Lembaga pemerintah dan perusahaan semakin berusaha untuk memperbarui cara mereka mengelola data yang mewakili fitur-fitur teritorial mereka. Pergeseran ini sebagian besar terkait dengan kebutuhan mendesak akan informasi yang mendasar dan dapat dipercaya sebagai landasan pengambilan keputusan publik. Oleh karena itu, penginderaan jarak jauh berperan sebagai instrumen kunci untuk melakukan pemantauan dengan baik, selain memperkuat sistem yang telah ada sehingga dapat mendukung para manajer dalam mengambil keputusan.
Penginderaan jauh juga dapat mengamati permukaan bumi pada skala lokal, regional, dan global. Selain itu, data ini telah digunakan untuk tujuan sains, pendidikan, dan teknologi di banyak negara karena data ini biasanya dapat diakses secara gratis. Salah satu penginderaan jauh yang paling sering digunakan adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).
Apa itu NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)?
NDVI atau Normalized Difference Vegetation Index adalah pengukuran reflektansi permukaan yang memberikan ukuran kuantitatif biomassa dan pertumbuhan vegetasi. Analisis NDVI menggunakan panjang gelombang merah dan inframerah dekat pada spektrum. Nilai NDVI berkisar antara -1,0 hingga +1,0. Nilai NDVI yang tinggi dihasilkan oleh pantulan cahaya merah yang rendah dari vegetasi yang sehat dan pantulan inframerah dekat yang tinggi. Meskipun tidak ada nilai absolut untuk kisaran NDVI, gambar berikut ini dapat digunakan sebagai panduan dalam menginterpretasikan nilai NDVI:
Kita dapat menghasilkan gambar yang memberikan ukuran jenis, jumlah, dan kondisi vegetasi dengan mengubah data satelit menjadi nilai NDVI. Hal ini dapat dilakukan dengan program GIS seperti QGIS, GRASSGIS, ArcGIS, dan masih banyak lagi. Meskipun tidak ada palet warna universal untuk pemetaan NDVI, warna yang paling mendekati kenyataan sering kali digunakan, seperti area dengan nilai NDVI yang lebih tinggi yang menunjukkan lebih banyak warna hijau.
Skala ini disebut sebagai "peta warna lampu lalu lintas/stoplight" dan menerapkan palet warna merah-kuning-hijau pada gambar yang diproses NDVI. Peta warna stoplight tersebut sering dianggap lebih mudah dipahami, dengan warna hijau menunjukkan area yang sehat dan warna merah menunjukkan area yang berisiko atau area yang terpencil. Gradasi warna alternatif, seperti skala biru-coklat-hijau yang digunakan oleh NASA, memiliki nilai mendekati nol yang memberikan warna coklat dan menunjukkan tanah gundul. Hijau digunakan untuk nilai NDVI mendekati 1 yang mengindikasikan vegetasi hidup, seperti skala warna lampu merah. Nilai negatif ditampilkan sebagai warna biru, yang mewakili air.
Peta warna lampu lalu lintas atau stoplight
Penggunaan NDVI di bidang Pertanian
Dengan menggunakan NDVI, beberapa model telah dibuat untuk meramalkan produksi dan biomassa pertanian, mengontrol pemupukan nitrogen, dan mengatur irigasi, disamping beberapa tujuan lainnya. Anda dapat menggunakan NDVI sebagai teknik yang berguna untuk mengidentifikasi kelebihan, kekurangan, dan tekanan nitrogen pada tanaman yang berbeda.
Pada tanaman seperti jagung, gandum, dan padi, NDVI dan konsentrasi nitrogen dalam daun ditemukan berkorelasi tinggi. Jumlah nitrogen dalam daun mempengaruhi jumlah cahaya yang diserap dan dipantulkan karena nitrogen adalah komponen utama dari molekul klorofil, yang terkait dengan warna daun.
Dalam berbagai sistem tanam, khususnya sistem produksi biji jagung yang rentan terhadap tekanan nitrogen (N), hubungan antara biomassa, potensi hasil panen, dan tingkat NDVI telah banyak diteliti. Para peneliti menemukan hubungan yang kuat antara hasil panen akhir di akhir musim tanam dan pembacaan NDVI yang dikumpulkan selama fase pertumbuhan vegetatif awal. Karena area daun hijau mewakili energi cahaya yang menggerakkan fotosintesis, yang secara langsung menyebabkan pengisian dan pertumbuhan bulir padi, area daun hijau merupakan prediktor yang sangat akurat untuk potensi hasil panen.
