Studi Morfofisiologi dan Kesesuaian Agronomi Sistem Budidaya Padi Multi-Kanopi dengan Mengoptimalkan Ruang Panen Vertikal

Abstract

Pemenuhan kebutuhan lahan pertanian yang optimum untuk budidaya padi menghadapi tantangan keterbatasan ketersediaan lahan dan rendahnya keunggulan komparatif penggunaan lahan yang tersedia. Strategi peningkatan produktivitas melalui intensifikasi dengan berbagai inovasi teknologi sangat diperlukan, antara lain dengan adanya prospek pemanfaatan ruang tumbuh vertikal untuk meningkatkan hasil panen per satuan luasan lahan. Upaya peningkatan produksi padi dengan teknologi kultur teknis yang memanfaatkan ruang tumbuh secara horizontal seperti jajar legowo dan campuran kultivar (cultivar mixture) perlu lebih dioptimalkan dengan upaya kultur teknis lain seperti sistem budidaya multi-kanopi. Kajian teknologi terkait pemanfaatan ruang tumbuh dan panen secara vertikal pada padi perlu dilakukan untuk menguji efektivitas dan berbagai dampak positif kemanfaatannya. Budidaya padi multi-kanopi dapat dikondisikan dengan mengombinasikan penanaman padi dari dua genotipe atau varietas yang memiliki strata ketinggian tajuk yang berbeda dan kompatibel yang diindikasikan dengan nilai nisbah kesetaraan lahan (land equivalent ratio) pada sistem multi-kanopi yang lebih besar dari sistem pertanaman varietas tunggal (mono-genotipe). Pola tanam ini mengadopsi pola tanam pertanian vertikal, yang berupaya memanfaatkan ruang panen secara vertikal dengan membentuk sistem menggunakan tanaman bertingkat, sehingga dapat menggunakan sumber daya lahan yang terbatas, efisiensi penggunaan sumberdaya produksi dan menghasilkan produksi yang lebih tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kesesuaian beberapa genotipe padi dan mekanisme morfofisiologi yang berkontribusi terhadap peningkatan hasil pada sistem budidaya multi-kanopi, serta melakukan evaluasi terhadap indeks vegetasi hasil pengolahan data pantulan spektrum cahaya dengan drone multispektral untuk memprediksi hasil panen sistem budidaya multi-kanopi secara akurat. Penelitian pertama yaitu penilaian kesesuaian sistem budidaya multi-kanopi pada beberapa kombinasi genotipe padi. Penelitian ini bertujuan untuk menilai kesesuaian genotipe yang berasal dari galur pemuliaan IPB dengan menggabungkan tanaman padi pendek dan tinggi. Penelitian ini menggunakan empat genotipe tanaman pendek dan empat genotipe tanaman tinggi sebagai galur harapan IPB University dan tiga varietas nasional sebagai kontrol untuk evaluasi produktivitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa karakter morfologi dan fisiologi yang diperoleh tidak berbeda dengan perlakuan mono-genotipe pada peubah panjang, lebar dan sudut daun bendera, tinggi tanaman, nilai kandungan klorofil yang didekati dengan nilai Soil Plant Analysis Development (SPAD), dan Laju Pertumbuhan Tanaman (LPT). Beberapa kombinasi genotipe mencapai Land Equivalent Ratio (LER) lebih tinggi dari 1 jika dibandingkan dengan mono-genotipenya, yang menunjukkan bahwa terjadi peningkatan produktivitas padi pada sistem budidaya multi-kanopi. