PEMBENTUKAN MODEL LEAF AREA INDEX (LAI) TANAMAN PADI PADA CITRA HYPERSPECTRAL BERBASIS SPEKTRAL IN SITU UNTUK PEMANTAUAN FASE TUMBUH PADI - Abdi Sukmono; Nurhadi Bashit (Department of Geodesy Engineering, Faculty of Engineering, Diponegoro University,Indonesia, 2019)
Leaf Area Index (LAI) atau indeks kerapatan daun pada tanaman padi sangat erat kaitannya dengan fase pertumbuhan tanaman. Dalam manajemen pertanian pemantauan fase pertumbuhan ini sangat penting untuk mengetahui luas lahan siap panen pada beberapa waktu ke depan. Teknologi penginderaan jauh dengan sensor hyperspectral dapat membantu untuk melakukan pemetaan distribusi kerapatan daun tanaman padi dalam wilayah yang luas secara efektif dan efisien . Dalam estimasi indeks kerapatan daun tanaman padi dengan citra hyperspectral diperlukan algoritma khusus untuk medapatkan akurasi yang baik.Dalam penelitian ini digunakan beberapa indeks vegetasi seperti Renormalized Difrerence Vegetation Index (RDVI), Multiple Simple Ratio (MSR), Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI) dan bentuk modifikasi dari Trianggle Vegetation Index (MTVI 1 dan MTVI 2) untuk estimasi kerapatan daun tanaman padi. Pemodelan dilakukan menggunakan metode regresi dari data pengukuran spectral in situ dan kerapatan daun in situ. Selain itu dalam penelitian ini juga digunakan metode pendekatan model dengan Multiple Linear Regression (MLR) dan Partial Least Square Regression (PLSR).Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa RDVI , MTVI 1 dan PLSR 44 Band pada PC no 07 cukup efektif untuk estimasi kerapatan daun tanaman padi. Model hubungan korelasi RDVI dengan kerapan daun mempunyai Koefisien determinasi (R2) sebesar 0.903 dan RMSE 0.62 LAI unit. ,untuk MTVI 1 mempunyai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.886 dan RMSE 0.68 SPAD unit. Kemudian untuk PLSR 44 band mempunyai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.938 dan RMSE sebesar 0.29 LAI unit. Hasil Validasi model dengan citra Airborne HyMap menghasilkan R2 sebesar 0.905 untuk RDVI , 0.89 untuk MTVI 1 dan 0.97 untuk PLSR 44 band.