Pendahuluan

Penilaian kesehatan tanaman, serta deteksi dini serangan tanaman, sangat penting untuk memastikan produktivitas pertanian yang baik. Stres yang terkait dengan, misalnya, kekurangan kelembaban, serangan serangga, jamur dan gulma, harus dideteksi cukup dini untuk memberikan kesempatan bagi petani untuk menguranginya. Proses ini mengharuskan citra penginderaan jauh disediakan secara berkala (minimal, mingguan) dan dikirim ke petani dengan cepat, biasanya dalam 2 hari.

Selain itu, tanaman umumnya tidak tumbuh merata di seluruh lahan dan akibatnya hasil panen dapat sangat bervariasi dari satu tempat ke tempat lainnya. Perbedaan pertumbuhan ini mungkin disebabkan oleh kekurangan unsur hara tanah atau bentuk stres lainnya. Penginderaan jauh memungkinkan petani untuk mengidentifikasi area dalam suatu lahan yang mengalami kesulitan, sehingga ia dapat menerapkan, misalnya, jenis dan jumlah pupuk, pestisida atau herbisida yang tepat. Dengan menggunakan pendekatan ini, petani tidak hanya meningkatkan produktivitas lahannya, tetapi juga mengurangi biaya input pertaniannya dan meminimalkan dampak lingkungan.

Ada banyak orang yang terlibat dalam perdagangan, penetapan harga, dan penjualan hasil panen yang tidak pernah benar-benar menginjakkan kaki di ladang. Mereka membutuhkan informasi mengenai kesehatan tanaman di seluruh dunia untuk menetapkan harga dan menegosiasikan perjanjian perdagangan. Banyak dari orang-orang ini mengandalkan produk seperti indeks penilaian tanaman untuk membandingkan tingkat pertumbuhan dan produktivitas antara tahun dan untuk melihat seberapa baik produksi industri pertanian masing-masing negara. Jenis informasi ini juga dapat membantu menentukan lokasi masalah di masa mendatang, misalnya kelaparan di Etiopia pada akhir tahun 1980-an, yang disebabkan oleh kekeringan parah yang merusak banyak tanaman. Mengidentifikasi daerah-daerah tersebut memfasilitasi perencanaan dan pengarahan bantuan kemanusiaan dan upaya pemulihan.

Mengapa penginderaan jauh?

Memeriksa variasi dalam pertumbuhan tanaman dalam satu bidang adalah mungkin. Area tanaman yang sehat dan kuat secara konsisten akan tampak cerah secara seragam. Vegetasi yang tertekan akan tampak gelap di antara area tanaman yang lebih cerah dan sehat. Jika datanya memiliki georeferensi, dan jika petani memiliki unit GPS (satelit posisi global), dia dapat menemukan area masalah yang tepat dengan sangat cepat, dengan mencocokkan koordinat lokasinya dengan yang ada di gambar.

Persyaratan data

Mendeteksi kerusakan dan memantau kesehatan tanaman membutuhkan citra resolusi tinggi dan kemampuan pencitraan multispektral. Salah satu faktor terpenting dalam membuat citra berguna bagi petani adalah waktu penyelesaian yang cepat dari akuisisi data hingga distribusi informasi tanaman. Menerima gambar yang mencerminkan kondisi panen dua minggu sebelumnya tidak membantu manajemen waktu nyata atau mitigasi kerusakan. Gambar juga diperlukan pada waktu tertentu selama musim tanam, dan sering.

Penginderaan jauh tidak menggantikan pekerjaan lapangan yang dilakukan oleh petani untuk memantau ladang mereka, tetapi mengarahkan mereka ke daerah yang membutuhkan perhatian segera.

Kanada vs. Internasional

Praktik pertanian yang efisien menjadi perhatian global, dan negara lain memiliki banyak persyaratan yang sama seperti Kanada dalam hal memantau kesehatan tanaman melalui penginderaan jarak jauh. Namun dalam banyak kasus, skala kepentingan lebih kecil - bidang yang lebih kecil di Eropa dan Asia mendikte sistem resolusi yang lebih tinggi dan cakupan areal yang lebih kecil. Kanada, Amerika Serikat, dan Rusia, antara lain, memiliki wilayah yang lebih luas yang dikhususkan untuk pertanian, dan telah mengembangkan, atau sedang dalam proses mengembangkan sistem informasi tanaman (lihat di bawah). Dalam situasi ini, cakupan wilayah dan data dengan resolusi lebih rendah (katakanlah: 1 km) dapat digunakan. Resolusi yang lebih rendah memfasilitasi efisiensi komputer dengan meminimalkan ruang penyimpanan, upaya pemrosesan, dan kebutuhan memori.

Sebagai contoh aplikasi pemantauan tanaman internasional, pohon kurma adalah subjek prospektif penyelidikan untuk menentukan apakah metode penginderaan jauh dapat mendeteksi kerusakan dari kumbang palem merah di Timur Tengah. Di Semenanjung Arab, kurma sangat populer dan tanaman kurma adalah salah satu produk pertanian terpenting di kawasan ini. Infestasi kumbang dapat dengan cepat menghancurkan tanaman sawit dan menelan komoditas bernilai ratusan juta dolar. Teknik penginderaan jauh akan digunakan untuk memeriksa kesehatan tanaman kurma melalui analisis spektral vegetasi. Area yang terserang tampak kuning dengan mata telanjang, dan akan menunjukkan pantulan inframerah dekat yang lebih kecil dan pantulan merah yang lebih tinggi pada data gambar penginderaan jauh daripada area tanaman yang sehat.

Studi kasus (contoh)

Sistem Informasi Tanaman Kanada: Peta indeks tanaman gabungan dibuat setiap minggu, berasal dari gabungan data NOAA-AVHRR. Berdasarkan NDVI, indeks tersebut menunjukkan kesehatan tanaman di wilayah padang rumput Manitoba hingga Alberta. Indeks ini diproduksi setiap minggu, dan dapat dibandingkan dengan indeks tahun-tahun sebelumnya untuk membandingkan pertumbuhan dan kesehatan tanaman.

Pada tahun 1988, kondisi kekeringan parah terjadi di seluruh padang rumput. Menggunakan nilai NDVI dari data NOAA AVHRR, analisis area kekeringan menentukan status efek kekeringan pada tanaman di seluruh area yang terkena dampak. Daerah merah dan kuning menunjukkan tanaman tersebut dalam keadaan lemah dan tertekan, sedangkan hijau menunjukkan kondisi tanaman sehat. Perhatikan bahwa sebagian besar tanaman yang sehat adalah yang berada di lokasi yang lebih dingin, seperti di Alberta utara (Sungai Perdamaian) dan dataran tinggi (Alberta barat). Area bukan lahan pertanian (lahan kering dan lahan berhutan) ditunjukkan dengan warna hitam, di dalam wilayah analisis.

sumber:

https://www.nrcan.gc.ca/earth-sciences/geomatics/satellite-imagery-air-photos/satellite-imagery-products/educational-resources/14652