Departemen Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Diponegoro, Indonesia
BibTex Citation Data :
@article{JGUndip18150, author = {Tsana’a Nauthika and Andri Suprayogi and Bambang Sudarsono}, title = {IDENTIFIKASI DAN ESTIMASI TINGKAT PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN TEKNOLOGI LiDAR (Studi Kasus : Air Upas, Kabupaten Ketapang)}, journal = {Jurnal Geodesi Undip}, volume = {6}, number = {4}, year = {2017}, keywords = {eCognition, Kelapa Sawit, LiDAR, Perkebunan, Template Matching}, abstract = { ABSTRAK Data penginderaan jauh (inderaja) telah banyak digunakan untuk identifikasi dan pemantauan kondisi penggunaan lahan pertanian. Salah satu teknologi penginderaan jauh yang tengah berkembang sangat pesat ialah LiDAR. Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas utama dalam bidang perkebunan di Indonesia. Sebagai komoditas unggulan, maka diperlukannya monitoring lahan secara akurat dan berkala untuk mengontrol produktivitas kelapa sawit. Untuk mengidentifikasi dan mengestimasi tingkat produktivitas kelapa sawit pada Kecamatan Air Upas dengan nomor lembar 17E, diterapkan menggunakan metode perhitungan pohon secara otomatis dan manual. Pada penelitian ini orthophoto menggunakan metode template matching untuk perhitungan ekstraksi otomatis pohon kelapa sawit dan perhitungan jumlah pohon manual dilakukan digitasi. Data LiDAR dilakukan pembuatan DEM, DSM dan CHM yang digunakan untuk menentukan tinggi masing-masing pohon kelapa sawit. Umur tanaman dapat diketahui berdasarkan hasil identifikasi tinggi pohon. Hasil ekstraksi otomatis identifikasi pohon kelapa sawit berjumlah 23.178 pohon dan hasil digitasi manual berjumlah 24.260 pohon. Hal ini berarti presentasi perhitungan tercapai >80% yaitu mencapai 95,53%. Perbedaan posisi antara kedua metode didapat nilai RMSe absis (X) sebesar 0,64 meter dan nilai RMSe ordinat (Y) sebesar 0,73 meter. Berdasarkan hasil identifikasi pohon, tinggi pohon yang paling dominan pada area Kecamatan Air Upas dengan nomor lembar 17E seluas ± 178,1 ha adalah berkisar antara 6,7 meter sampai dengan 8,4 meter dan estimasi umur pohon kelapa sawit yang paling dominan pada area studi penelitian adalah umur 10 tahun sebanyak 4.759 pohon, umur 11 tahun sebanyak 4.841 pohon dan umur 12 tahun sebanyak 4.684 pohon. Besarnya nilai kesalahan (RMSe) perbedaan antara titik manual dan titik otomastis pada tinggi pohon sebesar 0,76 meter. Estimasi tingkat produktivitas kelapa sawit berdasarkan umur untuk masing-masing kelas lahan adalah sebesar 5.545,6 ton untuk kelas lahan S1 (sangat sesuai); sebesar 4.970,3 ton untuk kelas lahan S2 (sesuai) dan sebesar 4.726,6 ton untuk kelas lahan S3 (kurang sesuai). Tinggi rendahnya produktivitas tanaman kelapa sawit sangat dipengaruhi oleh komposisi umur tanaman dan kesesuaian kondisi lahan. }, issn = {2809-9672}, pages = {254--262} doi = {10.14710/jgundip.2017.18150}, url = {https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/18150} }
Refworks Citation Data :
ABSTRAK
Data penginderaan jauh (inderaja) telah banyak digunakan untuk identifikasi dan pemantauan kondisi penggunaan lahan pertanian. Salah satu teknologi penginderaan jauh yang tengah berkembang sangat pesat ialah LiDAR. Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas utama dalam bidang perkebunan di Indonesia. Sebagai komoditas unggulan, maka diperlukannya monitoring lahan secara akurat dan berkala untuk mengontrol produktivitas kelapa sawit. Untuk mengidentifikasi dan mengestimasi tingkat produktivitas kelapa sawit pada Kecamatan Air Upas dengan nomor lembar 17E, diterapkan menggunakan metode perhitungan pohon secara otomatis dan manual. Pada penelitian ini orthophoto menggunakan metode template matching untuk perhitungan ekstraksi otomatis pohon kelapa sawit dan perhitungan jumlah pohon manual dilakukan digitasi. Data LiDAR dilakukan pembuatan DEM, DSM dan CHM yang digunakan untuk menentukan tinggi masing-masing pohon kelapa sawit. Umur tanaman dapat diketahui berdasarkan hasil identifikasi tinggi pohon.
Hasil ekstraksi otomatis identifikasi pohon kelapa sawit berjumlah 23.178 pohon dan hasil digitasi manual berjumlah 24.260 pohon. Hal ini berarti presentasi perhitungan tercapai >80% yaitu mencapai 95,53%. Perbedaan posisi antara kedua metode didapat nilai RMSe absis (X) sebesar 0,64 meter dan nilai RMSe ordinat (Y) sebesar 0,73 meter. Berdasarkan hasil identifikasi pohon, tinggi pohon yang paling dominan pada area Kecamatan Air Upas dengan nomor lembar 17E seluas ± 178,1 ha adalah berkisar antara 6,7 meter sampai dengan 8,4 meter dan estimasi umur pohon kelapa sawit yang paling dominan pada area studi penelitian adalah umur 10 tahun sebanyak 4.759 pohon, umur 11 tahun sebanyak 4.841 pohon dan umur 12 tahun sebanyak 4.684 pohon. Besarnya nilai kesalahan (RMSe) perbedaan antara titik manual dan titik otomastis pada tinggi pohon sebesar 0,76 meter. Estimasi tingkat produktivitas kelapa sawit berdasarkan umur untuk masing-masing kelas lahan adalah sebesar 5.545,6 ton untuk kelas lahan S1 (sangat sesuai); sebesar 4.970,3 ton untuk kelas lahan S2 (sesuai) dan sebesar 4.726,6 ton untuk kelas lahan S3 (kurang sesuai). Tinggi rendahnya produktivitas tanaman kelapa sawit sangat dipengaruhi oleh komposisi umur tanaman dan kesesuaian kondisi lahan.
Article Metrics:
Last update:
View My Stats
Jurnal Geodesi Undip
Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro