Estimasi Biomassa Tanaman Edamame [Glycine Max (L.) Merill.] Menggunakan Ground-Based Remote Sensing
Abstract
Edamame [Glycine max (L.) Merill] merupakan salah satu jenis kacang kedelai yang termasuk ke dalam polong – polongan. Tanaman edamame memiliki biomassa tanaman. Biomassa dapat diartikan sebagai biomassa berat basah dan biomassa berat kering. Biomassa berat basah adalah seluruh tanaman yang meliputi akar, batang, daun dan berat polong yang ditimbang sesaat setelah panen. Tanaman edamame dalam pertumbuhannya memerlukan unsur hara dan ketersediaan air.
Biomassa tanaman pada umumnya dapat diukur secara manual yaitu dengan cara menimbang setelah proses pemanenan. Hal tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama dan banyak kehilangan. Metode pemanenan ada 2 tipe yaitu metode sampling dengan pemanenan langsung (destructive sampling) dan metode sampling tanpa pemanenan (non-destruktive sampling). Oleh karena itu, perlu mempermudah perhitungan biomassa. Salah satunya dengan menggunakan perkiraan melalui penginderaan jauh dan pembutan model biomassa. Penginderaan jauh menggunakan alat kamera digital RGB dan agriino handheld tool yang digunakan untuk menentukan indeks vegetasi biomassa.
Pembuatan persamaan model yang didapatkan digunakan untuk perhitungan BRMs (Biomassa Regression Models). BRMs adalah biomassa regresi model atau penentuan biomassa dengan model regresi. Perhitungan biomassa ini diharapkan dapat mengestimasi biomassa tanaman edamame. Data hasil perkiraan dan model biomassa dianalisis menggunakan persamaan korelasi dan analisis RMSE.
Indeks vegetasi terbaik yang dapat menentukan biomassa tanaman adalah GMR pada alat agriino handheld tool. Model persamaan yang digunakan adalah y = 11,49x – 87,00 dengan R2 = 0,794. Estimasi biomassa rata-rata keseluruhan plot yaitu 142,4 gram/plot. Jadi perkiraan biomassa tanaman edamame dapat menggunakan lebar kanopi. Tingkat validasi estimasi biomassa dengan biomassa terukur adalah nilai koefisien determinasi (R2) yaitu 0,794; index agreement (d) yaitu 0,999 dan nilai Root Mean Square Error (RMSE) yang lebih rendah yaitu 0,078.