomena di permukaan Bumi tanpa melakukan kontak fisik langsung.
Proses ini melibatkan penggunaan sensor, seperti kamera atau alat lainnya, yang dipasang pada platform seperti satelit, pesawat terbang, atau drone.
Sensor ini merekam energi elektromagnetik yang dipantulkan atau dipancarkan oleh objek pada wilayah yang diamati. Data yang terkumpul kemudian diolah dan dianalisis untuk menghasilkan informasi yang berguna, seperti citra atau peta.
Sebagai seseorang yang berkecimpung di dunia geospasial, Peneliti telah mempelajari dan menggunakan penginderaan jarak jauh selama bertahun-tahun.
Peneliti telah melihat bagaimana teknologi ini telah merevolusi berbagai bidang, mulai dari pemetaan dan pemantauan lingkungan hingga pertanian dan bencana alam.
Penginderaan jarak jauh memungkinkan kita untuk mendapatkan informasi yang akurat dan detail tentang permukaan Bumi dari jarak jauh, sehingga memungkinkan kita untuk memahami dan mengelola sumber daya alam dengan lebih baik.
Penginderaan jarak jauh memiliki berbagai aplikasi yang luas. Dalam bidang lingkungan, penginderaan jarak jauh digunakan untuk memantau deforestasi, perubahan iklim, dan pencemaran lingkungan.
Pada bidang pertanian, teknologi ini membantu petani serta pemangku kebijakan untuk memprediksi hasil panen. Sedangkan pada bidang bencana alam, penginderaan jarak jauh digunakan untuk memetakan wilayah yang terkena bencana, memantau perkembangan bencana, dan membantu upaya penyelamatan.
Semakin berkembangnya teknologi, penginderaan jarak jauh menjadi semakin canggih dan akurat. Saya percaya bahwa penginderaan jarak jauh akan terus memainkan peran penting dalam memahami dan mengelola planet kita di masa depan.
Sensor Penginderaan Jarak Jauh di Pasaran
Meningkatnya ketersediaan sensor satelit Earth Observation (EO) di Pasaran telah menunjukkan potensi dalam klasifikasi penggunaan lahan, penggambaran batas bidang tanah, serta karakterisasi tanaman.
Sensor diklasifikasikan ke dalam kelompok misi, yang ditentukan berdasarkan jenis misi dan resolusi spasial.
Resolusi spasial sensor merupakan variabel penting karena menentukan seberapa detail gambar yang didapatkan.
Dari gambar tersebut akan didapatkan nominal unit produksi berupa (bidang tanaman dan area penggembalaan) serta fitur lanskap berupa (tutupan pohon dan tanaman campuran).
Sensor Penginderaan Jarak Jauh Jenis Synthetic Aperture Radar (SAR)
SAR mengukur radiasi hamburan balik dari gelombang mikro yang dipancarkan oleh SAR itu sendiri, sehingga tidak bergantung pada pencahayaan matahari.
Untuk frekuensi yang lebih rendah (pita C dan L), SAR biasanya tidak sensitif terhadap kondisi atmosfer, kecuali jika terjadi hujan lebat.
Dengan demikian, salah satu kekuatan SAR adalah kapasitasnya untuk memastikan konsistensi dalam perolehan dataset untuk mendapatkan data tanaman dan data luas wilayah.
Beberapa sensor SAR yang umum di Pasaran meliputi Sentinel-1, ALOS-PALSAR 2, CosmoSkyMed RISAT dan TerraSAR-X.
Sensor Penginderaan Jarak Jauh Jenis Multispectral
Sensor multispektral mengukur pantulan sinar matahari, dan karenanya jelas bergantung pada cukupnya cahaya matahari yang masuk dan tidak adanya tutupan awan.
Beberapa sensor multispektral yang umum di Pasaran meliputi WorldView-3, Pleiades, PlanetLabs, SkySAT dan DMC-III.
Pergeseran menuju akses terbuka ke sumber daya data satelit publik semakin diperkuat akhir-akhir ini, dengan dibukanya data sensor ASTER Jepang/AS.
Meskipun motivasi utama di balik tren ini adalah untuk membangun basis pengetahuan bersama untuk pemantauan lingkungan global, akses terbuka memiliki dampak yang cukup besar pada berbagai aplikasi potensial dalam statistik pertanian.
Beberapa sensor memberikan akses terbuka seperti VIIRS, MODIS, Sentinel-3, Landsat, Sentinel-2 dan ASTER.
Bagaimana Cara Kerja Penginderaan Jarak Jauh
Ekstraksi informasi permukaan lahan dari data yang diindra dari jarak jauh bergantung pada serangkaian proses yang kompleks.
Begitu banyaknya sensor yang tersedia di Pasaran tentunya terdapat keterbatasan dalam mengulas semuanya. Oleh karena itu, Saya akan memberikan contoh cara kerja sensor yang umum digunakan yakni WorldView-3.
WorldView-3 adalah satelit observasi Bumi komersial yang dioperasikan oleh Maxar Technologies. Satelit ini dilengkapi dengan sensor pencitraan multispektral dan pankromatik yang sangat canggih, memungkinkan pengambilan gambar permukaan Bumi dengan resolusi tinggi dan akurasi geometris yang sangat baik.
Pengumpulan Cahaya: WorldView-3 dilengkapi dengan teleskop dan sensor yang sangat sensitif. Lensa teleskop mengumpulkan cahaya yang dipantulkan dari permukaan Bumi, termasuk cahaya tampak dan inframerah dekat.
Pemisahan Warna: Cahaya yang terkumpul kemudian dipisahkan menjadi beberapa spektrum warna yang berbeda oleh sensor multispektral. WorldView-3 memiliki 8 band spektral, termasuk band pankromatik yang menghasilkan gambar hitam putih dengan resolusi lebih tinggi.
Konversi Sinyal: Sensor mengubah energi cahaya menjadi sinyal digital. Setiap band spektral menghasilkan sinyal digital yang sesuai dengan intensitas cahaya yang diterima.
Penyimpanan Data: Sinyal digital dari setiap band spektral disimpan dalam memori onboard satelit. Data ini kemudian dikompresi untuk mengurangi ukuran file.
Pengiriman Data ke Bumi: Satelit secara berkala mengirimkan data gambar yang telah dikumpulkan ke stasiun penerima di Bumi. Proses ini biasanya dilakukan saat satelit melewati wilayah yang dapat dijangkau oleh stasiun penerima.
Pemrosesan Data: Di stasiun penerima, data gambar yang diterima diproses dan dikoreksi. Proses ini meliputi koreksi geometris untuk menghilangkan distorsi akibat posisi dan pergerakan satelit, serta koreksi radiometrik untuk menghilangkan pengaruh atmosfer dan variasi pencahayaan.
Pembentukan Gambar: Setelah diproses, data dari setiap band spektral digabungkan untuk membentuk gambar berwarna. Band pankromatik yang memiliki resolusi lebih tinggi digunakan untuk mempertajam gambar multispektral, menghasilkan gambar berwarna dengan detail yang lebih jelas. Gambar inilah yang nantinya diproses lebih lanjut untuk aplikasi yang lebih spesifik.
Mengukur Hasil Panen Padi Per Hektar dengan Penginderaan Jarak Jauh
Sebagai seseorang yang berkecimpung di bidang geospasial dan telah mempelajari penginderaan jauh selama bertahun-tahun, Peneliti memahami betul bagaimana teknologi ini dapat diaplikasikan dalam berbagai sektor, termasuk pertanian.
Penginderaan jauh, dengan kemampuannya untuk mengumpulkan data dari jarak jauh tanpa kontak fisik, menawarkan solusi efisien dan akurat dalam memantau dan memprediksi hasil panen padi.
Citra satelit resolusi tinggi dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan memetakan area sawah padi secara akurat. Informasi ini penting untuk mengetahui total luas lahan yang ditanami padi.
Hasil panen padi per hektar bervariasi tergantung pada berbagai faktor, seperti jenis padi, varietas, kondisi tanah, iklim, dan praktik pertanian yang diterapkan. Di Indonesia, rata-rata hasil padi per hektar berkisar antara 5-6 ton per hektar dengan konversi 1 ton 1000 kg.
Selain hanya bergantung pada citra satelit, penelitian terkini menunjukkan bahwa integrasi dengan kecerdasan buatan dan machine learning dapat memberikan hasil kalkulasi yang lebih akurat.
Studi pertama tentang penggunaan citra satelit untuk prediksi hasil skala lapangan menggunakan arsitektur jaringan residual dalam 2D dan 3D dengan citra spektral mentah sebagai input langsung.
Arsitektur ResNet yang diterapkan dalam penelitian menunjukkan bahwa pendekatan mendalam berbasis citra dapat sepenuhnya memanfaatkan informasi spektral, spasial, dan temporal yang terkandung dalam data satelit.
Bahkan dengan jumlah pengamatan yang terbatas, model ResNet3D yang diproses dengan data World View dapat memberikan prediksi hasil panen yang andal dibandingkan model yang berasal dari data satelit PlanetScope multitemporal yang mewakili seluruh musim tanam karena resolusi spasialnya yang lebih tinggi dan ketersediaan pita RedEdge dan SWIR.
Kesimpulan
Sebagai seorang profesional di bidang geospasial dengan spesialisasi dalam penerapan penginderaan jauh untuk pertanian, Peneliti telah menyaksikan secara langsung bagaimana teknologi ini merevolusi cara kita memantau dan mengelola tanaman pangan.
Melalui pengalaman bertahun-tahun dalam menganalisis data satelit dan bekerja sama dengan petani, Peneliti dapat menyimpulkan bahwa penginderaan jauh menawarkan manfaat yang signifikan dalam mengukur hasil panen padi.
