Laporkan Masalah

ANALISIS PARAMETER CITRA NEAR-INFRARED UNTUK ESTIMASI KADAR KLOROFIL DAUN

EKA PANDU WINATA, Ir. Balza Achmad, M.Sc.E. ; Faridah, S.T., M.Sc.

2017 | Skripsi | S1 TEKNIK FISIKA

Estimasi kadar klorofil jaringan dapat dilakukan melalui beberapa metode, seperti bagan warna daun dan estimasi Arnon menggunakan spektrofotometer. Pengukuran kadar klorofil menggunakan bagan warna daun lebih mudah dan murah, tetapi kurang akurat, sedangkan metode Arnon memerlukan waktu yang lama dalam pengukurannya meskipun akurat. Oleh karena itu, metode pengukuran kadar klorofil yang cepat dan tepat perlu dikembangkan, salah satunya dengan menggunakan citra Near-Infrared. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan parameter citra Near-Infrared dan mode pencahayaan infrared terbaik yang dapat digunakan untuk mengestimasikan kadar klorofil jaringan daun padi. Citra Near-Infrared diambil dengan menggunakan kamera NikonTM Coolpix S3300, dibantu dengan filter RoscoTM #19 dan #2007 sebagai band pass filter. Parameter yang diamati yaitu vegetation index dan variabel-variabelnya. Vegetation index yang dibandingkan yaitu NDVI, EVI 2, EVI, dan DVI ditambah dengan variabel Red dan NIR di dalamnya. Data dianalisis dengan menggunakan regresi linier sederhana dan ANOVA dengan tingkat kepercayaan 5% untuk mengetahui asosiasi antara parameter citra ¬Near-Infrared dan kadar klorofil jaringan daun padi. Dari hasil analisis diketahui bahwa parameter DVI dapat digunakan untuk mengestimasikan kadar klorofil jaringan daun padi dengan rerata nilai R2 dari gabungan Mode IR sebesar 0,70 dan rerata deviasi standar dari gabungan Mode IR sebesar 0,41. Parameter Red juga dapat digunakan untuk mengestimasikan kadar klorofil jaringan daun padi pada Mode IR 1 dan 2 dengan nilai R2 berturut-turut sebesar 0,81 dan 0,86.

Chlorophyll content estimation can be done using several methods, such as leaf colour chart and Arnon estimation. Chlorophyll content estimation using leaf colour chart was cheap and fast, whilst Arnon estimatioin was more accurate but expensive. Hence, fast and accurate estimation methods was needed, such as using Near-Infrared image. This research was aimed to obtain the best Near-Infrared image and infrared lighting set-up for estimating chlorophyll content in rice leaf tissue. Near-Infrared images were taken by using modified Nikon Coolpix S3300 camera, and Rosco #19 and #2007 as band pass filters. Parameters observed were NDVI, EVI 2, RVI, and DVI with Red and NIR. Data were analysed using simple linear regression model with 5% of significant level to understand the association between observed parameters and leaf chlorophyll contents. Linear regression was found significant between DVI and chlorophyll content. R2 mean of infrared lighting set-up combinations was 0,70 and the standard deviation mean of infrared lighting set-up combination was 0,41. Red also can be used to estimate chloropyll content while using IR 1 and IR 2 Mode, with R2 value respectively 0,81 and 0,86.

Kata Kunci : estimasi kadar klorofil, padi, vegetation index, NDVI, EVI 2, RVI, DVI, Near-Infrared.

  1. S1-2017-333730-abstract.pdf  
  2. S1-2017-333730-bibliography.pdf  
  3. S1-2017-333730-tableofcontent.pdf  
  4. S1-2017-333730-title.pdf