Kehutanan presisi
Teknologi
Peran teknologi dalam kehutanan presisi
Di RGE, teknologi memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi operasi perkebunan kami melalui penggunaan drone, satelit, dan kecerdasan buatan (AI). Hal ini tidak hanya menghasilkan kecepatan yang lebih tinggi dalam proses operasional, tetapi juga penghematan biaya yang signifikan, memungkinkan kami untuk berkontribusi dalam skala yang lebih besar terhadap komitmen lingkungan kami.
Dengan bantuan teknologi, kami mampu:
- Memetakan area perkebunan kami secara lebih efisien, memilih lokasi paling sesuai untuk berbagai jenis pohon
- Memprediksi risiko erosi tanah dan banjir
- Memantau hutan secara lebih efektif untuk mendeteksi pembalakan liar, kebakaran, atau wabah hama
- Meningkatkan kecepatan pemetaan dan pemrosesan gambar, memungkinkan cakupan seluruh area alih-alih hanya sampel yang lebih kecil
Pengoperasian drone
Sejak tahun 2023, spesialis drone di APRIL, Asian Agri, dan Bracell telah menggunakan kendaraan udara nirawak (UAV) untuk mengumpulkan citra dan memetakan seluruh area perkebunan. Penggunaan drone merupakan peningkatan besar dibandingkan patroli manual berjalan kaki, yang hanya memungkinkan pemetaan sampel kecil karena memakan waktu yang lama. Dengan informasi yang lebih rinci ini, para analis mampu:
- Melakukan audit lokasi perkebunan baru dengan lebih cepat
- Melakukan inventarisasi dan perencanaan pemanenan di area yang sebelumnya sulit dijangkau
- Mendeteksi perubahan kesehatan tanaman sejak dini, memberikan lebih banyak waktu untuk merespons masalah
Dengan drone, kami tidak hanya mengumpulkan citra, tetapi juga membangun basis data praktik terbaik yang pada akhirnya berkontribusi pada operasi kehutanan presisi kami dalam skala yang lebih besar, menghasilkan pengetahuan bagi bisnis kami yang lebih luas dan meningkatkan produktivitas di berbagai bidang.
Di Asian Agri, drone juga digunakan untuk penyemprotan pestisida, mencakup area yang lebih luas sekaligus memastikan distribusi yang optimal untuk mengurangi penggunaan bahan kimia secara keseluruhan.
Di Bracell, drone memainkan peran lain, membantu dalam bantuan kebakaran hutan serta operasi pencarian dan penyelamatan.
LiDAR – Light Detection and Ranging
Digunakan oleh APRIL, LiDAR memanfaatkan sensor yang dipasang pada UAV seperti drone untuk menangkap pantulan pulsa laser yang menggambarkan citra 3D mengenai jarak, posisi, dan orientasi objek. Dengan data tambahan mengenai ketinggian, kedalaman, dan kontur, citra LiDAR digunakan untuk menilai kesehatan tanaman, mendeteksi pohon yang sakit, serta perencanaan drainase.
Sejak mulai menggunakan LiDAR pada tahun 2021, APRIL berhasil meningkatkan pengambilan sampel secara signifikan, dengan mencapai:
- Pengambilan sampel di medan yang sebelumnya sulit diakses
- Sampel 100 persen dari sebuah perkebunan, meningkat dari dua persen melalui patroli manual
- Mengurangi kesalahan pengambilan sampel dari 10-15 persen menjadi nol
- Memangkas lebih dari separuh biaya untuk melakukan inventarisasi perkebunan
Dengan model medan digital LiDAR, APRIL mampu secara efektif mempersiapkan diri menghadapi banjir di area dataran rendah perkebunan, serta mengukur ketinggian kanopi untuk mendeteksi pohon yang mati akibat penyakit jamur seperti ganoderma. Hal ini memungkinkan kami untuk bertindak secara efisien dalam menghadapi kondisi perkebunan yang terus berubah.
Citra satelit dan keberlanjutan
Dengan citra satelit mengenai ketinggian hutan dan distribusi vegetasi, APRIL mampu mendeteksi kemunculan gulma dan hama dari jarak jauh, yang memungkinkan pengelolaan hama secara presisi. Kerentanan terhadap kebakaran juga turut dipetakan, memungkinkan kami melindungi perkebunan dan komunitas di sekitarnya.
Citra satelit juga digunakan untuk inisiatif keberlanjutan dan konservasi, di mana ia membantu mendeteksi pembalakan liar dan deforestasi. Tim analis penginderaan jarak jauh APRIL melakukan survei rutin untuk mendeteksi adanya perubahan tutupan lahan, membekali kami dengan data dan wawasan untuk segera merespons dengan tindakan perbaikan.
Dengan data satelit, Bracell memantau emisi gas rumah kaca, menggunakan data ini untuk membuat keputusan konservasi lingkungan yang lebih tepat.
Pemodelan AI
Informasi udara yang dikumpulkan oleh drone dan satelit ini dianalisis melalui model pembelajaran mesin AI, yang mampu memberikan prediksi akurat mengenai risiko erosi tanah dan banjir, serta membekali kami untuk membuat keputusan pengelolaan kehutanan yang lebih tepat dan berbasis data.
Penerapan AI telah sangat memajukan kapasitas pemindaian citra LiDAR APRIL, memberikan peningkatan efisiensi yang signifikan. Dengan investasi intensif dalam peralatan dan pelatihan khusus, kami mampu menghasilkan efisiensi yang lebih tinggi melalui keputusan kehutanan yang presisi, yang pada akhirnya mengurangi biaya operasional.