IDENTIFIKASI UMUR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN GLOBAL CANOPY HEIGHT PADA APLIKASI GOOGLE EARTH ENGINE
Kelapa sawit (Elaeis guineensis) merupakan komoditas agrikultur utama di
Indonesia. Estimasi umur kelapa sawit dibutuhkan dalam pengelolaan perkebunan
berkelanjutan dan pengambilan keputusan peremajaan tanaman. Untuk menjawab
permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi umur kelapa
sawit berskala nasional menggunakan pengindraan jauh, dengan menggunakan data
LiDAR dari Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) untuk membentuk
Canopy Height Model (CHM) melalui selisih Digital Surface Model (DSM) dan
Digital Elevation Model (DEM), pada platform Google Earth Engine (GEE). Peta
umur kelapa sawit Indonesia yang dihasilkan memiliki resolusi 10 meter dan
mengelompokkan tanaman menjadi lima kelas umur (0–5, 6–10, 11–15, 16–20, dan
21–25 tahun). Hasil estimasi umur secara spasial menunjukkan bahwa sebagian
besar kelapa sawit berada pada rentang umur produktif 8–15 tahun, dengan
konsentrasi terbesar di Sumatra dan Kalimantan. Validasi model dilakukan pada
enam lokasi perkebunan: Asahan, Betung Krawo, Ngabang, Panglejar, Tabara, dan
Tanah Laut. Hasil validasi menunjukkan bahwa model memiliki akurasi tinggi,
dengan nilai R² berkisar antara 0,51 hingga 0,90 dan nilai Root Mean Square Error
(RMSE) antara 0,6 hingga 2 tahun. Lokasi dengan hasil terbaik diperoleh di
Perkebunan Asahan dengan R² = 0,51 dan RMSE = 0,6 tahun.
Oil palm (Elaeis guineensis) is a major agricultural commodity in Indonesia.
Estimating the age of oil palm trees is essential for sustainable plantation
management and replanting decision-making. To address this issue, this study aims
to estimate the age of oil palm trees at a national scale using remote sensing,
specifically LiDAR data from the Global Ecosystem Dynamics Investigation
(GEDI) to construct a Canopy Height Model (CHM) by subtracting the Digital
Elevation Model (DEM) from the Digital Surface Model (DSM), implemented on
the Google Earth Engine (GEE) platform. The resulting oil palm age map of
Indonesia has a spatial resolution of 10 meters and categorizes the trees into five
age classes: 0–5, 6–10, 11–15, 16–20, and 21–25 years. Spatial age identification
results indicate that most oil palm plantations fall within the productive age range
of 8–15 years, with the highest concentrations located in Sumatra and Kalimantan.
Model validation was conducted at six plantation sites: Asahan, Betung Krawo,
Ngabang, Panglejar, Tabara, and Tanah Laut. Validation results show that the
model has high accuracy, with R² values ranging from 0.51 to 0.90 and Root Mean
Square Error (RMSE) values ranging from 0.6 to 2 years. The best validation result
was obtained at the Asahan plantation, with R² = 0.51 and RMSE = 0.6 years.
Detail Information
Citation
APA Style
. (2025).IDENTIFIKASI UMUR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN GLOBAL CANOPY HEIGHT PADA APLIKASI GOOGLE EARTH ENGINE ().Teknik Geodesi:FTSP
Chicago Style
.IDENTIFIKASI UMUR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN GLOBAL CANOPY HEIGHT PADA APLIKASI GOOGLE EARTH ENGINE ().Teknik Geodesi:FTSP,2025.Text
MLA Style
.IDENTIFIKASI UMUR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN GLOBAL CANOPY HEIGHT PADA APLIKASI GOOGLE EARTH ENGINE ().Teknik Geodesi:FTSP,2025.Text
Turabian Style
.IDENTIFIKASI UMUR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN GLOBAL CANOPY HEIGHT PADA APLIKASI GOOGLE EARTH ENGINE ().Teknik Geodesi:FTSP,2025.Text