Kehutanan Presisi
Teknologi
Peran teknologi dalam kehutanan presisi
Di RGE, teknologi memainkan peran besar dalam meningkatkan efisiensi operasional perkebunan melalui penggunaan drone, satelit, dan kecerdasan buatan (AI). Hal ini tidak hanya mempercepat proses operasional, tetapi juga menghasilkan penghematan biaya yang signifikan, memungkinkan kami berkontribusi lebih besar pada komitmen lingkungan kami.
Dengan bantuan teknologi, kami dapat:
- Memetakan area perkebunan secara lebih efisien, memilih lokasi yang paling sesuai untuk berbagai jenis pohon
- Memprediksi erosi tanah dan risiko banjir
- Memantau hutan secara lebih efektif terhadap pembalakan liar, kebakaran, atau serangan hama
- Meningkatkan kecepatan pemetaan dan pemrosesan gambar, sehingga dapat mencakup seluruh area, bukan hanya sampel kecil
Pengoperasian drone
Sejak 2023, para spesialis drone di APRIL, Asian Agri, dan Bracell telah menggunakan kendaraan udara tanpa awak (UAV) untuk mengumpulkan citra dan memetakan perkebunan secara keseluruhan. Menggunakan drone merupakan peningkatan besar dibanding patroli manual, yang hanya memungkinkan pemetaan sampel kecil karena memakan banyak waktu. Dengan informasi yang lebih detail ini, analis dapat:
- Melakukan audit lokasi perkebunan baru dengan lebih cepat
- Melaksanakan inventarisasi dan merencanakan panen di area yang sebelumnya sulit diakses
- Mendeteksi perubahan kesehatan tanaman lebih awal, sehingga ada lebih banyak waktu untuk merespons masalah
Dengan drone, kami tidak hanya mengumpulkan citra, tetapi juga membangun basis data praktik terbaik yang pada akhirnya mendukung operasi kehutanan presisi dalam skala yang lebih besar, menghasilkan pengetahuan bagi bisnis kami yang lebih luas, serta meningkatkan produktivitas di banyak bidang.
Di Asian Agri, drone juga digunakan untuk penyemprotan pestisida, mencakup area lebih luas sambil memastikan distribusi optimal guna mengurangi penggunaan bahan kimia secara keseluruhan.
Di Bracell, drone berperan dalam bantuan kebakaran hutan serta operasi pencarian dan penyelamatan.
LiDAR – Deteksi dan Penentuan Jarak dengan Cahaya
Digunakan oleh APRIL, LiDAR memakai sensor yang dipasang pada UAV seperti drone untuk menangkap pulsa laser pantul yang membentuk gambar 3D jarak, posisi, dan orientasi objek. Dengan data tambahan tentang elevasi, kedalaman, dan kontur, citra LiDAR digunakan untuk menilai kesehatan tanaman, mendeteksi pohon yang sakit, serta perencanaan drainase.
Sejak mulai menggunakan LiDAR pada 2021, APRIL telah banyak meningkatkan metode sampling, dengan capaian:
- Melakukan sampling di medan yang sebelumnya tidak dapat diakses
- Melakukan sampling 100% perkebunan, meningkat dari hanya 2% lewat patroli manual
- Mengurangi kesalahan sampling dari 10–15% menjadi nol
- Menurunkan biaya inventarisasi perkebunan sebesar 65%, dari US$4,29/hektar menjadi US$1,52/hektar
Dengan model digital topografi LiDAR, APRIL dapat mempersiapkan secara efektif terhadap banjir di area rendah perkebunan, serta mengukur tinggi kanopi untuk mendeteksi pohon yang mati akibat penyakit jamur seperti ganoderma. Hal ini memungkinkan kami bertindak efisien menghadapi perubahan kondisi perkebunan.
Citra satelit dan keberlanjutan
Dengan citra satelit tentang tinggi hutan dan distribusi vegetasi, APRIL dapat mendeteksi kemunculan gulma dan hama dari jauh, sehingga memungkinkan pengendalian hama yang presisi. Kerentanan kebakaran juga dapat dipetakan, sehingga kami dapat melindungi perkebunan dan komunitas di sekitarnya.
Citra satelit juga digunakan untuk inisiatif keberlanjutan dan konservasi, membantu mendeteksi pembalakan liar dan deforestasi. Tim analis penginderaan jauh APRIL melakukan survei setiap 16 hari untuk mendeteksi perubahan tutupan lahan, memberi kami data dan wawasan untuk merespons dengan tindakan korektif secara cepat.
Dengan data satelit, Bracell memantau emisi gas rumah kaca, dan menggunakan data ini untuk memperbaiki pengambilan keputusan konservasi lingkungan. Saat ini APRIL bekerja sama dengan NUS-CNCS (National University of Singapore Centre for Nature-based Climate Solutions) dalam rencana mengembangkan model estimasi karbon serupa dengan data dari perkebunan dan kawasan konservasi.
Pemodelan AI
Informasi udara yang dikumpulkan oleh drone dan satelit dianalisis melalui model pembelajaran mesin AI, yang mampu memberikan prediksi akurat tentang erosi tanah dan risiko banjir, serta membantu kami mengambil keputusan manajemen kehutanan berbasis data.
Adopsi AI sangat meningkatkan kapasitas pemindaian citra LiDAR APRIL, mempercepat proses dari 100 ha per hari secara manual, menjadi 1.200 ha per hari lewat server otomatis—peningkatan efisiensi 12 kali lipat. Dengan investasi besar pada peralatan dan pelatihan spesialis, kami mampu menghasilkan efisiensi lebih tinggi melalui keputusan kehutanan presisi, yang pada akhirnya mengurangi biaya operasional.