POTENSI PEMANFAATAN PUNA DAN KAMERA HIPERSPEKTRAL DALAM PENINDAKAN LADANG GANJA DI DAERAH TERPENCIL
Isi Artikel Utama
Abstrak
Cannabis has been a major problem regarding drugs abuse in the world, especially in the South East Asia. This study offers a potential solution to increase the effectiveness of Cannabis control in remote areas using time and cost-effective method by applying RPAS and a hyperspectral camera in the program. RPAS will be the platform to airborne the hyperspectral camera in order to identify potential Cannabis plantation so that a measured appropriate handling could be executed. BPPT has developed several tactical RPASs with an operating radius range up to 150km and a flight endurance up to 6 hours. The platform is capable of carrying mission-specific payloads and obtaining data in real-time and at low cost. Plants identification was determined using Hyperspectral camera with wavelength between 400 to 900 nm. Indoor and outdoor measurement was done. The study shows that the hyperspectral camera was capable of classifying target plant out of the others. The study shows that combination of RPAS and hyperspectral technology would be able to determine the particular spectral signature of the cannabis with the highest result compared to other methods available in Indonesia
ABSTRAK:
Penyalahgunaan Ganja telah menjadi salah satu masalah utama mengenai narkoba di dunia, terutama di Asia Tenggara. Studi ini menawarkan solusi potensial untuk meningkatkan efektivitas pengendalian Ganja di daerah terpencil dengan menggunakan metoda, waktu dan biaya yang efektif dengan melibatkan teknologi PUNA dan kamera hiperspektral dalam program tersebut. PUNA digunakan untuk menerbangkan sensor hiperspektral untuk kemudian melakukan identifikasi lading Ganja, sehingga dapat dilakukan penanganan yang tepat. BPPT telah berhasil mengembangkan beberapa PUNA taktikal dengan jangkauan radius operasi hingga 150km dan ketahanan terbang hingga 6 jam. Platform ini mampu membawa payload spesifik untuk misi dan mendapatkan data secara real-time dan berbiaya rendah. Identifikasi tanaman dilaksanakan menggunakan sensor hiperspectral milik BPPT dengan panjang gelombang antara 400 sampai 900 nm. Pengambilan data dalam ruangan tertutup dan di ruangan terbuka juga telah dilakukan. Hasil studi tersebut menunjukkan bahwa kamera hiperspektral mampu mengklasifikasikan tanaman yang telah ditentukan dari tanaman lainnya. Studi tersebut menunjukkan bahwa kombinasi teknologi PUNA dan hiperspektral ini akan dapat menentukan tanda spektral tertentu dari ganja dengan hasil yang paling optimal dibandingkan dengan berbagai metoda lain yang ada di Indonesia.
Rincian Artikel
Hak Penulis
Sebagai Penulis Jurnal, Anda memiliki hak untuk berbagai kegunaan untuk artikel Anda, termasuk penggunaan oleh institusi atau perusahaan yang mempekerjakan Anda. Hak penulis dapat dilaksanakan tanpa perlu izin khusus. Penulis yang menerbitkan dalam jurnal TESLA: Jurnal Teknik Elektro memiliki hak luas untuk menggunakan karya-karya mereka untuk tujuan pengajaran dan ilmiah tanpa perlu mencari izin, termasuk: digunakan untuk pengajaran di kelas oleh penulis atau lembaga penulis dan presentasi di pertemuan atau konferensi dan mendistribusikan salinan kepada peserta; gunakan untuk pelatihan internal oleh perusahaan penulis; distribusi ke kolega untuk penggunaan penelitian mereka; digunakan dalam kompilasi karya penulis selanjutnya; termasuk dalam tesis atau disertasi; penggunaan kembali sebagian atau kutipan dari artikel dalam karya lain (dengan pengakuan penuh atas artikel final); persiapan karya turunan (selain untuk tujuan komersial) (dengan pengakuan penuh atas artikel akhir); posting sukarela di situs web terbuka yang dioperasikan oleh penulis atau lembaga penulis untuk tujuan ilmiah (harus mengikuti CC dengan Lisensi SA).
Penulis dapat menyalin dan mendistribusikan ulang materi dalam media atau format apa pun, dan mencampur, memodifikasi, dan membuat materi untuk tujuan apa pun, bahkan secara komersial, tetapi mereka harus memberikan kredit yang sesuai (mengutip artikel atau konten), memberikan tautan ke lisensi, dan menunjukkan jika ada perubahan. Jika Anda mencampur, memodifikasi, atau membuat materi, Anda harus mendistribusikan kembali kontribusi Anda di bawah lisensi yang sama seperti aslinya.
Perjanjian Transfer Hak Cipta (untuk Penerbitan)
Penulis yang mengirimkan naskah melakukannya dengan pemahaman bahwa jika diterima untuk publikasi, publikasi hak cipta dari artikel tersebut akan diberikan / ditransfer ke TESLA: Jurnal Program Studi Teknik Elektro dan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tarumanagara sebagai Penerbit Jurnal. Setelah menerima artikel, penulis akan diminta untuk menyelesaikan 'Perjanjian Transfer Hak Cipta' (lihat informasi lebih lanjut tentang ini). E-mail akan dikirim ke penulis terkait yang mengkonfirmasi penerimaan naskah beserta formulir 'Perjanjian Transfer Hak Cipta' dengan versi online dari perjanjian ini.