Sebagian besar teknik untuk memprediksi hasil panen berdasarkan NDVI menganalisis kumpulan data NDVI dan data hasil panen aktual dengan menggunakan model regresi. Kesehatan tanaman dapat disimpulkan dari NDVI karena NDVI lebih rendah pada tanaman yang tidak sehat daripada tanaman yang sehat.
NDVI dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyakit di lahan yang luas sebelum menyebar ke area lain di lahan tersebut jika dipasangkan dengan informasi lain, seperti indeks luas daun atau kandungan klorofil. Perlu dicatat bahwa NDVI tidak dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyakit secara spesifik. Sementara itu, lahan yang terkena penyakit akan memiliki nilai NDVI yang buruk. Daripada harus mensurvei seluruh lahan, petani dapat langsung menuju ke zona yang meragukan setelah melihat peta NDVI.
Peta NDVI Sawah Lembah Sacramento di California
Contoh Aplikasi NDVI dalam Bisnis
Banyak pejabat atau pemerintah negara menggunakan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) sebagai indikator untuk memprediksi dan menemukan masalah pada lahan pertanian mereka, terutama untuk biji-bijian seperti gandum dan padi.
Departemen Pertanian Amerika Serikat (USDA) memperkirakan bahwa panen padi di California akan berkurang sebesar 38 persen tahun ini. Dengan melihat citra satelit sawah, perubahan dramatis antara September 2021 dan September 2022 terlihat dari luar angkasa dan menunjukkan anomali nilai NDVI sebagai akibat dari kekeringan. Program NASA Harvest saat ini sedang memantau wilayah selatan Madagaskar untuk membantu ketahanan pangan mereka dengan menganalisis faktor lingkungan yang memengaruhi tanaman jagung dan kacang-kacangan. Mereka memantau dan membandingkan anomali di wilayah tersebut dengan gambar NDVI dari satelit. Gro memperkirakan produksi biji kanola Australia akan meningkat tahun ini dengan menggunakan citra NDVI yang mereka analisis dan pantau secara real time.
Di perkebunan kelapa sawit, seperti proyek yang sedang kami kerjakan, NDVI juga digunakan untuk mendapatkan informasi dari lahan pertanian. Nilai NDVI digunakan untuk melihat kesehatan dan usia tanaman di Kalimantan Barat, untuk mengevaluasi kesehatan tanaman kelapa sawit sebelum peremajaan di Riau, dan untuk memantau kesehatan tanaman di Malaysia. Semua pemantauan ini akan digunakan untuk memungkinkan manajer perkebunan untuk menentukan seberapa efektif kelapa sawit dikelola sehingga perkebunan kelapa sawit dapat memiliki hasil panen yang optimal.
Dari artikel tersebut, kita tahu bahwa NDVI dapat digunakan secara luas di bidang pertanian dan telah digunakan oleh banyak negara untuk meningkatkan akurasi pertanian. Penginderaan jarak jauh ini juga dapat digunakan oleh bisnis Anda, dan kami dapat membantu Anda dalam penerapannya. Jangan ragu untuk menghubungi kami!
BI Solusi adalah mitra terpercaya Anda untuk kesuksesan berbasis data di Indonesia, melayani perusahaan di kawasan Asia Tenggara dan sekitarnya. Kami mengkhususkan diri dalam penerapan solusi Data Analytics, platform Business Intelligence mutakhir, dan solusi Big Data, yang didukung oleh layanan Data Science dan AI.
Kami menawarkan model implementasi BI nearshore dan offshore yang fleksibel untuk memenuhi kebutuhan spesifik Anda dan memberikan hasil berkualitas terbaik.
Keahlian Konsultasi BI kami mencakup layanan Integrasi Data (ETL), Data Warehousing, serta pemanfaatan alat Visualisasi Data seperti Microsoft Power BI, Qlik Sense, dan Tableau untuk implementasi Laporan dan Dasbor.
Biarkan kami membantu Anda memaksimalkan potensi penuh data Anda dan mencapai tujuan bisnis Anda.
Commenti