Model Prediksi Tekstur Tanah dan Mineral Liat Kristalin Berbasis Penginderaan Jauh Citra Hiperspektral dan Machine Learning pada Area Perkebunan Teh Sukawana
No Thumbnail Available
Date
2024-01-12
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Tekstur tanah dan mineral liat memiliki peran penting dalam manajemen pertanian. Teknologi digital soil mapping (DSM) memiliki potensi sebagai alternatif metode analisis laboratorium dalam memahami karakteristik tanah, khususnya tekstur dan mineral liat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan algoritma machine learning yang tepat untuk mengidentifikasi tekstur tanah serta mengetahui komposisi dan jenis mineral liat pada reflektansi spektral tekstur tanah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan mengintegrasikan data citra satelit hiperspektral dari Hyperion EO-1 dengan algoritma machine learning (ML) seperti Random Forest Regression (RFR), Extreme-Gradient-Boosting (XGBoost), dan Support Vector Regression (SVR) untuk memodelkan distribusi spasial setiap ukuran fraksi tanah. Hasil pemodelan spasial ukuran fraksi tanah selanjutnya digunakan untuk menentukan kelas tekstur tanah. Reflektansi dan serapan spektral dari hasil pemodelan tekstur tanah digunakan untuk identifikasi mineral liat melalui penerapan algoritma Continuum Removal (CR) dan filter Savitzky-Golay. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost untuk fraksi pasir memiliki kinerja yang lebih baik (R² = 0.36), diikuti oleh debu dan liat, dengan nilai R² masing-masing sebesar 0.29 dan 0.26. Model XGBoost memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi untuk ketiga ukuran fraksi tanah dibandingkan dengan SVR (R2= 0.33, 0.30, 0.23) dan RFR (R2= 0.29, 0.18, dan 0.13). Analisis respon spektral tekstur liat berdebu dan lempung liat berdebu yang berasal dari hasil pemodelan XGBoost menunjukkan kehadiran beberapa mineral liat yaitu goetit, hematit, kaolinit, dan klorit. Penerapan algoritma machine learning pada citra Hyperion EO-1 serta respon spektral terbukti mampu mengidentifikasi sebaran spasial tekstur dan fraksi tanah, serta jenis dan komposisi mineral liat kristalin di area perkebunan Teh Sukawana.
Description
Keywords
Pemetaan tanah digital, komposisi tanah, distribusi spasial