Computer vision adalah bidang ilmu komputer yang fokus pada memungkinkan komputer mengidentifikasi dan memahami objek dari gambar dan video dengan cara “melihat” seperti manusia. Merupakan bagian dari AI, computer vision berupaya melakukan tugas yang meniru kemampuan manusia. Lalu apa peran computer vision dalam pertanian berbasis AI? Simak beberapa contohnya di bawah ini.
Memantau Lahan Tani dengan Drone
Memanfaatkan teknologi drone untuk pemantauan lahan mampu membantu pemilik lahan mengecek kesehatan tanaman, kondisi tanah, dan pemetaan lahan pertanian dengan kecepatan dan akurasi yang tak tertandingi. Dengan memanfaatkan drone yang dilengkapi kamera berdefinisi tinggi dan kemampuan computer vision canggih, pemilik lahan dapat mencapai pemahaman holistik tentang lanskap pertaniannya.
Teknologi ini merupakan landasan pertanian yang akurat, memungkinkan petani memantau wilayah yang luas dengan cepat dan efektif. Pemantauan dengan drone terjadi secara real-time, mendeteksi terjadinya perubahan kecil pada kesehatan tanaman yang mungkin sulit dilihat dengan mata telanjang. Kamera berdefinisi tinggi mampu menangkap gambar lebih detail.
Gambar yang ditangkap drone kemudian akan diproses melalui algoritma computer vision. Dengan begitu, wawasan tentang kekuatan tanaman, nutrisi yang diperlukan, dan tingkat hidrasi bisa didapat dengan akurat. Petani dapat membuat keputusan untuk solusi masalah yang dihadapi lahan pertaniannya berdasarkan data yang didapat.
Mendeteksi Penyakit
Drone yang dilengkapi dengan kamera dan computer vision mampu mendeteksi dini penyakit pada tanaman dengan cara menganalisis gejala dan pola visual dalam kesehatan tanaman. Dengan menangkap gambar beresolusi tinggi dan memanfaatkan algoritma canggih, petani dapat mengidentifikasi perubahan kecil pada warna, tekstur, dan morfologi daun yang mengindikasikan adanya penyakit.
Pemantauan penyakit ini dapat dilakukan setiap saat, sehingga identifikasi gejalanya bisa terjadi sejak dini. Dengan begitu, gejala yang belum bisa dilihat dengan mata telanjang pun terkadang dapat terlihat. Petani dan ahlinya kemudian dapat membuat keputusan untuk menangani penyebaran penyakit ini sebelum menjadi semakin parah, sehingga tidak perlu menghancurkan semua tanaman yang ada di lahan.
Deteksi dan Pengelolaan Gulma
Teknologi computer vision meningkatkan pengelolaan gulma dengan cara membedakan tanaman dan gulma secara akurat, memungkinkan penerapan herbisida yang ditargetkan dan mengurangi penggunaan bahan kimia. Dengan mengintegrasikan kamera beresolusi tinggi dan algoritma canggih, pemilik lahan dapat mencapai pemantauan hasil panen yang presisi.
Teknologi computer vision mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan spesies tanaman yang berbeda secara real-time, sehingga menjamin hanya gulma saja yang ditangani dengan herbisida. Melalui penerapan herbisida yang ditargetkan ini, maka petani dapat memperkecil jumlah bahan kimia yang digunakan. Bukan hanya lebih hemat biaya, tapi juga lebih ramah lingkungan.
Selain itu, ketelitian yang dihasilkan computer vision mengurangi risiko resistensi herbisida di antara populasi gulma. Sistem computer vision dapat dipasang pada traktor atau drone. memberi cakupan lapangan yang luas dan pemantauan yang konsisten. Bila dikombinasikan dengan deteksi penyakit, teknologi ini menawarkan pengelolaan tanaman secara holistik.
Otomatisasi Panen
Pemanfaatan computer vision dalam otomatisasi panen memungkinkan petani dalam memetik tanaman secara tepat dan efisien, sehingga mengurangi biaya tenaga kerja dan kerugian pasca panen secara signifikan. Dengan mengintegrasikan teknologi computer vision, petani dapat mengotomatisasikan identifikasi dan pemilihan hasil panen yang matang, memastikan hanya tanaman dengan kualitas terbaik saja yang dipanen.
