Kelapa sawit ialah antara industri perladangan terbesar di Malaysia. Dengan ladang yang luas dan kekurangan tenaga kerja, memantau setiap pokok secara manual menjadi tugas yang sukar dan mahal. Drone menawarkan cara baharu untuk menguruskan ladang sawit dengan lebih cekap. Artikel ini merumuskan kajian tentang penggunaan drone dalam penanaman sawit, termasuk beberapa kajian di Malaysia.
Cabaran Industri Sawit
Ulasan dari Malaysia menyatakan kekangan tenaga kerja dan masa untuk memantau perkembangan industri sawit telah menyebabkan banyak kerugian dari segi masa dan perbelanjaan pengurusan ladang. Penggunaan drone dijangka membantu pengusaha meningkatkan keberkesanan pengurusan penanaman dan pengeluaran sawit [1].
Kegunaan 1: Mengira dan Memantau Pokok
Pengesanan pokok dan status pertumbuhan
Kajian menggunakan imej drone besar dari dua tapak di Indonesia yang mengandungi 363,877 pokok sawit dalam lima kategori (sihat, mati, tidak diurus dengan baik, kecil dan kekuningan) [2]:
Kaedah pengesanan yang dibangunkan mencapai skor ketepatan keseluruhan 87.91% dan 99.04% di dua tapak.
Penyelidik turut mencadangkan aliran kerja untuk mengesan kawasan kosong di ladang.
Penyelidik menyatakan pemantauan sebegini boleh memperbaiki perancangan ladang, meningkatkan hasil dan mengurangkan tenaga kerja serta penggunaan baja.
Mengukur ketinggian pokok di Sarawak
Kajian di ladang sawit tanah gambut di Sarawak, Malaysia menggunakan drone ringan untuk menghasilkan model tiga dimensi pokok sawit berumur 2, 7 dan 10 tahun [3]:
Ketepatan pemetaan pokok mencapai 98.2% bagi plot berumur 7 tahun dengan 776 pokok.
Ketinggian batang dapat diramal dengan ralat purata 0.27 m (umur 7 tahun) dan 0.45 m (umur 10 tahun).
Pertindihan imej minimum 60% memberikan prestasi hampir sama dengan pertindihan lebih tinggi, yang menjimatkan masa pemprosesan.
Penyelidik menyimpulkan data ini berpotensi untuk menganggar biojisim dan karbon setiap pokok.
Menganggar potensi pengeluaran
Kajian di ladang seluas 22.23 hektar di Sumatera Utara mendapati anggaran potensi pengeluaran sawit menggunakan drone tidak berbeza dengan ketara berbanding bancian pokok di lapangan secara tradisional, mengesahkan drone sebagai alat yang boleh dipercayai [4].
Kegunaan 2: Menilai Kesihatan Pokok
Kajian di Kalimantan Timur menggunakan imej drone dan indeks tumbuhan VARI untuk menilai kesihatan 2,167 pokok sawit, dan mendapati 14% sangat tidak sihat, 34.61% tidak sihat, 36.54% sihat dan 14.85% sangat sihat [5]. Ini membolehkan pengurus memberi tumpuan kepada kawasan yang bermasalah.
Kegunaan 3: Kawalan Rumpai di Kawasan Tanam Semula
Kajian di sebuah pusat penyelidikan dan kawasan tanam semula sawit di Jerantut, Pahang pada 2020 dan 2021 menilai penggunaan drone untuk kawalan rumpai [6]:
Bagi semburan sebelum menanam, drone dan penyembur kabus memberikan kawalan rumpai sepenuhnya.
Bagi kawalan rumput dalam tanaman penutup bumi kekacang, penyembur galas konvensional memberikan kawalan yang sedikit lebih baik berbanding drone sepanjang 12 minggu.
Drone mengurangkan waktu bekerja sebanyak 37%, penggunaan air sebanyak 91% dan kos buruh sebanyak 81%.
Analisis kos mendapati semburan drone lebih ekonomik untuk kawasan melebihi 3,000 hektar, dengan potensi penjimatan 4% hingga 28%.
Kegunaan 4: Menilai Kemampanan Pekebun Kecil
Kajian menggunakan drone untuk memetakan ladang pekebun kecil sawit dan analisis pelbagai kriteria untuk menghasilkan penunjuk kemampanan. Klasifikasi guna tanah mencapai ketepatan keseluruhan 89% pada resolusi kira-kira 5 cm. Penyelidik menyimpulkan drone ialah alat kos efektif untuk menilai kemampanan ladang sawit dan boleh menyokong skim pensijilan seperti RSPO [7].
Kegunaan 5: Pemetaan Nitrogen
Kajian di ladang sawit di Malaysia menggunakan sensor cahaya aktif yang dipasang pada traktor autopilot untuk memetakan status nitrogen sawit muda, membolehkan aplikasi baja kadar berubah [8]. Walaupun kajian ini menggunakan traktor dan bukan drone, ia menunjukkan arah yang sama ke arah pertanian tepat dalam industri sawit.
Had dan Cabaran
Ulasan Malaysia mengenal pasti jurang pengetahuan tentang teknologi drone dalam industri sawit [1].
Penilaian kemampanan memerlukan perancangan tinjauan dan aliran kerja pemprosesan imej yang teliti [7].
Ketepatan pengesanan pokok masih mencabar disebabkan ketidakseimbangan dan persamaan antara kelas pokok [2].
Kawalan rumpai selektif dengan drone mungkin sedikit kurang berkesan berbanding penyembur galas [6].
Panduan Praktikal
1. Gunakan drone untuk bancian pokok dan pengesanan kawasan kosong [2].
2. Nilai kos dan faedah mengikut saiz ladang [6].
3. Gabungkan data drone dengan pemeriksaan lapangan.
4. Pertimbangkan perkhidmatan drone jika ladang kecil.
5. Gunakan hanya racun perosak berdaftar dengan Lembaga Racun Makhluk Perosak dan ikut arahan label.
6. Dapatkan nasihat Jabatan Pertanian, MARDI dan agensi berkaitan tentang penggunaan drone dalam sawit.
Sawit dan Teknologi Lain
Penggunaan drone dalam sawit juga boleh digabungkan dengan teknologi lain seperti pemetaan nitrogen dan sistem maklumat geografi untuk pengurusan ladang yang lebih tepat [1].
Kesimpulan
Kajian menunjukkan drone berkesan untuk mengira pokok sawit, mengukur ketinggian, menilai kesihatan dan menganggar potensi hasil, termasuk dalam kajian di Sarawak. Kajian di Jerantut, Pahang mendapati drone menjimatkan masa, air dan kos buruh untuk kawalan rumpai, tetapi lebih ekonomik untuk kawasan besar. Bagi pekebun kecil, drone juga berpotensi membantu penilaian kemampanan.
Penafian: Artikel ini untuk pengetahuan umum sahaja dan bukan nasihat teknikal khusus. Rujuk Jabatan Pertanian, MARDI dan agensi berkaitan industri sawit.
Rujukan
[1] Zailani Khuzaimah et al. (2022). Application and Potential of Drone Technology in Oil Palm Plantation: Potential and Limitations. Journal of Sensors. DOI: 10.1155/2022/5385505.
[2] Jue-Peng Zheng et al. (2021). Growing status observation for oil palm trees using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) images. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2021.01.008.
[3] D. Fawcett et al. (2019). Unmanned aerial vehicle (UAV) derived structure-from-motion photogrammetry point clouds for oil palm (Elaeis guineensis) canopy segmentation and height estimation. International Journal of Remote Sensing. DOI: 10.1080/01431161.2019.1591651.
[4] Charloq Charloq et al. (2024). Estimating oil palm (Elaeis guineensis) production potential using Unmanned Aerial Vehicle. Biodiversitas Journal of Biological Diversity. DOI: 10.13057/biodiv/d250919.
[5] Baskara Suprojo et al. (2025). Palm Oil Health Monitoring Based on Vegetation Index through Unmanned Aerial Vehicles (UAV)/Drone Tools. JGISE: Journal of Geospatial Information Science and Engineering. DOI: 10.22146/jgise.99921.
[6] Muhammad Khairul Anuar Mohd Noor et al. (2024). Weed control efficiency of unmanned aerial vehicle spray in replanting oil palm plantation areas. Weed Science. DOI: 10.1017/wsc.2024.91.
[7] Yong-Bin Wong et al. (2023). Smallholder oil palm plantation sustainability assessment using multi-criteria analysis and unmanned aerial vehicles. Environmental Monitoring and Assessment. DOI: 10.1007/s10661-023-11113-z.
[8] Rohaida Mohammad (2021). MAPPING THE NITROGEN STATUS ON IMMATURE OIL PALM AREA IN MALAYSIAN OIL PALM PLANTATION WITH AUTOPILOT TRACTOR-MOUNTED ACTIVE LIGHT SENSOR. Journal of Oil Palm Research. DOI: 10.21894/jopr.2021.0012.
