Pemetaan Perkebunan dan Estimasi Produksi Kelapa Sawit Berbasis Deep Learning
TEKNOLOGI GEO-SPASIAL DAN KECERDASAN BUATAN Pemetaan Perkebunan dan Estimasi Produksi Kelapa Sawit Berbasis Deep Learning Mengubah citra satelit, foto udara, data lapangan, dan catatan produksi menjadi peta perkebunan serta estimasi hasil panen yang lebih cepat, terukur, dan dapat diperbarui. Gagasan utama: pengelolaan perkebunan kelapa sawit membutuhkan informasi yang menjelaskan lokasi, batas, luas produktif, jumlah pohon, umur tanaman, kondisi vegetasi, dan potensi produksi. Deep learning mempercepat pengenalan pola pada citra, sedangkan survei lapangan memastikan hasilnya sesuai dengan kondisi nyata. Citra Satelit dan Drone → Data Latih → Deep Learning → Peta Perkebunan → Validasi Lapangan → Estimasi Produksi 1. Mengapa Pemetaan Perkebunan Kelapa Sawit Diperlukan? Kelapa sawit merupakan komoditas strategis yang menopang pendapatan masyarakat, menyediakan lapangan kerja, memasok bahan baku industri, dan menggerakkan perekonomian daerah. Besarnya peran ter...