Pemetaan Kesehatan Tanaman Jeruk Dengan Metode Supervised Classification Berdasarkan Hasil Citra Drone

Abstract

Luas tanaman jeruk dilaporkan mengalami penurunan di beberapa daerah. Hal tersebut disebabkan oleh beberapa hal, diantaranya serangan penyakit dan kurangnya perawatan. Badan Pusat Statistik (BPS) hanya menyediakan data luasan produksi saja sehingga informasi tentang luasan tanaman yang sakit belum ada. Pemantauan kondisi tanaman dapat menggunakan penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode penginderaan jauh dengan drone untuk mendeteksi kesehatan tanaman jeruk. Lokasi percobaan dilakukan di Banyuwangi dengan menggunakan drone phantom 4 dengan kamera RGB. Hasil foto dianalisa menggunakan software agisoft photoscan dalam beberapa tahap, yaitu: align photos, build dense cloud, build digital elevation model, build orthomosaic dan export geotiff. Ratusan foto akan menjadi satu kesatuan gambar dengan proses tersebut. Hasil proses gambar tersebut kemudian di analisa di software QGIS dengan metode Supervised Classification. Percobaan dilakukan pada tanaman muda dan dewasa. Dengan metode tersebut klasifikasi kesehatan tanaman jeruk dewasa dapat dibagi menjadi tiga, yaitu : sehat, sakit dan mati. Hasil ini kemungkinan bias lebih sedikit dibandingkan pada tanaman muda.