Kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq.) merupakan komoditas perkebunan unggulan bagi negara Indonesia.Sebagai komoditas dengan nilai ekonomi yang tinggi maka proses budidaya kelapa sawit harus dilakukan dengan konsep praktek manajemen terbaik (best management practices) dari proses persiapan lahan, budidaya, hingga proses panen.
Pada zaman teknologi seperti sekarang konsep praktek manajemen yang baik dalam bidang perkebunan kelapa sawit ini tentunya bisa memanfaatkan teknologi pengindraan jarak jauh menggunakan citra satelit atau drone. Pemanfaatan teknologi penginderaan jarak jauh menggunakan citra satelit atau drone merupakan salah satu cara untuk mengetahui dan memonitor kondisi kebun kelapa sawit secara efektif untuk area yang luas.
Pengindraan jarak jauh seperti ini menjadi salah satu teknik untuk mendapatkan data secara efisien. Hal ini disebabkan karena tidak memerlukan waktu yang lama untuk memperoleh data dan tidak harus datang secara langsung ke lokasi untuk mendapatkan datanya. Salah satu citra satelit yang dapat dimanfaatkan adalah citra satelit sentinel 2.
Citra satelit Sentinel 2 merupakan citra satelit multispektral dengan resolusi sedang yang dapat digunakan untuk memonitor tutupan lahan seperti vegetasi, tanah, dan air. Terdapat 4 bands dengan resolusi spasial 10 meter, 6 bands dengan resolusi spasial 20 meter, dan 3 bands dengan resolusi spasial 60 meter. Citra satelit Sentinel 2 merupakan citra satelit resolusi sedang yang dapat dimanfaatkan untuk memantau kondisi kebun kelapa sawit menggunakan analisis Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).
Indeks NDVI merupakan indeks vegetasi yang dihitung berdasarkan rasio nilai reflektansi pada band merah dan inframerah dekat dari pelepah daun kelapa sawit. Indeks NDVI menghitung rasio nilai spektral dari band merah dan inframerah dekat hasil pantulan dari tanaman. Tanaman yang sehat memberikan nilai pantulan rendah pada gelombang warna merah dan nilai pantulan tinggi pada gelombang inframerah dekat.
Pada perkebunan kelapa sawit, tingkat kerapatan tanaman kelapa sawit biasanya dihitung dengan melakukan sensus tanaman di kebun. Pemanfaatan penginderaan jarak jauh seperti citra satelit dapat digunakan untuk memonitor dan mengevaluasi kondisi tanaman kelapa sawit serta dapat digunakan untuk mengestimasi produktivitas kelapa sawit
Nantinya data yang diperoleh dari penginderaan jarak jauh dapat dianalisis secara visual, digital, maupun menggunakan kecerdasan buatan. Citra satelit dapat dianalisis secara digital dengan menghitung nilai spektral dari band-band yang ada dalam citra satelit tersebut. Indeks vegetasi merupakan salah satu bentuk analisis digital untuk mengevaluasi atau memonitoring kondisi kesehatan tanaman.
Adapun cara memanfaatkan citra satelit sentinel 2 dalam hal ini adalah sebagai berikut :
- Mengunduh citra satelit sentinel 2
Tentunya untuk memanfaatkan citra satelit ini kita perlu mengunduh terlebih dahulu melalui website USGS dengan alamat https://earthexplorer.usgs.gov/ (open source). Citra satelit yang diunduh telah dilakukan koreksi radiometrik dan geometrik secara sistematis oleh pihak Sentinel
- Menghitung indeks NDVI
Indeks NDVI dihitung menggunakan software ArcGIS 10.3. Penghitungan nilai NDVI dilakukan dengan menggunakan tools Raster Calculator
- Identifikasi objek vegetasi dan non vegetasi
Hasil nilai NDVI yang diperoleh kemudian diklasifikasikan menjadi objek vegetasi dan non-vegetasi. Identifikasi objek dilakukan dengan memvalidasi menggunakan peta kebun dan obyek asli di perkebunan kelapa sawit.
- Reklasifikasi kelas kerapatan tanaman
Peta NDVI kebun kelapa sawit yang diperoleh kemudian direklasifikasi berdasarkan kelas kerapatan tanaman kelapa sawit di dalam blok kebun. Klasifikasi kelas kerapatan dikelaskan berdasarkan Peraturan Menteri Kehutanan RI Nomor P.12/Menhut-II/2012.
- Reklasifikasi kelas kesehatan
Peta NDVI kebun kelapa sawit yang diperoleh kemudian direklasifikasi berdasarkan kelas kesehatan tanaman kelapa sawit di dalam blok kebun.
- Validasi kelas kerapatan tanaman
Nilai rerata indeks NDVI tiap blok kebun kelapa sawit dihitung dengan cara mengambil 20 titik lokasi secara acak di dalam blok kebun kemudian dicari nilai NDVI nya dan dihitung nilai reratanya. Kemudian nilai indeks NDVI per blok kebun tersebut divalidasi dengan membandingkan kelas kerapatan tiap blok dengan data Satuan Pohon per-hektar (SPH)
- Validasi kelas kesehatan tanaman
Nilai NDVI yang diperoleh dibandingkan dengan data sekunder kandungan makronutrien dan mikronutrien berasal dari hasil analisis LSU.
Pemanfaatan citra satelit Sentinel 2 dapat menjadi alternatif untuk evaluasi kondisi kebun kelapa sawit secara cepat dan efisien. Indeks NDVI dapat digunakan untuk menganalisis citra satelit secara digital dengan memperhitungkan rasio nilai reflektansi band inframerah dekat (near infrared) dan band merah (red).
Hubungi kami untuk informasi berikutnya mengenai pemanfaatan berbagai citra satelit untuk perkebunan kelapa sawit atau produk jasa lainnya. Kami adalah Konsultan Survey dan Pemetaan yang didukung oleh sumber daya manusia yang ahli dibidangnya. Kami merupakan reseller resmi produk citra satelit dari beberapa vendor didunia.
Growing The Map With Geotech.