Wijayanto, Christaldo (2020) Pendugaan Produktivitas Tanaman Padi berdasarkan Nilai Indeks Vegetasi pada Musim Tanam Utama (Desember-Maret) menggunakan Data Citra Drone. Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.
G41116516_skripsi_20-11-2020 cover.jpg
Download (246kB) | Preview
G41116516_skripsi_20-11-2020 bab 1-2.pdf
Download (1MB)
G41116516_skripsi_20-11-2020 dapus-lampiran.pdf
Download (1MB)
G41116516_skripsi_20-11-2020.pdf
Download (4MB)
Abstract (Abstrak)
Beras merupakan salah satu kebutuhan pokok khususnya bagi masyarakat Indonesia. Karena itu, produksi beras di Indonesia diharapkan dapat memenuhi kebutuhan pokok penduduk Indonesia. Pendugaan tingkat produksi padi penting untuk dilakukan guna mengetahui tingkat ketersediaan bahan pangan pada suatu wilayah. Dengan menduga produksi padi, kita akan memiliki informasi sementara (prediksi) mengenai jumlah produksi padi pada suatu wilayah tertentu. Sehingga berdasarkan data produksi tersebut dapat diambil beberapa pertimbangan atau kebijakan untuk impor, ekspor, maupun melakukan penyimpanan terhadap gabah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menduga produksi padi pada suatu lahan persawahan berdasarkan indeks vegetasi dari citra drone. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengambilan data secara langsung di lapangan. Ada beberapa parameter yang diamati dalam penelitian ini yaitu indeks vegetasi, ground cover, dan produktivitas. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah produktivitas tanaman padi dapat diduga berdasarkan nilai indeks vegetasi. Data citra drone pada 75 HST (memasuki fase pematangan) merupakan data citra yang paling baik untuk digunakan dalam melakukan pendugaan produktivitas tanaman padi. Jenis indeks vegetasi yang baik digunakan dalam pendugaan produktivitas padi pada 75 HST adalah RGBVI (Red Green Blue Vegetation Index) dan ExG (Excess Green) dengan tingkat error < 1 ton/ha.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | S Agriculture > SB Plant culture |
Depositing User: | Kamaluddin |
Date Deposited: | 17 Dec 2020 07:32 |
Last Modified: | 04 Nov 2024 06:30 |
URI: | http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/1452 |