TERRA COVER
Platform analisis kebutuhan irigasi dan kelembapan tanah berbasis satelit dan machine learning
TERRA COVER menggunakan citra satelit ditambah model machine learning untuk memperkirakan kondisi kelembapan tanah lahan pertanian dan kebutuhan irigasi tanaman. Logikanya: alih-alih memasang sensor di seluruh lahan (mahal, mudah rusak, dan hanya mewakili satu titik), ia menyimpulkan kondisi kelembapan seluruh lahan dari pita multispektral dan inframerah termal satelit, lalu memadukan data cuaca untuk menghitung berapa banyak air yang perlu diberikan beberapa hari ke depan.
Fitur dan skenario penggunaan
Kemampuan intinya meliputi inversi kelembapan tanah, estimasi kebutuhan air tanaman, saran penjadwalan irigasi, dan peta variabilitas dalam lahan. Peta variabilitas sangat praktis; area berbeda pada lahan yang sama sering memiliki daya simpan air yang sangat berbeda, dan irigasi seragam berarti sekaligus memboroskan air dan membuat sebagian area kekurangan; irigasi berbasis zona itulah tempat pertanian presisi benar-benar menghemat biaya.
Ia cocok untuk lahan pertanian menengah hingga besar, vendor peralatan irigasi, dan konsultan pertanian. Frekuensi kekeringan di Indonesia meningkat dalam beberapa tahun terakhir dan penggunaan air pertanian berporsi tinggi, sehingga pendekatan menggunakan penginderaan jauh alih-alih sensor rapat ini memiliki nilai acuan untuk manajemen irigasi berbasis zona pada sawah dan kebun.
Fitur utama
- Inversi kelembapan tanah dari satelit
- Estimasi kebutuhan air tanaman
- Saran penjadwalan irigasi
- Peta variabilitas dalam lahan
- Integrasi data cuaca
Penggunaan umum
- Manajemen irigasi lahan pertanian berskala luas
- Alokasi air saat kekeringan
- Irigasi berbasis zona pada pertanian presisi
- Penilaian hak guna air pertanian
Fitur Utama
- Inversi kelembapan tanah dari satelit
- Estimasi kebutuhan air tanaman
- Saran penjadwalan irigasi
- Peta variabilitas dalam lahan
- Integrasi data cuaca
Kelebihan
- Tidak perlu memasang banyak sensor di lahan
- Dapat mencakup area luas dengan biaya terkendali
- Saran irigasi berbasis zona benar-benar menghemat air
Kekurangan
- Tutupan awan memengaruhi kualitas citra optik
- Hasil inversi adalah estimasi model, memerlukan kalibrasi lokal
- Resolusi mungkin kurang memadai untuk petak kecil
Contoh Penggunaan
- Manajemen irigasi lahan pertanian berskala luas
- Alokasi air saat kekeringan
- Irigasi berbasis zona pada pertanian presisi
- Penilaian hak guna air pertanian
Catatan Editor
Pertanian presisi sudah dibicarakan lebih dari satu dekade, dan penerapan nyata terbaiknya selalu adalah irigasi, karena tagihan air dan listrik adalah pengeluaran yang dilihat petani setiap bulan. Uang yang dihemat sangat konkret, yang lebih meyakinkan daripada sekadar bicara peningkatan hasil panen.
FAQ
Lahan di Indonesia banyak yang kecil, apakah resolusinya cukup?
Ini masalah nyata. Ukuran piksel citra satelit publik mungkin terlalu kasar untuk petak kecil yang umum di Indonesia, lebih cocok untuk lahan luas yang bersambung; sebelum mengadopsi, pastikan unit terkecil yang dapat dikenali untuk lahan target Anda.
Bagaimana dengan awan di hari hujan?
Citra optik memang terhalang awan; biasanya citra radar atau interpolasi model mengisi kekosongan, tetapi kualitas data menurun saat musim hujan berkepanjangan, sebuah keterbatasan umum semua layanan pertanian satelit.
Alat AI Terkait
Osmo
Sorted
WeSort.AI
Treefera
Menjawab "dari lahan mana sebenarnya barang ini berasal" dengan citra satelit empat puluh tahun
Helios AI
Memprediksi harga dan risiko pasokan lebih dari 50 komoditas pertanian, melihat kelangkaan beberapa minggu lebih awal
ERM Libryo
Menerjemahkan regulasi lingkungan, keselamatan, dan kesehatan tiap negara menjadi daftar "apa yang harus dilakukan pabrik ini"