Pertama, efisiensi yang ditawarkannya tak tertandingi. Bayangkan luasnya area persawahan yang harus dipantau secara manual. Penginderaan jauh memungkinkan kita untuk memperoleh data dari area yang luas dengan cepat dan efisien, menghemat waktu dan sumber daya.
Kedua, akurasi data penginderaan jauh memungkinkan estimasi hasil panen yang lebih presisi. Dengan resolusi spasial dan spektral yang semakin tinggi, kita dapat memperoleh informasi detail tentang kondisi tanaman, seperti tingkat kehijauan yang berkorelasi langsung dengan hasil panen.
Ketiga, penginderaan jauh memberikan data yang objektif. Tidak seperti metode konvensional yang rentan terhadap bias manusia, penginderaan jauh merekam data secara konsisten dan sistematis, menghasilkan informasi yang lebih akurat dan dapat diandalkan.
Singkatnya, penginderaan jauh merupakan alat yang sangat berharga dalam upaya kita untuk meningkatkan produktivitas pertanian dan mencapai ketahanan pangan. Dengan kemampuannya untuk menyediakan data yang efisien, akurat, objektif, dan berkelanjutan, penginderaan jauh memberdayakan petani, pengambil kebijakan, dan seluruh stakeholders dalam membuat keputusan yang tepat dan berbasis data untuk masa depan pertanian yang lebih baik.
Dengan memanfaatkan penginderaan jauh, petani, pemerintah, dan pihak terkait lainnya dapat memperoleh informasi yang berharga untuk meningkatkan produktivitas pertanian, mengelola sumber daya alam dengan lebih baik, dan mendukung ketahanan pangan nasional.
Referensi Penginderaan Jarak Jauh untuk Mengukur Hasil Panen Padi
Lemoine, G. 2017. Data access and data analysis software. In: J. Delincé (ed.), Handbook on Remote Sensing for Agricultural Statistics (Chapter 1). Handbook of the Global Strategy to improve Agricultural and Rural Statistics (GSARS): Rome.
Defourny, P. 2017. Land cover mapping and monitoring. In: J. Delincé (ed.), Handbook on Remote Sensing for Agricultural Statistics (Chapter 2). Handbook of the Global Strategy to improve Agricultural and Rural Statistics (GSARS): Rome.
Gallego, J. 2017. Use of remote sensing for the design of sampling frames. In: J. Delincé (ed.), Handbook on Remote Sensing for Agricultural Statistics (Chapter 3). Handbook of the Global Strategy to improve Agricultural and Rural Statistics (GSARS): Rome.
Davidson, A.M., Fisette, T., Mcnairn, H. & Daneshfar, B. 2017. Detailed crop mapping using remote sensing data (Crop Data Layers). In: J. Delincé (ed.), Handbook on Remote Sensing for Agricultural Statistics (Chapter 4). Handbook of the Global Strategy to improve Agricultural and Rural Statistics (GSARS): Rome.
Ray, S. & Neetu. 2017. Crop area estimation with Remote Sensing. In: J. Delincé (ed.), Handbook on Remote Sensing for Agricultural Statistics (Chapter 5). Handbook of the Global Strategy to improve Agricultural and Rural Statistics (GSARS): Rome.
Rojas, O. 2017. Early Warning Systems and crop yield estimation. In: J. Delincé (ed.), Handbook on Remote Sensing for Agricultural Statistics (Chapter 6). Handbook of the Global Strategy to improve Agricultural and Rural Statistics (GSARS): Rome.
Sagan, V., Maimaitijiang, M., Bhadra, S., Maimaitiyiming, M., Brown, D. R., Sidike, P., & Fritschi, F. B. (2021). Field-scale crop yield prediction using multi-temporal WorldView-3 and PlanetScope satellite data and deep learning. Dalam ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (Vol. 174, hlm. 265–281). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.02.008
Delincé, J. 2017. The cost-effectiveness of remote sensing in agricultural statistics. In: J. Delincé (ed.), Handbook on Remote Sensing for Agricultural Statistics (Chapter 9). Handbook of the Global Strategy to improve Agricultural and Rural Statistics (GSARS): Rome.
Tentang Penulis
Ardhy merupakan founder dari platform Cara Kerja Teknologi. Ardhy menempuh pendidikan S1 Teknik Industri di Universitas Sebelas Maret (UNS) Indonesia dan pendidikan S2 bidang Engineering Technology di SIIT, Thammasat University Thailand. Ardhy memiliki pengalaman kerja selama 4 tahun sebagai staf Insinyur di Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) hingga bulan September tahun 2021. Kemudian pada tahun yang sama, Ardhy dipindah tugaskan ke Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) hingga sekarang.
Protofolio Penulis: Google Scholar | ORCID | SINTA | Scopus
Komentar
Posting Komentar
Platform cara kerja memberikan kebebasan bagi pengunjung untuk memberikan saran, masukan, kritik atau komentar. Anda juga boleh memberikan link untuk backlink. :) Namun tolong pergunakan kata-kata yang baik dan sopan.