TANDAN: Technology for Affordable Near-field Drone-based Assessment of Oil Palm Plantations
Output dari disertasi S3: pengembangan sistem deteksi UAV berbasis computer vision untuk monitoring kondisi kelapa sawit secara real-time.
The Problem
Monitoring perkebunan kelapa sawit skala besar secara manual itu lambat, mahal, dan tidak scalable. Kondisi pohon yang tidak terdeteksi dini — menguning, terserang hama, atau mati — berdampak langsung ke produktivitas. TANDAN dibangun sebagai alternatif yang terjangkau dan bisa dioperasikan di lapangan.
What Was Built
Sistem end-to-end mulai dari platform drone hingga inference pipeline:
Platform UAV
Drone custom berbasis frame S500 quadcopter yang dirancang khusus untuk survei perkebunan, dengan konfigurasi yang dioptimasi untuk stabilitas dan durasi terbang di kondisi lapangan.
Model Deteksi
Model YOLO yang dilatih menggunakan dataset MOPAD untuk mengenali 5 kelas kondisi pohon sawit:
- Normal — pohon sehat, produktif
- Mati — pohon tidak produktif, perlu diganti
- Tidak Terawat — pohon dengan perawatan minim
- Kecil — pohon muda / baru tanam
- Menguning — indikasi awal masalah nutrisi atau hama
Dioptimasi untuk deployment di edge device (NVIDIA Jetson Nano 4GB).
Inference Pipeline (TANDAN-V1)
Software monitoring real-time dengan fitur:
- Dashboard menampilkan bounding box per pohon
- Health score keseluruhan kebun berdasarkan pohon unik yang terdeteksi
- Tracking objek unik antar frame
- Ekspor otomatis log CSV dan JSON per sesi terbang
Key Results
- Deteksi 5 kondisi pohon sawit secara real-time dari video udara
- Health score otomatis per sesi terbang berdasarkan pohon unik yang terdeteksi
- Validasi lapangan di perkebunan sawit, Tanjung Jabung Barat, Jambi
- Biaya platform jauh lebih rendah dibanding solusi drone komersial
Status
- Penelitian Selesai
- Validasi Lapangan Selesai
- Penulisan Disertasi