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi genotipe pendek-tinggi yang sesuai dalam sistem multi-kanopi dapat diperoleh dengan mempertimbangkan kriteria tinggi tanaman, bentuk daun, LER, produktivitas serta indeks dan kualitas gabah terkait. Penelitian kedua yaitu karakterisasi morfofisiologi dan hasil sistem budidaya padi multi-kanopi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui mekanisme morfofisiologi yang berkontribusi terhadap peningkatan hasil pada sistem budidaya multi-kanopi pada beberapa kombinasi genotipe. Dua genotipe tanaman pendek dan dua tanaman tinggi sebagai galur pemuliaan IPB University dievaluasi menggunakan rancangan kelompok lengkap teracak. Kombinasi genotipe padi pendek dan tinggi ditanam pada rumpun yang sama untuk menciptakan sistem multi-kanopi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem budidaya padi multi-kanopi menghasilkan jumlah anakan, jumlah dan luas daun, jumlah malai, dan gabah kering giling (GKG) lebih tinggi dibandingkan dengan sistem mono-genotipe. Sementara itu, tidak terjadi perubahan intensitas cahaya dalam kanopi dan kemampuan fisiologis dari genotipe yang dikombinasikan dalam multi-kanopi. Kombinasi genotipe H56 dan FK22 memiliki potensi produktivitas GKG sebesar 6.52 ton per hektar, lebih tinggi 10,9% dibanding dengan mono-genotipe pendek penyusunnya dan sebesar 25% jika dibandingkan dengan varietas nasional INPARI 32. Selain itu, seluruh kombinasi genotipe dalam sistem multi-kanopi memiliki nilai land equivalent ratio (LER) lebih dari 1, yang mengindikasikan bahwa sistem ini mampu meningkatkan efisiensi penggunaan lahan dibandingkan sistem pertanaman mono-genotipe. Hasil ini memberikan kontribusi penting terhadap pengembangan teknik budidaya padi yang berpotensi dalam meningkatkan produktivitas lahan untuk memenuhi kebutuhan pangan yang semakin meningkat di masa depan. Penelitian ketiga yaitu optimasi prediksi hasil sistem budidaya padi multi-kanopi melalui indeks vegetasi multi stadia dengan teknologi drone multispektral. Tujuan penelitian ini adalah melakukan evaluasi terhadap indeks vegetasi hasil pengolahan data pantulan spektrum cahaya dengan drone multispektral pada beberapa stadia pertumbuhan untuk memprediksi hasil panen sistem budidaya padi multi-kanopi secara akurat. Monitoring pertumbuhan secara tepat menjadi kunci untuk memberikan teknik budidaya yang efektif untuk memastikan hasil panen dengan kualitas dan kuantitas sesuai potensinya. Penelitian dilakukan dengan menggunakan drone dengan kamera multispektral untuk mengumpulkan data reflektansi spektrum cahaya multispektral yang diperlukan untuk menghitung indeks vegetasi NDVI, GNDVI, OSAVI, NDRE, dan LCI. Pengamatan dilakukan pada empat genotipe hasil pemuliaan IPB university dengan metode penanaman secara mono-genotipe dan multi-kanopi. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabilitas genotipe, pola tanam dan stadia pertumbuhan dapat mempengaruhi akurasi prediksi hasil panen dengan indeks vegetasi. Kombinasi indeks vegetasi NDRE dan canopy height model (CHM) multi stadia memiliki ketepatan (presisi) model prediksi hasil panen yang terbaik dibandingkan dengan indeks vegetasi lain (R2 = 0,771; RMSE = 0,369 ton ha-1). Penggunaan kombinasi indeks vegetasi dan CHM multi stadia yang diperoleh dari perhitungan data citra drone multispektral untuk pengembangan model prediksi hasil panen yang akurat berpotensi memberikan kontribusi bagi upaya pemuliaan tanaman, budidaya pertanian presisi, pembuatan kebijakan produksi dan pemasaran hasil pertanian.

