Path: TopS1-Final ProjectGeodesy and Geomatics Engineering-FITB2012

PEMBENTUKAN MODEL DAN PARAMETER UNTUK ESTIMASI KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN DATA LIGHT DETECTION AND RANGING (LIDAR) (STUDI KASUS: PERKEBUNAN KELAPA SAWIT, SUMATRA SELATAN)

Undergraduate Theses from JBPTITBPP / 2017-10-09 10:51:07
Oleh : PRISKE KANDIA (NIM 15108048); Pembimbing: Prof. Ketut Wikantika, P.hD. dan Dr. Ir. Agung Budi Harto, M.T, S1 - Department of Geodetic Engineering
Dibuat : 2012-09-14, dengan 7 file

Keyword : Light Detection and Ranging, Canopy Height Model, model dan paremeter pendeteksian pohon, jumlah pohon kelapa sawit

Salah satu teknologi penginderaan jauh yang tengah berkembang sangat pesat ialah LiDAR, pemanfaatan data LiDAR semakin banyak dikembangkan salah satunya yakni pada bidang perkebunan dan kehutanan. Teknologi LiDAR dapat menawarkan proses pengukuran yang sangat cepat untuk area yang luas dan menghasilkan ketelitian yang bervariasi. Indonesia sebagai penghasil kelapa sawit terbesar di dunia perlu mengembangkan suatu metode yang secara efektif dapat memberikan informasi detail struktur pohon kelapa sawit yang dapat digunakan untuk manajemen dan monitoring perkebunan. Di dalam Tugas Akhir ini akan dikaji mengenai proses pengolahan data point clouds LiDAR hingga dibentuk DTM (Digital Terrain Model), DSM (Digital Surface Model) dan CHM (Canopy Height Model) yang akan digunakan untuk membentuk model dan parameter kelapa sawit untuk mendeteksi individu pohon kelapa sawit dalam suatu area penelitian. Pendeteksian individu pohon secara otomatis tersebut akan menghasilkan estimasi jumlah pohon dalam suatu area, serta dilengkapi dengan informasi tinggi dan lebar diameter kanopi tiap individu pohon yang terdeteksi. Dari hasil penelitian area studi penelitian pada perkebunan kelapa sawit seluas 20 Ha, di Kabupaten Prabumulih, Sumatra Selatan, didapat hasil sejumlah 2618 pohon yang berhasil terdeteksi secara otomatis. Kemudian setelah dilakukan validasi pada beberapa sample tile pada area penelitian didapat keakurasian sebesar 93%, dengan estimasi besar kesalahan sebesar 7% untuk area seluas ± 20 Ha. Standar deviasi yang dihasilkan untuk tinggi sebesar 0.150 meter dan untuk lebar diameter kanopi pohon sebesar 0.790 meter. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat untuk dijadikan masukan untuk pemanfaatan teknologi penginderaan jauh khususnya LiDAR dalam upaya-upaya manajemen dan identifikasi perkebunan di Indonesia.

Deskripsi Alternatif :

One of the remote sensing technology that is currently growing very rapidly is LiDAR, LiDAR data utilization is being more developed in lots of fields, one of them is for plantation and forestry application. LiDAR technology can offer a very fast measurement process and produce varying accuracy for large area. Indonesia as the largest oil palm producer in the world needs to develop a method which can effectively provide detailed structural information of oil palm trees that can be used for plantation and forestry monitoring and management. This final project would assess on the data processing LiDAR, point clouds to be formed as DTM (Digital Terrain Model), DSM (Digital Surface Model) and CHM (Canopy Height Model). CHM will be used to establish model and parameter of oil palm trees to detect individual oil palm trees in a study area. Automatic detection of individual oil palm trees would provide the estimates amount of trees in study area complete with the height and diameter canopy width informations of each individual detected trees. This research showed that in the oil palm tree plantation area of 20 hectares, in Kabupaten Prabumulih, South Sumatra, a number of 2618 trees successfully detected automatically. After validation process on some tile samples in the study area of ± 20 Ha was obtained accuracy of 93% and 7% of error estimation. The height standard deviation is 0.150 meters and the width canopy standard deviatiom is 0.790 meters. This study hopefully can be an input that is useful for the utilization of remote sensing technology especially LiDAR for plantation management and forestry monitoring in Indonesia.

Beri Komentar ?#(0) | Bookmark

PropertiNilai Properti
ID PublisherJBPTITBPP
OrganisasiS
Nama KontakUPT Perpustakaan ITB
AlamatJl. Ganesha 10
KotaBandung
DaerahJawa Barat
NegaraIndonesia
Telepon62-22-2509118, 2500089
Fax62-22-2500089
E-mail Administratordigilib@lib.itb.ac.id
E-mail CKOinfo@lib.itb.ac.id

Print ...

Kontributor...

  • Pembimbing: Prof. Ketut Wikantika, P.hD. dan Dr. Ir. Agung Budi Harto, M.T, Editor: Dila Farida Nurfajriah

File PDF...