Multispectral Imagery
Manusia pada umumnya melihat warna dari pantulan objek-objek di sekitar kita, namun kita sebagai manusia hanya bisa melihat warna yang disebut RGB yang terdiri atas Red, Green dan Blue (warna merah, hijau, dan biru) sebenarnya ada beberapa spektrum warna lainnya yang tidak bisa dilihat oleh kasat mata manusia, salah satunya adalah warna NIR atau Near Infrared, yang mana saat kita melihat warna NIR atau Near Infrared maka kita akan melihat objek di sekeliling kita akan berwarna hitam dan putih.
Konsep Interaksi Tumbuhan dengan Energi Matahari
Gambar di atas merupan ilustrasi bagaimana cara kerja energi matahari mempengaruhi warna yang sekarang kita lihat pada objek tanaman. Pada dasarnya tanaman-tanaman yang kita lihat akan memantulkan spektrum warna visible yakni warna Red, Green, Blue dan warna non-visible seperti NIR atau Near Infrared.
Dimana dari warna Red, Green, dan Blue hanya warna Red dan Blue saja yang diserap oleh tanaman untuk keperluan fotosintetis yang digunakan untuk membentuk klorofil, klorofil sendiri menandakan status kesehatan tanaman, jadi semakin banyak klorofil maka tanaman tersebut akan memantulkan lebih banyak spektrum warna non-visible alias warna yang tidak bisa dilihat oleh mata manusia yaitu NIR atau Infrared.
Secara garis besar, tanaman yang tidak sehat akan memantulkan spektrum warna merah, sedangkan tanaman yang sehat akan memantulkan spektrum warna NIR/Infrared.
Kamera/Sensor Multispectral
Mengetahui mata manusia tidak dapat melihat warna NIR/Infrared sehingga tidak memungkinkan untuk kita melihat bagian tumbuhan mana yang sehat/tidak sehat. Drone seperti DJI Mavic 3 Multispectral yang dilengkapi dengan 4 sensor multispectral ini dapat mendeteksi spektrum warna visible dan non-visible:
- Red (R): 650 nm ± 20 nm
- Green (G): 560nm ± 16nm
- Red edge (RE): 730 nm ± 20 nm
- Near-infrared (NIR) 860 nm ± 26 nm
Baca juga: 8 Fitur Terbaik Drone Pertanian DJI Mavic 3 Multispectral
Konsep Indeks Vegetasi
Setelah memanfaatkan sensor multispectral untuk menangkap permukaan tanaman, sensor multispectral menghasilkan indeks vegetasi yang dikenal dengan:
1. NDVI atau Normalized Difference Vegetation Index, indeks yang dapat:
– Mengidentifikasi struktur tanaman
– Vegetasi
– Sensitivitas lebih rendah pada tahap pertumbuhan pertengahan hingga akhir
2. NDRE atau Normalized Difference RedEdge Index, indeks yang dapat:
– Mengidentifikasi Klorofil
– Ekstrapolasi fungsi kesehatan tanaman
– Sensitivitas lebih tinggi pada tahap pertengahan hingga akhir pertumbuhan.
Perbedaan utamanya adalah indeks NDVI dapat mendeteksi kesehatan klorofil tanaman serta membantu kita menentukan sudah di tahap mana siklus pertumbuhan tanaman tersebut namun tidak terlalu akurat, dikarenakan indeks NDVI kurang bisa membaca perbedaan spektrum warna tanaman yang berumur menengah apalagi tua.
Sedangkan indeks NDRE dapat dengan mudah atau lebih optimal dalam membaca perbedaan spektrum warna tersebut, yang dimana indeks NDRE ini lebih berfokus pada indeks klorofil dari tanaman.
Contoh RGB vs NDVI vs NDRE Untuk Deteksi Penyakit Jamur
Download Price List Drone DJI Mavic 3 Multispectral
Contoh Deteksi Klorosis Ground Truthing
Contoh hasil RGB, Thermal, dan Multispectral Untuk Mendiagnosis Masalah Tanaman
Kebocoran irigasi telah menyebabkan pertumbuhan yang berlebihan
Software Multispectral
Setelah mengetahui manfaat dari penggunaan sensor multispectral, untuk dapat menganalisa hasil indeks NDVI dan NDRE, kami merekomendasikan software PIX4Dfields untuk memproses data-data yang dihasilkan dari sensor multispectral. Keunggulan PIX4Dfields:
1. PIX4Dfields menyediakan peta indeks & analitik yang lengkap
2. PIX4Dfields menyediakan indeks NDVI, NDRE, prescription dan zonation maps.
3. PIX4Dfields dapat membuat customized indeks untuk isu tertentu
4. PIX4Dfields menyediakan annotate maps dengan ground truth images
5. dengan PIX4Dfields anda dapat membandingkan area survei sepanjang waktu
6. PIX4Dfields menghasilkan output peta Orthomosaics, DSM & DTM.
Baca juga: Tips PIX4Dfields: Menghemat Pupuk Dengan Menerapkan Variable Rate
Yang terakhir peta zona yang dihasilkan melalui PIX4Dfields dapat diintegrasikan ke alat berat seperti traktor atau alat penyemprotan seperti drone spraying sehingga memudahkan anda dalam mengambil keputusan dengan tepat dan akurat untuk memetakan dimana area-area yang membutuhkan lebih banyak pupuk, herbisida juga pestisida, sehingga dengan lokasi yang lebih targeted akan meningkatkan investasi yang sangat signifikan.