Fulfilling the optimum need for agricultural land for rice cultivation faces the challenges of limited land availability and low comparative advantage in using available land. Increasing productivity through intensification with various technological innovations is essential, including utilizing vertical growing space to increase crop yields per unit of land area. Efforts to increase rice production with technical culture technology that utilizes horizontal growing space, such as “jajar legowo” and cultivar mixtures, need to be further optimized with other technical culture efforts, in this case with a multi-canopy rice cultivation system. Researchers must conduct technology studies on vertical growing and harvesting space for rice to test its effectiveness and various positive impacts. Combining rice planting from two genotypes with different and compatible canopy height strata can create a multi-canopy rice cultivation system. The compatibility of this system may be evaluated through the land equivalent ratio value in a multi-canopy system, which proves more remarkable than a mono-genotype planting system. This planting system adopts a vertical farming pattern, which seeks to utilize vertical harvest space by forming a system using multi-tiered plants to use limited land resources, use production resources efficiently, and produce higher production. This research aimed to examine the suitability of several rice genotypes and the morphophysiological mechanisms that contribute to increased yields in multi-canopy cultivation systems, as well as evaluating multispectral UAV-based vegetation indices to accurately predict yields in multi-canopy cultivation systems. The first research is assessing the suitability of a multi-canopy cultivation system for several combinations of rice genotypes. This study aims to assess the suitability of genotypes derived from IPB breeding lines by combining short and tall rice plants. This research used four short plant genotypes and four tall plant genotypes as IPB University's promising lines and three national varieties as controls for productivity evaluation. The results showed that the morphological and physiological characteristics were as good as the mono-genotype regarding flag leaf shape, plant height, chlorophyll content values approached by Soil Plant Analysis Development (SPAD) value, and Crop Growth Rate (CGR). Several genotype combinations achieved a Land Equivalent Ratio (LER) higher than 1.00 compared to their mono-genotypes, indicating increased rice productivity in the multi-canopy cultivation system. These results indicate that a suitable combination of short-tall genotypes in a multi-canopy system can be obtained by considering the criteria of plant height, leaf shape, LER, productivity, and related grain indices and quality. The second research is the morphophysiological characterization and results of a multi-canopy rice cultivation system. This research aimed to determine the morphophysiological mechanisms contributing to increased yields in multi-canopy cultivation systems in several genotype combinations. The research was conducted at the IPB University experimental field, Dramaga, Bogor, West Java, Indonesia. Two genotypes of short plants and two tall plants as IPB University breeding lines were evaluated using a randomized complete block design. A combination of short and tall genotypes was planted in the same clump to create a multi-canopy system. The research showed that the multi-canopy rice cultivation system produced more tillers, leaves number, area of leaves, and panicles than the mono-genotype system. Meanwhile, there was no change in light intensity in the canopy, SPAD value, or the physiological ability of the photosynthesis rate of the genotypes combined in the multi-canopy system. The combination of genotypes H56 and FK22 has potential yield productivity of 6.52 tons per hectare, 10.9% higher than the short mono-genotypes composition and 25% compared to the national variety INPARI 32. In addition, all genotype combinations in the multi-canopy system have higher land equivalent ratio (LER) values of 1, which indicates that this system can increase land use efficiency compared to mono-genotype planting systems. These results provide an essential contribution to the development of rice cultivation techniques that have the potential to increase land productivity to meet increasing food needs in the future. The third research is optimizing the prediction of the results of a multi-canopy rice cultivation system using a multi-stadia vegetation index with multispectral drone technology. This research aimed to evaluate multispectral UAV-based vegetation indices at several growth stages to predict yields in multi-canopy cultivation systems accurately. Proper monitoring of growth is the key to providing effective cultivation techniques to ensure harvests of quality and quantity according to their potential. However, manual measurement of growth and yield parameters requires significant time, costs, and labor and may be limited to a specific scale. Therefore, remote sensing technology, especially with drones, has become a promising solution to overcome these limitations. The research used a drone with a multispectral camera to collect multispectral light spectrum reflectance data needed to calculate the NDVI, GNDVI, OSAVI, NDRE, and LCI vegetation indices. Observations were made on four genotypes from IPB University breeding using mono-genotype and multi-canopy planting methods. The analysis results show that variability in genotype, planting system, and growth stage can influence the accuracy of predicting crop yields using vegetation indices. The combination of the NDRE vegetation index and multi-stage canopy height model (CHM) has the best yield prediction model accuracy compared to other vegetation indices (R2 = 0,771; RMSE = 0,369 ton ha-1). Using of a combination of vegetation indices and multi-stage CHM obtained from calculating multispectral drone image data to develop accurate yield prediction models can contribute to plant breeding programs, precision agricultural systems, production policy making, and marketing of agricultural products.