<![CDATA[Sugarcane is the main raw material for sugar production. Estimation of the growth phase and sugarcane productivity is very important as input in the plantation management system and decision making. Estimating the growth phase and productivity of sugarcane using remote sensing technology is challenging because sugarcane is varies both spatially and temporally when compared to other crops. The utilization of Sentinel 2 imagery is expected to be an alternative in estimating sugarcane productivity. So, this study aims to estimate the growth and productivity of sugarcane using Sentinel 2 imagery in Dampit District, Malang Regency. The estimation of the sugarcane growth phase and productivity was carried out using the 10-day time-series NDVI parameter approach to determine the growth trend of sugarcane. NDVI extraction when it reaches 240-300 DAP is used to estimate sugarcane productivity. The estimation model was built using the random forest regression method. The results show that the sugarcane growth estimation model cannot accurately predict the sugarcane growth phase with low accuracy of -1.18 with RMSE 102 days, NRMSE 28 percent. While the productivity estimation model has a high accuracy of 0.94 with RMSE 7.23 Ton/Ha, NRMSE 18 percent, and an estimated productivity ratio of 1.02–1.05 which shows the average productivity of Sentinel 2 image is close to the productivity of the DTPHP. Tebu merupakan tanaman perkebunan yang menjadi bahan baku utama untuk produksi gula. Estimasi fase pertumbuhan dan produktivitas tebu sangat penting sebagai masukan dalam sistem pengelolaan perkebunan dan pengambilan keputusan. Estimasi fase pertumbuhan dan produktivitas tebu menggunakan teknologi penginderaan jauh memiliki tantangan karena tebu merupakan tanaman yang bervariasi baik secara spasial maupun temporal jika dibandingkan dengan tanaman lainnya. Pemanfaatan citra Sentinel 2 diharapkan mampu menjadi alternatif dalam estimasi produktivitas tebu. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi fase pertumbuhan dan produktivitas tebu menggunakan citra Sentinel 2 di Kecamatan Dampit Kabupaten Malang. Estimasi fase pertumbuhan tebu dan produktivitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan parameter NDVI time series untuk mengetahui tren pertumbuhan tebu. Ekstraksi NDVI saat mencapai 240-300 HST digunakan untuk estimasi produktivitas tebu. Model estimasi dibangun menggunakan metode random forest regression. Hasil estimasi menunjukkan model estimasi pertumbuhan tebu tidak dapat melakukan estimasi fase pertumbuhan tebu secara akurat dengan akurasi yang rendah sebesar -1.18 dengan RMSE 102 hari, NRMSE 28 persen. Sedangkan, model estimasi produktivitas memiliki akurasi tinggi sebesar 0.94 dengan RMSE 7.23 Ton/Ha, NRMSE 18 persen, serta rasio produktivitas estimasi 1.02–1.05 yang menunjukkan rata-rata produktivitas citra Sentinel 2 mendekati produktivitas Dinas Tanaman Pangan Hortikultura dan Perkebunan (DTPHP).]]>
Copyrights © 2023
