Pola Spektral Tanaman Padi pada Citra Sentinel-2 untuk Identifikasi Umur dan Varietas (Studi Kasus di Kecamatan Patia Kabupaten Pandeglang)

Abstract

Padi (Oryza sativa L.) merupakan komoditas pangan utama di Indonesia yang memerlukan pemantauan pertumbuhan yang efektif. Pemantauan konvensional memiliki keterbatasan dalam cakupan spasial dan temporal, sehingga diperlukan pendekatan alternatif yaitu pemanfaatan data penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan (1) menganalisis pola spektral tanaman padi pada berbagai umur dan varietas (2) menganalisis pola indeks vegetasi pada berbagai umur dan varietas, serta (3) menduga umur tanaman padi berbasis indeks vegetasi. Data citra Sentinel-2 digunakan untuk menghitung tujuh indeks vegetasi (NDVI, SAVI, EVI, DVI, VARI, GLI, dan NDGI) pada tiga varietas padi (M70D, Kolosebo, Inpari 32). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada kanal biru, hijau dan merah membentuk pola kuadratik, di mana reflektansi menurun hingga fase vegetatif maksimum kemudian meningkat kembali pada fase generatif hingga pematangan. Pola ini berlawanan dengan kanal inframerah dekat (NIR), yang justru meningkat pada fase vegetatif seiring bertambahnya biomassa hijau, lalu menurun kembali saat fase generatif menuju pematangan. Kanal NIR terbukti paling mampu membedakan umur tanaman sekaligus variasi antar varietas. Indeks vegetasi berbasis NIR (NDVI, SAVI, EVI, DVI) menunjukkan kemampuan yang lebih unggul dibandingkan dengan indeks berbasis RGB, dengan SAVI paling sensitif dalam membedakan varietas pada umur 20–90 HST Model pendugaan umur tanaman terbaik diperoleh dari regresi polinomial orde tiga berbasis NDVI pada varietas M70D, dengan tingkat kesalahan prediksi ±4 hari. Namun, model ini belum mampu memprediksi umur tanaman dengan baik pada varietas Kolosebo dan Inpari 32.

Kata kunci: Indeks vegetasi, padi, Sentinel-2, umur tanaman, varietas

Rice (Oryza sativa L.) is the main food commodity in Indonesia that requires effective growth monitoring. Conventional monitoring has limitations in spatial and temporal coverage, thus an alternative approach is needed through the utilization of remote sensing data. This study aims to (1) analyze the spectral patterns of rice plants at different ages and varieties, (2) analyze the vegetation index patterns at different ages and varieties, and (3) estimate rice plant age based on vegetation indices. Sentinel-2 imagery was used to calculate seven vegetation indices (NDVI, SAVI, EVI, DVI, VARI, GLI, and NDGI) for three rice varieties (M70D, Kolosebo, Inpari 32). The results showed that in the blue, green, and red bands, reflectance formed a quadratic pattern, where it decreased until the maximum vegetative phase and then increased again during the generative phase until maturity. This pattern contrasted with the near-infrared (NIR) band, which increased during the vegetative phase along with the accumulation of green biomass, and then decreased during the generative phase towards maturity. The NIR band proved to be the most capable of distinguishing both plant age and varietal differences. Vegetation indices based on NIR (NDVI, SAVI, EVI, DVI) demonstrated superior capability compared to RGB-based indices, with SAVI being the most sensitive in differentiating varieties at 20–90 days after transplanting (DAT). The best crop age estimation model was obtained from a third-order polynomial regression using NDVI for the M70D variety, with a prediction error of approximately ±4 days. However, this model was not able to accurately predict crop age for the Kolosebo and Inpari 32 varieties.

Keywords: Crop age, vegetation index, rice, Sentinel-2