Perkebunan & Kehutanan
Perkebunan Kelapa Sawit Berkelanjutan
Pemanfaatan data di sektor ini meliputi klasifikasi lahan, identifikasi fitur, penghitungan pohon, analisis kemiringan lereng, analisis daerah aliran sungai, dan penilaian kesehatan tanaman. Untuk memberikan solusi yang efektif, tingkat kepercayaan yang kami berikan hingga 99,9%, jauh di atas evaluasi lahan menggunakan citra satelit.
Model Topografi yang Tepat
- Digital Surface Model (DSM), adalah representasi numerik dari permukaan bumi. DSM masih berisi semua objek yang berada di permukaan tanah.
- Digital Terrain Model (DTM), adalah representasi digital (numerik) dari medan atau lebih jelasnya, didefinisikan sebagai representasi permukaan topografi diskrit tanpa menyertakan fitur apa pun.
- Kontur, adalah garis khayal untuk menggambarkan semua titik yang memiliki ketinggian yang sama di atas atau di bawah permukaan datum tertentu yang disebut permukaan laut rata-rata.
Analisis Berbasis Lokasi
- Peta Vektor, Merupakan peta olahan dimana setiap daerah telah didigitalisasi dan diklasifikasikan secara khusus. Biasanya digunakan untuk menghasilkan peta penggunaan lahan atau tutupan lahan, serta peta bertema dan identifikasi fitur.
- Object Counting, biasanya dibuat untuk mengaudit jumlah tanaman atau pohon di dalam suatu area tertentu (bisa berupa afdeling atau blok).
Semua fitur ini dimaksudkan untuk mengklasifikasikan tanah dan objek di dalam konsesi. Pada setiap objek yang diklasifikasikan, atribut seperti tahun tanam, data produksi historis, dan informasi penting lainnya dapat disematkan.
Survei Berkala
Data yang diperoleh dapat di-overlay ke data lama untuk melihat perubahan yang terjadi. Fitur ini memungkinkan manajemen untuk menilai pertumbuhan tanaman, infrastruktur yang dibangun oleh kontraktor, atau untuk melihat perubahan lingkungan.
Untuk perkebunan kelapa sawit, periode yang paling umum antara survei adalah 1-2 tahun untuk blok baru ditanam, dan 3-5 tahun untuk blok produktif.
Melihat yang Tak Terlihat
Kamera multispektral memungkinkan kita untuk mengamati spektrum yang tidak terlihat yaitu infra merah, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kondisi kesehatan tanaman. Dengan memiliki data ini, ahli agronomi dapat mengidentifikasi anomali pada tanaman, atau fenomena pada blok. Oleh karena itu, memungkinkan manajemen untuk mengambil tindakan lebih cepat untuk mengurangi efek.
Semua Informasi dalam Satu Antarmuka
Semua data yang diperoleh drone, yang telah disematkan dengan informasi dan data historis, dapat disajikan dalam satu antarmuka WebGIS, yang dapat dibuka melalui perangkat apa pun dengan koneksi internet. Hal ini memungkinkan manajemen di kantor pusat untuk dapat memahami masalah di perkebunan mereka.
Hubungi kami!
Dapatkan konsultasi gratis untuk memaksimalkan penggunaan drone di perusahaan Anda sekarang.