PENGGUNAAN DATA HYPERSPECTRAL SPECTROPHOTOMETER USB 4000 UNTUK PERHITUNGAN VEGETATION WATER CONTENT (VWC) TANAMAN PADI DI PETAK PERCONTOHAN (FARMLAND) SUKAMANDI, KABUPATEN SUBANG,PROPINSI JAWA BARAT
Keywords:
Vegetation Water Content (VWC), Hyperspectral, Tanaman PadiAbstract
Tanaman padi merupakan makanan pokok yang mengandung sumber karbohidrat yang dikomsumsi oleh sebagian besar penduduk Asia, termasuk Indonesia. Oleh karena itu, pengembangan sistem pertanian dituntun untuk sesuai dengan era reformasi dan komunikasi global. Dengan dukungan teknologi penginderaan jauh Hyperspectral dapat mengetahui kondisi kandungan air pada tanaman (Vegetation Water Content) yang akurat dan mudah didapat secara rutin sangat diperlukan untuk memantau status tanaman padi. Pada penelitian ini digunakan pemrosesan regresi.
Penggunaan pemrosesan regresi bertujuan untuk menghitung hubungan antara Vegetation Water Content dan reflektan tanaman padi yang di ukur dengan Spektrophotometer USB 4000 tiap tahap pertumbuhan padi.
Hasil dari pemrosesan regresi diuji menggunakan metode Multiple Linear Regression (MLR) untuk membuat pustaka Spectral Vegetation Water Content (VWC).
References
BPPT dan BB Padi Sukamandi. 2009. Layout Percobaan, Respond dan Varietas Padi Terhadap Pemupukan. Bogor.
Campbell, J.B. 1987. Introduction to Remote Sensing. New York-London: The Gullford Press.
Ceccato, P., Flasse, S., Tarantola, S., Jacquemond, S., & Gregoire, J. (2001). Detecting vegetation water content using reflectance in the optical domain. Remote Sensing of Environment, 77, 22–33.
Cho, M.A., dan Skidmore, A.K., 2006. A new technique for extracting the red edge position from hyperspectral data: the linear extrapolation method. In: Remote sensing of environment. Remote sensing of environment, Vol. 101, hal. 181-193.
Danson, F.M., M.D. Steven, T.J. Malthus and J.A. Clark, 1992.High-spectral resolution data for determining leaf watercontent. International Journal of Remote Sensing, 13(3), pp.461-470.
Evri, M., Akiyama, T., Kawamura, K. 2008, Spectrum analysis of hyperspectral red edge position to predict rice biophysical parameters and grain weight. Journal of the Japan Society of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 47, No. 2. hal. 1-15
Ferwerda, J.G. 2005. Memetakan kualitas pakan: pengukuran dan pemetaan variasi komponen kimia dalam dedaunan dengan hyperspectral remote sensing. Wageningen, wageningen university, 2005. Wageningen, wageningen university, 2005. Itc dissertation 126, 166 p. Isbn 90-8504-209-7 . Disertasi itc 126, 166 p. Isbn 90-8504-209-7.
Jan G.P.W. Clevers., Kooistra, Lammert. and Schaepman, Michael E. 2007. CANOPY WATER CONTENT RETRIEVAL FROM HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING. Netherlands: Wageningen University. Centre for Geo-Information.
Jan G.P.W. Clevers., Kooistra, Lammert. and Schaepman, Michael E. 2007. ESTIMATING CANOPY WATER CONTENT USING IMAGING SPECTROSCOPY. Netherlands: Wageningen University. Centre for Geo-Information.
Lillesand Th.M. and Ralp W. Keifer. 1994. Remote Sensing and Image Interpretation. John Willey and Sons. New York.
Sidik, M. 2009. SRI Soft Development Program. Jakarta: BPPT.
Sims, D.A. and J.A. Gamon, 2003. Estimation of vegetation water content and photosynthetic tissue area from spectral reflectance: a comparison of indices based on liquid water and chlorophyll absorption features. Remote Sensing of Environment, 84(4), pp. 526-537.
Wegeo. April 2007. Regresi. < http://wiki.weogeo.com/index.php/regresi>. Dikunjungi pada tanggal 6 april 2010. jam 15.00.
Wegeo. Desember 2008. Hyperspectral. < http://wiki.weogeo.com/index.php/hyperspectral>. Dikunjungi pada tanggal 6 january 2010. jam 13.00.
Wikipedia. Februari 2007. Spectrophotometry. (http://en.wikipedia.org/wiki/Spectrophotometry). Dikunjungi pada tanggal 11 januari 2010. Jam 08.00.
