LIDAR
Latar Belakang
Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas ekspor pertanian terbesar di Indonesia, dimana pada tahun 2023, produksi minyak kelapa sawit diperkirakan mencapai 46,98 juta metrik ton, sehingga Indonesia berperan sebagai produsen dan pengekspor minyak kelapa sawit terbesar di dunia. Hal ini memicu pembukaan sejumlah besar lahan perkebunan kelapa sawit setiap tahunnya.
Oleh karena itu diperlukan analisis yang tepat untuk meningkatkan efisiensi manajemen dan produksi perkebunan kelapa sawit. Halo Robotics sebagai distributor resmi drone survei dan pemetaan di Indonesia, akan membahas studi kasus bagaimana memperoleh data untuk analisis jalur irigasi dan manajemen vegetasi dengan sensor LIDAR DJI Zenmuse L2 dan software pendukungnya berdasarkan pemetaan LIDAR di perkebunan sawit milik salah satu client kami.
Teknologi dan Solusi
1. Sensor LIDAR DJI Zenmuse L2
Dalam studi kasus ini, sensor LIDAR DJI Zenmuse L2 digunakan untuk pengumpulan data point cloud, pengumpulan data visible light, dan pewarnaan point cloud. Berikut spesifikasi DJI Zenmuse L2:
- Kamera 20 MP, 4/3 CMOS
- Mechanical shutter, 0.7s interval
- 5 returns
- Detection Range: 450 m – 250 m
- Repetitive dan non-repetitive scanning.
2. DJI Matrice 350 RTK
DJI Matrice 350 RTK merupakan drone multi payload untuk kebutuhan berbagai industri dengan spesifikasi sebagai berikut:
- Waktu terbang maks. 55 menit
- IP55 Protection Rating
- Berat payload maks. 2,7 kg
- Maks. ketinggian 7000 m
- Six-way binocular vision + TOF obstacle avoidance
- 20km O3 industry video transmission
3. Software
- DJI Terra
- Terrasolid
- LIDAR 360
Metode Kerja
| Area | 580 Hectare |
| Drone | DJI Matrice 350 RTK |
| Sensor | DJI Zenmuse L2 |
| Base Station | DRTK2 |
| Overlap | Visible Light 70% | Front overlap 80% |
| Time Spent | 1 Days | 7 hours | 15 flights | 580 ha |
| Height | 150 meters (AGL) |
| Speed | 12m/s |
| Return | Penta Return |
| Scanning | Repetitive |
Dari data diatas kemudian diproses menggunakan software Terrasolid untuk mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi dan untuk mengurangi selisih elevasi hingga tingkat milimeter (mm).
Output
1. Tampilan point cloud yang diproses dan diolah menggunakan software DJI Terra
Hasil pemetaan LIDAR yang diolah menggunakan software DJI Terra dapat memberikan berbagai tampilan point cloud berupa 3D model seperti RGB True Color, Reflectivity, Ketinggian, Return, Pengklasifikasian Jenis Pohon, dan bentuk dataran dari lahan perkebunan sawit itu sendiri.
2 Analisis Jalur Irigasi menggunakan software Terrasolid
- RGB True Color: LiDAR point cloud dengan warna asli, membuat tampilan point cloud terlihat dengan jelas.
- Digital Terrain Model (DTM): digunakan untuk analisis data lanjutan, seperti analisis kontur untuk kestabilan lereng.
- Digital Surface Model (DSM): digunakan untuk mengetahui lebih dalam mengenai vegetasi dan saluran drainase.
Hasil pemetaan LIDAR yang diolah menggunakan software Terrasolid dapat memberikan analisis hidrologi atau manajemen perairan seperti:
- Analisis jalur aliran dan genangan air yang dapat membantu perencanaan jalur irigasi yang cepat dan tepat.
- Analisis arah aliran air untuk membantu memanajemen arah distribusi air ke seluruh lahan perkebunan dengan cepat dan tepat.
3. Analisis Tree Counting menggunakan software LIDAR360
Hasil pemetaan LIDAR yang diolah menggunakan software LIDAR360 dapat memberikan analisis Tree Counting yang berguna untuk perencanaan replanting yang cepat dan tepat
Selain tree counting, pemetaan LIDAR membantu mengetahui tinggi pohon, diameter pohon, luas pohon, dan volume pohon, sehingga kita dapat melakukan manajemen jarak tanam pohon dengan cepat dan tepat.