TESLA: Jurnal Teknik Elektro dan Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tarumanagara, Editor dan Dewan Penasihat Nasional dari Dewan Penasihat, berupaya sebaik mungkin untuk memastikan bahwa tidak ada data, pendapat, atau pernyataan yang salah, menyesatkan, opini atau pernyataan diterbitkan dalam jurnal. Dengan cara apa pun, isi artikel dan iklan yang diterbitkan dalam TESLA: Jurnal Teknik Elektro adalah tanggung jawab tunggal dan eksklusif masing-masing penulis dan pengiklan.
Ingat, meskipun kami meminta transfer hak cipta, penulis jurnal kami tetap (atau diberikan kembali) hak ilmiah yang signifikan seperti yang disebutkan sebelumnya.
Formulir Copyright Transfer Agreement (CTA) dapat diunduh di sini: [TESLA Copyright Transfer Agreement Form (CTA): Journal of Electrical Engineering 2020]
Formulir hak cipta harus ditandatangani secara elektronik dan dikirim ke Kantor Editorial dalam bentuk email asli di bawah ini:
Ir. Wahidin Wahab, MSc, PhD. (Pemimpin Redaksi)
Kantor Editorial TESLA: Jurnal Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Tarumanagara
Jl. Letjen S. Parman No. 1 Grogol Petamburan, Jakarta Barat, Indonesia 11440
Tel: 085156207206 (a.n Sofyan maulana)
E-mail: tesla@ft.untar.ac.id
Referensi
Tim Penyusun KBBI, Kamus Bahasa Indonesia, xvi., vol. xvi. Jakarta, 2008.
“Management of substance abuse; Cannabis,” WHO, 2020. [Online]. Available: https://www.who.int/substance_abuse/facts/cannabis/en/. [Accessed: 17-Sep-2020].
UNODC, Cannabis and hallucinogens, E.19.XI.8. Vienna: United Nation Publication, 2019.
M. Kanato, P. Leyatikul, C. Choomwattana, and I. Thepwongsa, “ASEAN drug monitoring report 2015,” ASEAN-NARCO, Bangkok, 2016.
T. M. Koot, “Weed detection with Unmanned Aerial Vehicles in agricultural systems,” Wageningen University, 2014.
C. M. Gevaert, “Generation of STRS by combining hyperspectral UAV and multispectral satellite and hyperspectral UAV imagery for precision agriculture application.,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens., vol. 8, no. 6, pp. 3140–3146, 2015.
T. Ishida et al., “A novel approach for vegetation classification using UAV-based hyperspectral imaging,” Comput. Electron. Agric., vol. 144, no. December 2017, pp. 80–85, 2018.
T. Takayama et al., “Validation of BIPLS for Improving Yield Estimation of Rice Paddy from Hyperspectral Data in West Java , Indonesia,” IGARSS 2012, pp. 6581–6584, 2012.
D. Arief et al., “Development of hyperspectral data utilization technology by using data mining method for paddy, West Java, Indonesia,” 31st Asian Conf. Remote Sens. 2010, ACRS 2010, vol. 2, pp. 1259–1264, 2010.
C. L. Walthall and C. S. T. Daughtry, “Development of Cannabis Spectral Signatures And Cannabis Growth Simulation Model,” Beltsville, 2003.
I. Azaria, N. Goldschleger, and E. Ben-Dor, “Identification of Cannabis plantations using hyperspectral technology,” Isr. J. Plant Sci., vol. 60, no. 1–2, pp. 77–83, 2012.
B. Thiessen, “Technical Report Satellite Detection of Cannabis sativa Outdoor Grow Operations,” Ottawa, 2007.
I. Azaria, N. Goldshleger, E. Ben-Dor, and R. Bar-Hamburger, “Detection of cannabis plants by hyper-spectral remote sensing means,” Isr. J. Plant Sci., vol. 60, no. 1, pp. 77–83, 2012.
M. Houmi, B. Mohamadi, and T. Balz, “A hyperspectral based method to detect cannabis plantation in inaccessible areas,” Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch., vol. 42, no. 3, pp. 547–551, 2018.
J. F. Q. Pereira, M. F. Pimentel, J. M. Amigo, and R. S. Honorato, “Detection and identification of Cannabis sativa L. using near infrared hyperspectral imaging and machine learning methods. A feasibility study,” Spectrochim. Acta - Part A Mol. Biomol. Spectrosc., vol. 237, p. 118385, 2020.
W. S. Holmes et al., “Classifying cannabis sativa flowers, stems and leaves using statistical machine learning with near-infrared hyperspectral reflectance imaging,” I2MTC 2020 - Int. Instrum. Meas. Technol. Conf. Proc., pp. 1–6, 2020.
“ENVISVMClassifier,” Harrisgeospatial, 2020. [Online]. Available: https://www.harrisgeospatial.com/docs/envisvmclassifier.html. [Accessed: 17-Sep-2020].
Y. Guno, D. H. Budiart, and D. Raharjo, “Pemanfaatan Pesawat Udara Nir Awak (PUNA) Alap-Alap untuk Pemantauan Gunung Berapi,” Maj. Ilm. Pengkaj. Ind., vol. 11, no. October, 2017.