PENGEMBANGAN ALGORITMA IDENTIFIKASI SAWAH PADI BERDASARKAN SPEKTRA FASE PADI (STUDI KASUS: LAMPUNG SELATAN) (Paddy Field Identification Algorithm Development Using Spectral Value of Paddy Field (Case Study: South Lampung))

 Zulfikar Adlan Nadzir, Nirmawana Simarmata, Aliffia Aliffia

Abstract


Padi merupakan salah satu sumber makanan utama bagi masyarakat Indonesia. Padi dalam siklus hidupnya mempunyai beberapa fase yang dalam konteks penginderaan jauh memiliki karakteristik kurva hamburan yang berbeda-beda, sehingga diperlukan sebuah proses identifikasi dan pengembangan algoritma identifikasi padi yang memperhatikan kurva-kurva hamburan dari setiap fase padi yang ada. Penelitian ini menggunakan algoritma yang sudah umum dipakai oleh kalangan peneliti di bidang vegetasi penginderaan jauh yaitu NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) dan LAI (Leaf Area Index) sebagai penanda awal dari lokasi vegetasi di Lampung Selatan. Setelah itu lokasi tersebut di-verifikasi dengan survei lapangan untuk mendapatkan letak sebenarnya dari lahan sawah beserta umur/fase dari sawah tersebut. Dari informasi hasil algoritma dan fase padi di lapangan, dibangun sebuah algoritma awalan (preliminary algorithm) identifikasi lokasi sawah padi. Dengan adanya usaha proses pengembangan algoritma identifikasi padi ini, penelitian ini dapat menentukan lokasi-lokasi sawah padi berdasarkan fase-fasenya. Dari lokasi-lokasi ini didukung dan ditambah dengan proses validasi lapangan, didapatkan tingkat kebenaran dari identifikasi.

Keywords


padi; algoritma identifikasi; fase tumbuh

References


Arafah. (2009). Pengelolaan dan Pemanfaatan Padi Sawah. Bogor: Bumi Aksara.

Badan Informasi Geospasial. (2017). Peta Rupa Bumi Indonesia. Indonesia.

BPS. (2011). Indonesia Dalam Angka. Jakarta.

FAO. (2004). Proceedings of the FAO Rice Conference - Rice is Life. International Rice Commission Newsletter. Rome.

Gregory, P., Ingram, J. S., & Brklacich, M. (2005). Climate Change and Food Security. Philosophical Transactions of the Royal Society Biological Sciences, 2139-2148.

Hatfield, J. L., Gitelson, A., Schepers, J., & Walthall, C. L. (2008). Application of Remote Sensing for Agronomic Decisions. Agronomy Journal, S-117 - S-131.

Huete, A. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 259-309.

Huete, a., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E., Gao, L., & Ferreira, L. G. (2002). Overview of the Radiometric and Biophysical performance of the MODIS Vegetation Indices. Remote Sensing of Environment, 195-213.

Kartasapoetra, A., & Sutedjo, M. M. (1988). Budidaya Tanaman Padi di Lahan Rawa Pasang Surut. Jakarta: PT Bina Angkasa.

Kuenzer, C., & Knauer, K. (2013). Remote Sensing of Rice Crop Areas. International Journal of Remote Sensing, 2101-2139.

Le Toan, T., Ribbes, F., Wang, L.-F., Floury, N., Ding, K. H., & Kong, J. F. (1997). Rice Crop Mapping and Monitoring using ERS-1 Data Based on Experiment and Modelling Results. IEEE Geoscience and Remote Sensing, 41-56.

McVicar, T. (2005). Remote Sensing of Irrigated Crop Types and Its applications to Regional Water Balance Estimation. Canberra: RICE CRC Final Research Report.

Nadzir, Z., Jaelani, L. M., & Sulaiman, A. (2016). Estimasi Tinggi Gelombang Laut menggunakan Citra Satelit ALOS-PALSAR, Studi Kasus Perairan Pulau Poteran, Sumenep. Junal Geosaintek, 173-184.

Passaro, M., Nadzir, Z., & Quartly, G. (2018). Improving the precision of sea level data from satellite altimety with high-frequency and regional sea state bias corrections. Remote Sensing of Environment, 245-254.

Risdiyanto, I., & Setiawan, R. (2007). Metode Neraca Energi Untuk Perhitungan Indeks Luas Daun Menggunakan Data Citra satelit Multispektral. Jurnal Agromet Indonesia, 27-38.

Sakamoto, T., Cao Van, P., Kotera, A., Nguyen Duy, K., & Yokozawa, M. (2009). Detection of Yearly Change in Farming Systems in Vietnamese Mekong Delta from MODIS Time Series Imagery. Japan Agriculture Research Quarterly, 173-185.

Sofyan, R., Wahyunto, Agus, F., & Hidayat, H. (2007). Evaluasi Kesesuaian Lahan dengan Contoh Peta Arahan Penggunaan Lahan Kabupaten Aceh Selatan. Bogor: Balai Penelitian Tanah dan World Agroforestry Center.

Tucker, C. (1979). Red and Photograhic Infrared Linear combination for Monitoring Vegetation. Remote Sensing of Environment, 127-150.

Yoshida, S. (1981). Fundamental of Rice Crop Science. Los Banos: IRRI.


DOI: http://dx.doi.org/10.31314/jsig.v3i1.537

Article metrics

Abstract views : 809 | views : 2653

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 J SIG (Jurnal Sains Informasi Geografi)



Lisensi Creative Commons
This work is distributed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License .
ISSN (online): 2614-1671

 

Indexed by : (click on the image)

 

Publisher:

Program Studi Geografi, Universitas Muhammadiyah Gorontalo
Jl. Prof. Mansoer Pateda, Desa Pentadio Timur, Kecamatan Telaga Biru, Kabupaten Gorontalo, Provinsi Gorontalo, Indonesia
Email: [email protected]

Web Analytics JSIG StatCounter