{"title":"制造MODIC卫星数据将在几天内延续世界增长阶段","authors":"Delvi Yanti, Tiara Aulia Putri, M. A. Tjandra","doi":"10.17969/rtp.v16i1.31147","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"AbstractObservation of the growth phase of rice plants generally takes a long time and cannot cover a large area. With remote sensing, the speed and accuracy of information in agricultural management is easier. The use of MODIS satellite image data in remote sensing technology plays a role in determining the growth phase of rice plants by utilizing the vegetation index value of rice plants. The aim of the study was to determine the regression equation and the range of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) values to predict the growth phase of rice plants in Harau District, Lima Puluh Kota District. Research in the field was carried out based on work maps obtained from the results of the imaging process in ArcGis. The location used as a sample of field observations is Grid ≥45% which is occupied by rice fields. Regression analysis was carried out to obtain a regression equation between plant age and NDVI values, then a range of values was made based on the rice growing phase. The regression equation used to predict the growth phase of rice plants in Harau District based on the NDVI value is y = -0.0000838932x² + 0.0123160507x + 0.2966130658 where x is the age of the plant (days after planting) and y is the NDVI value. The correlation coefficient (r) of the regression equation is 0.966. The range of NDVI values based on the growth phase for Harau District is the Water Phase 0.4722, the Vegetative Phase (1) 0.4722-0.6945; Vegetative phase (2) 0.6945-0.7412; Generative phase (1) 0.7412-0.6363; Generative phase (2) 0.6363-0.5665; Bera 0.5665-0.4799.Keywords:: growth phase; vegetation index; MODIS; NDVIAbstrakPengamatan fase pertumbuhan tanaman padi pada umumnya membutuhkan waktu yang lama dan tidak bisa menjangkau area yang luas. Dengan penginderaan jauh, maka kecepatan dan ketepatan informasi dalam pengelolaan pertanian lebih mudah. Penggunaan data citra satelit MODIS pada teknologi penginderaan jauh berperan dalam menentukan fase tumbuh tanaman padi dengan memnafaatkan nilai indeks vegetasi dari tanaman padi. Tujuan penelitian adalah menentukan persamaan regresi dan rentang nilai NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) untuk memprediksi fase tumbuh tanaman padi di Kecamatan Harau Kabupaten Lima Puluh Kota. Penelitian di lapangan dilakukan berdasarkan peta kerja yang diperoleh dari hasil proses pencitraan pada ArcGis. Lokasi yang dijadikan sampel observasi lapangan adalah Grid ≥45% yang ditempati oleh sawah. Analisis regresi dilakukan untuk mendapatkan persamaan regresi antara umur tanaman dan nilai NDVI, kemudian dibuat rentang nilai berdasarkan fase tumbuh padi. Persamaan regresi yang digunakan untuk memprediksi fase tumbuh tanaman padi di Kecamatan Harau adalah y = -0,0000838932x² + 0,0123160507x + 0,2966130658 dengan x sebagai umur tanaman (hari setelah tanam) dan y sebagai nilai NDVI. Koefisien korelasi (r) dari persamaan regresi adalah 0,966. Rentang nilai NDVI berdasarkan fase tumbuh untuk Kecamatan Harau adalah Fase Air 0,4722, Fase Vegetatif (1) 0,4722-0,6945; Fase vegetatif (2) 0,6945-0,7412; Fase generatif (1) 0,7412-0,6363; Fase generatif (2) 0,6363-0,5665; Bera 0,5665-0,4799. ","PeriodicalId":55725,"journal":{"name":"Rona Teknik Pertanian","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"PEMANFAATAN DATA SATELIT MODIS UNTUK MENENTUKAN FASE TUMBUH TANAMAN PADI DI KECAMATAN HARAU\",\"authors\":\"Delvi Yanti, Tiara Aulia Putri, M. A. Tjandra\",\"doi\":\"10.17969/rtp.v16i1.31147\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"AbstractObservation of the growth phase of rice plants generally takes a long time and cannot cover a large area. With remote sensing, the speed and accuracy of information in agricultural