Pertanian Presisi: Hal Terbesar Sejak Irisan Roti?

Kemungkinan besar jika Anda terlibat langsung dalam dunia pertanian di beberapa titik Anda pernah mendengar tentang pertanian presisi. Sama seperti komputer tablet saat ini, atau Macarena di tahun 1990-an, pertanian tanaman porang presisi adalah hal yang tak terhindarkan yang dibicarakan semua orang dan dengan alasan yang bagus. Dengan janji akan meningkatkan produktivitas secara dramatis dengan mengintegrasikan teknologi pertanian abad ke-21 ke dalam pertanian, mau tak mau orang akan bersemangat tentang semua manfaat potensial. Dan karena pertanian presisi bergantung pada sistem komputasi on-board yang canggih, Anda dapat mengharapkan traktor masa depan lebih mirip mobil dari Knight Rider daripada John Deere milik ayah Anda.

Premis di balik pertanian presisi sederhana; karena medan tidak seragam di sebagian besar dimensinya seperti komposisi tanah, kebutuhan nutrisi, hasil panen, dan keberadaan hama/penyakit, maka praktik tradisional untuk memperlakukannya secara seragam hampir tidak ideal. Pertanian presisi bermaksud untuk memecahkan masalah ini dengan membagi setiap blok menjadi petak-petak tanah yang lebih kecil dan mengelolanya secara mikro secara individual, atau melakukan “pengelolaan khusus lokasi” seperti yang kita katakan di bidang pertanian. Tentu saja ini adalah tugas yang terlalu besar untuk dilakukan orang karena memerlukan pengumpulan dan analisis jutaan keping data. Di sinilah teknologi berperan dengan berbagai teknologi canggih seperti sistem GPS, monitor hasil, aplikator tingkat variabel, dan perangkat lunak analisis statistik geospasial.

Komposisi tanah dan peta hasil

Seperti halnya upaya ilmiah yang sukses, proses pertanian presisi yang baik membutuhkan data yang akurat. Tempat yang baik untuk memulai biasanya dengan membuat komposisi tanah dan menghasilkan peta blok yang ingin Anda analisis. Peta-peta ini mewakili sejumlah besar sampel yang akan menjadi input dasar untuk perangkat lunak analisis statistik geospasial yang akan menghasilkan rekomendasi untuk berbagai proses seperti pemupukan, kepadatan tanam, dan pengendalian hama/penyakit.

Masalah dengan jenis peta ini adalah bahwa mereka bisa sangat sulit untuk dibangun dengan benar. Kumpulan kesalahan kumulatif yang berasal dari banyak elemen berbeda seperti keterbatasan akurasi sistem GPS, penggunaan beberapa mesin pemanenan di lahan yang sama (Multiple yield monitors), dan penundaan waktu pada pengambilan data karena kapasitas perangkat keras, dapat mendorong margin kesalahan secara eksponensial bahkan sampai membuatnya tidak berguna. Inilah sebabnya mengapa memiliki proses yang tepat untuk meminimalkan kesalahan selama pengambilan data, dan di mana penyaringan posterior dari data yang mencurigakan (Outlier) menjadi kegiatan penting.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *