Penyelidikan ini menangani ancaman penyakit yang paling membimbangkan dalam industri kelapa sawit: Penyakit Reput Batang Pangkal (BSR), yang berpunca daripada kulat Ganoderma boninense. Penyakit ini bukan sahaja menjangkiti pokok matang, malah anak benih sawit juga mudah terdedah, justeru menjadikan pengesanan awal simptom adalah kritikal untuk rawatan segera. Objektif utama kajian ini adalah untuk membezakan pertumbuhan anak benih yang sihat (NONF) dengan yang telah dijangkiti (INF) BSR melalui penggunaan teknologi LiDAR berasaskan daratan.

Kajian ini melibatkan seratus anak benih INF dan 20 anak benih NONF yang berfungsi sebagai kawalan. Tiga parameter utama diukur menggunakan LiDAR secara berkala dalam empat sesi dua minggu sekali: ketinggian, diameter batang, dan ketumpatan titik (point density).

Analisis data mendedahkan perbezaan yang signifikan pada purata ketinggian dan purata diameter batang antara anak benih INF dan NONF. Keputusan yang diperoleh daripada pengukuran LiDAR menunjukkan korelasi yang tinggi, melebihi 86%, dengan ukuran manual tradisional, mengesahkan kebolehpercayaan teknik LiDAR ini.

Aspek temporal kajian ini sangat penting: purata diameter batang bagi anak benih NONF menunjukkan peningkatan yang konsisten sepanjang tempoh enam minggu. Sebaliknya, anak benih INF menunjukkan corak pertumbuhan diameter batang yang tidak konsisten dan tidak menentu. Penemuan ini membuktikan keupayaan LiDAR berasaskan daratan sebagai alat pemantauan pertumbuhan yang berkesan untuk membezakan keadaan kesihatan anak benih sawit.

Secara keseluruhannya, kajian ini mengukuhkan peranan teknologi pengimejan jauh dalam pertanian. Ia menyediakan kaedah yang pantas, tepat, dan boleh diulang untuk mengesan simptom BSR pada peringkat awal, justeru membolehkan intervensi rawatan yang lebih berkesan dan mengurangkan kerugian hasil dalam penanaman kelapa sawit.

Gambar: Ukuran anak benih kelapa sawit: (a) manual; dan (b) ukuran awan titik LiDAR

Rujukan:

Husin, N. A., Ridu, R. C., Md Noh, N., & Bejo, S. K. (2025). Growth monitoring of healthy and BSR-infected oil palm seedlings using ground-based LiDAR. Pertanika Journal of Science & Technology, 33(3), 1137–1158.

Pautan:

http://www.pertanika.upm.edu.my/

Tarikh Input: 30/10/2025 | Kemaskini: 30/10/2025 | ainzubaidah