management is easier. The use of MODIS satellite image data in remote sensing technology plays a role in determining the growth phase of rice plants by utilizing the vegetation index value of rice plants. The aim of the study was to determine the regression equation and the range of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) values to predict the growth phase of rice plants in Harau District, Lima Puluh Kota District. Research in the field was carried out based on work maps obtained from the results of the imaging process in ArcGis. The location used as a sample of field observations is Grid ≥45% which is occupied by rice fields. Regression analysis was carried out to obtain a regression equation between plant age and NDVI values, then a range of values was made based on the rice growing phase. The regression equation used to predict the growth phase of rice plants in Harau District based on the NDVI value is y = -0.0000838932x² + 0.0123160507x + 0.2966130658 where x is the age of the plant (days after planting) and y is the NDVI value. The correlation coefficient (r) of the regression equation is 0.966. The range of NDVI values based on the growth phase for Harau District is the Water Phase 0.4722, the Vegetative Phase (1) 0.4722-0.6945; Vegetative phase (2) 0.6945-0.7412; Generative phase (1) 0.7412-0.6363; Generative phase (2) 0.6363-0.5665; Bera 0.5665-0.4799.Keywords:: growth phase; vegetation index; MODIS; NDVIAbstrakPengamatan fase pertumbuhan tanaman padi pada umumnya membutuhkan waktu yang lama dan tidak bisa menjangkau area yang luas. Dengan penginderaan jauh, maka kecepatan dan ketepatan informasi dalam pengelolaan pertanian lebih mudah. Penggunaan data citra satelit MODIS pada teknologi penginderaan jauh berperan dalam menentukan fase tumbuh tanaman padi dengan memnafaatkan nilai indeks vegetasi dari tanaman padi. Tujuan penelitian adalah menentukan persamaan regresi dan rentang nilai NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) untuk memprediksi fase tumbuh tanaman padi di Kecamatan Harau Kabupaten Lima Puluh Kota. Penelitian di lapangan dilakukan berdasarkan peta kerja yang diperoleh dari hasil proses pencitraan pada ArcGis. Lokasi yang dijadikan sampel observasi lapangan adalah Grid ≥45% yang ditempati oleh sawah. Analisis regresi dilakukan untuk mendapatkan persamaan regresi antara umur tanaman dan nilai NDVI, kemudian dibuat rentang nilai berdasarkan fase tumbuh padi. Persamaan regresi yang digunakan untuk memprediksi fase tumbuh tanaman padi di Kecamatan Harau adalah y = -0,0000838932x² + 0,0123160507x + 0,2966130658 dengan x sebagai umur tanaman (hari setelah tanam) dan y sebagai nilai NDVI. Koefisien korelasi (r) dari persamaan regresi adalah 0,966. Rentang nilai NDVI berdasarkan fase tumbuh untuk Kecamatan Harau adalah Fase Air 0,4722, Fase Vegetatif (1) 0,4722-0,6945; Fase vegetatif (2) 0,6945-0,7412; Fase generatif (1) 0,7412-0,6363; Fase generatif (2) 0,6363-0,5665; Bera 0,5665-0,4799. \",\"PeriodicalId\":55725,\"journal\":{\"name\":\"Rona Teknik Pertanian\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-05-19\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Rona Teknik Pertanian\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.17969/rtp.v16i1.31147\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Rona Teknik Pertanian","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17969/rtp.v16i1.31147","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
摘要