Teknologi ini memanfaatkan kamera beresolusi tinggi dan algoritma canggih untuk menganalisis data visual secara real-time, membuat keputusan dalam hitungan detik yang memaksimalkan hasil panen dan kualitasnya. Menggunakan computer vision dalam pemanenan berarti dapat mencapai pemantauan tanaman yang konsisten sepanjang periode tanam.
Sistem pemanenan otomatis dapat beradaptasi dengan berbagai jenis dan kondisi tanaman, sehingga menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas. Sistem ini memperkecil human error sehingga memungkinkan tenaga kerja di pertanian lebih fokus pada tugas-tugas yang strategis. Dengan memanfaatkan kemajuan teknologi ini, proses panen jadi lebih sederhana dan produktivitas pertanian secara keseluruhan dapat ditingkatkan.
Estimasi Hasil Panen
Dengan memanfaatkan pencitraan beresolusi tinggi dan algoritma yang canggih, estimasi hasil pertanian menjadi lebih akurat dan efisien. Petani dapat menggunakan teknik berbasis AI computer vision untuk menganalisis gambar tanaman, memberikan gambaran rinci tentang kesehatan tanaman, tahap pertumbuhan, dan potensi hasil. Kamera beresolusi tinggi menangkap detail yang rumit, lalo algoritma menghasilkan info berdasarkan data.
Prediksi hasil panen melibatkan evaluasi beberapa faktor seperti tinggi tanaman, luas daun, dan jumlah buah. Beberapa variabel ini penting untuk memperkirakan hasil panen. Dengan memproses gambar yang diambil pada berbagai tahap pertumbuhan, petani dapat memprediksi hasil akhir dengan tingkat akurasi yang tinggi. Pendekatan cara ini memperkecil dugaan yang kadang meleset dalam estimasi hasil.
Estimasi hasil panen berbasis AI computer vision memungkinkan petani membuat keputusan yang tepat terkait alokasi sumber daya. Misalnya petani dapat menyesuaikan tindakan irigasi, pemupukan, dan pengendalian hama berdasarkan prediksi hasil, sehingga mengoptimalkan pengelolaan tanaman secara keseluruhan. Selain itu, info ini membantu petani merencanakan jadwal panen dengan lebih efektif, memastikan tanaman dipetik pada puncaknya.
Analisis Kesehatan Tanah
Di bidang pertanian, teknologi computer vision dapat mengubah analisis kesehatan tanah melalui pengambilan dan pemrosesan gambar beresolusi tinggi. Gambar-gambar ini memberikan info penting mengenai komposisi tanah, tingkat kelembapan tanah, dan kandungan nutrisinya. Dengan begitu, memungkinkan pemantauan tanaman yang lebih tepat dan strategi pengelolaan yang proaktif.
Pencitraan beresolusi tinggi memungkinkan deteksi dini akan tanah yang kekurangan unsur hara, sehingga dapat memastikan tindakan perbaikan tepat waktu untuk mempertahankan hasil panen. Analisis kesehatan tanah juga memainkan peran penting dalam meningkatkan kemampuan mendeteksi penyakit. Tanah yang sehat mendukung pertumbuhan tanaman yang kuat, mengurangi kerentanan tanaman terhadap penyakit.
Dengan mengidentifikasi daerah-daerah dengan kesehatan tanah yang buruk, maka petani dapat menentukan potensi titik-titik penyakit dan menerapkan tindakan intervensi yang ditargetkan. Selain itu, memahami komposisi tanah dan tingkat kelembapan akan memudahkan pengelolaan gulma secara efektif.
Berbagai info di atas akan sangat memudahkan dalam membedakan antara tanaman pangan dan gulma, memungkinkan penerapan herbisida yang ditargetkan dan mengurangi penggunaan bahan kimia dalam jumlah besar. Otomatis menghemat biaya juga.
Nah, sudah tahu kan apa peran computer vision dalam pertanian berbasis AI? Ternyata sangat beragam, membantu mulai dari pencegahan hingga memutuskan solusi yang tepat agar pertanian tetap produktif dan menghasilkan panen terbaik. Jika ingin menerapkan solusi AI pada lahan, pastikan menggunakan platform terbaik seperti BigBox.
Sebagai End-to-End Data Management & Analytics Platform dari PT Telkom Indonesia, BigBox telah melayani beragam perusahaan tanah air, sehingga reputasinya tak perlu diragukan lagi. Jika ingin mengetahui fitur lengkap BigBox, langsung saja kunjungi webnya!