对水稻生长阶段的观察通常需要很长时间,不能覆盖大面积。有了遥感,农业管理信息的速度和准确性就更容易了。MODIS卫星图像数据在遥感技术中的应用,通过利用水稻植株的植被指数值,对确定水稻植株的生长阶段起到了一定的作用。本研究的目的是确定回归方程和NDVI(归一化差异植被指数)值的范围,以预测Harau区、Lima Puluh Kota区水稻植物的生长阶段。该领域的研究是根据ArcGis成像过程的结果获得的工作图进行的。用作野外观测样本的位置为网格≥45%,被稻田占据。通过回归分析得到了株龄与NDVI值之间的回归方程,然后根据水稻生长阶段确定了一系列值。基于NDVI值预测Harau区水稻植株生长阶段的回归方程为y=-0.0000838932x²+0.012136507x+0.2966130658,其中x为植株年龄(种植后天数),y为NDVI值。回归方程的相关系数(r)为0.966。Harau区基于生长阶段的NDVI值范围为水阶段0.4722,植被阶段(1)0.4722-0.6945;营养期(2)0.6945-0.7412;生成期(1)0.7412-0.6363;生成相(2)0.6363-0.5665;贝拉0.5665-0.4799.关键词:生长阶段;植被指数;莫迪斯;NDVI摘要对作物生长阶段的观察通常需要很长时间,并且不能到达广阔的区域。有了遥感,农场管理中的信息速度和准确性就更容易了。遥感技术中MODIS卫星图像数据的使用,通过吸入作物的植被指数值,在确定作物生长阶段方面发挥了作用。本研究的目的是确定回归方程和NDVI(归一化差异植被指数)值的范围,以预测第五个首都港时代的作物生长阶段。实地研究是在从arcGis成像过程的结果中获得的工作图的基础上进行的。现场观测样品的位置是由现场定位的≥45%的网格。通过回归分析得到植物年龄与NDVI值之间的回归方程,然后根据植物的生长阶段使NDVI值变得脆弱。用于预测哈劳半岛水稻作物生长阶段的回归方程为y=-0.0000838932x²+0.012136507x+0.2966130658,其中x为作物年龄(作物生长后一天),y为NDVI值。回归方程的相关系数(r)为0966。[UNK]基于Harau Equality生长阶段的NDVI值串为Fase Air 04722,phase Vegetive(1)04722-06945;以及营养期(2)0.6945-0.7412;生成期(1)0.7412-0.6363;生成相(2)0.6363-0.5665;是0.5665-0.4799。
PEMANFAATAN DATA SATELIT MODIS UNTUK MENENTUKAN FASE TUMBUH TANAMAN PADI DI KECAMATAN HARAU
AbstractObservation of the growth phase of rice plants generally takes a long time and cannot cover a large area. With remote sensing, the speed and accuracy of information in agricultural management is easier. The use of MODIS satellite image data in remote sensing technology plays a role in determining the growth phase of rice plants by utilizing the vegetation index value of rice plants. The aim of the study was to determine the regression equation and the range of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) values to predict the growth phase of rice plants in Harau District, Lima Puluh Kota District. Research in the field was carried out based on work maps obtained from the results of the imaging process in ArcGis. The location used as a sample of field observations is Grid ≥45% which is occupied by rice fields. Regression analysis was carried out to obtain a regression equation between plant age and NDVI values, then a range of values was made based on the rice growing phase. The regression equation used to predict the growth phase of rice plants in Harau District based on the NDVI value is y = -0.0000838932x² + 0.0123160507x + 0.2966130658 where x is the age of the plant (days after planting) and y is the NDVI value. The correlation coefficient (r) of the regression equation is 0.966. The range of NDVI values based on the growth phase for Harau District is the Water Phase 0.4722, the Vegetative Phase (1) 0.4722-0.6945; Vegetative phase (2) 0.6945-0.7412; Generative phase (1) 0.7412-0.6363; Generative phase (2) 0.6363-0.5665; Bera 0.5665-0.4799.Keywords:: growth phase; vegetation index; MODIS; NDVIAbstrakPengamatan fase pertumbuhan tanaman padi pada umumnya membutuhkan waktu yang lama dan tidak bisa menjangkau area yang luas. Dengan penginderaan jauh, maka kecepatan dan ketepatan informasi dalam pengelolaan pertanian lebih mudah. Penggunaan data citra satelit MODIS pada teknologi penginderaan jauh berperan dalam menentukan fase tumbuh tanaman padi dengan memnafaatkan nilai indeks vegetasi dari tanaman padi. Tujuan penelitian adalah menentukan persamaan regresi dan rentang nilai NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) untuk memprediksi fase tumbuh tanaman padi di Kecamatan Harau Kabupaten Lima Puluh Kota. Penelitian di lapangan dilakukan berdasarkan peta kerja yang diperoleh dari hasil proses pencitraan pada ArcGis. Lokasi yang dijadikan sampel observasi lapangan adalah Grid ≥45% yang ditempati oleh sawah. Analisis regresi dilakukan untuk mendapatkan persamaan regresi antara umur tanaman dan nilai NDVI, kemudian dibuat rentang nilai berdasarkan fase tumbuh padi. Persamaan regresi yang digunakan untuk memprediksi fase tumbuh tanaman padi di Kecamatan Harau adalah y = -0,0000838932x² + 0,0123160507x + 0,2966130658 dengan x sebagai umur tanaman (hari setelah tanam) dan y sebagai nilai NDVI. Koefisien korelasi (r) dari persamaan regresi adalah 0,966. Rentang nilai NDVI berdasarkan fase tumbuh untuk Kecamatan Harau adalah Fase Air 0,4722, Fase Vegetatif (1) 0,4722-0,6945; Fase vegetatif (2) 0,6945-0,7412; Fase generatif (1) 0,7412-0,6363; Fase generatif (2) 0,6363-0,5665; Bera 0,5665-0,4799.