## IDENTIFIKASI SEBARAN NITROGEN PADA TANAMAN PADI BERBASIS PENGETAHUAN FENOLOGI DAN REMOTE SENSING
Sudianto 1 , Reni Dyah Wahyuningrum 2
1 Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
2 Teknik Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto email: sudianto@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Nitrogen  sangat  penting  untuk  keberlanjutan  tanaman  padi.  Kebutuhan  nitrogen  pada  tanaman  padi berguna untuk produktivitas dan peningkatan hasil panen. Masalah yang sering terjadi, kekurangan dan berlebihan nitrogen, juga tidak cocok untuk tanaman, terutama pada puncak fenologi tanaman padi. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  identifikasi  sebaran  nitrogen  pada  tanaman  padi  pada  puncak fenologi  tanaman.  Identifikasi  nitrogen  dilakukan  dengan  data  citra  satelit  dan  indikator  indeks spectral seperti  NDVI,  NDRE,  NDMI,  dan  data  curah  hujan.  Selain  itu,  pemodelan  tren  musiman  dibangun dengan regresi  linier dan model harmonik sebagai  basis pengetahuan  untuk pola penanaman padi  dari fenologi tanaman. Hasil yang diperoleh menunjukkan puncak tanam padi dalam satu tahun masa tanam, terdapat  dua  siklus  puncak;  (1)  dari  bulan  Januari  hingga  Maret;  (2)  dari  bulan  Juli  hingga  September. Kemudian  pada  siklus  puncak  penanaman  kedua,  konservasi  terhadap  identifikasi  sebaran  nitrogen dalam  kondisi  normal  dengan  rerata  sebaran  nitrogen  0.516.  Sementara  itu,  pada  siklus  penanaman puncak  pertama,  tanaman  padi  pada  bulan  Januari  ketersediaan  sebaran  nitrogen  belum  merata  dan belum tercukupi dengan rerata sebaran nitrogen 0.358.
Kata kunci: GEE, Harmonic Model, NDRE, Nitrogen, Fenologi, Satellite

## Abstract
Nitrogen is essential for the sustainability of rice plants. The need for nitrogen in rice plants is helpful for productivity and increased yields. The problem that often occurs, nitrogen deficiency and excess, is also not  suitable  for  plants,  especially  at  the  peak  of  rice  plant  phenology.  Therefore,  this  study  aims  to identify  the  distribution  of  nitrogen  in  rice  plants  at  the  peak  of  plant  phenology.  Nitrogen  identification was carried out using satellite imagery data and spectral  index indicators such as NDVI, NDRE, NDMI, and  rainfall  data.  In  addition,  seasonal  trend  modeling  was  built  using  linear  regression  and  harmonic models as a knowledge base for rice planting patterns from plant phenology. The results show the peak of  rice  planting  in  one  year  of  planting;  there  are  two  peak  cycles;  (1)  from  January  to  March;  (2)  from July to September. Then in the second peak planting cycle, the conservation of identification of nitrogen distribution under normal conditions with an average nitrogen distribution of 0.516. Meanwhile, during the first  peak  planting  cycle,  rice  plants  in  January  provided  nitrogen  distribution  that  was  not  evenly distributed and insufficient, with an average nitrogen distribution of 0.358.
Keywords : GEE, Harmonic Model, NDRE, Nitrogen, Phenology, Satellite
Diterima Redaksi: 13-07-2022 | Selesai Revisi: 07-12-2022 | Diterbitkan Online: 27-12-2022 DOI: https://doi.org/ 10.23887/janapati.v11i3.50051

## PENDAHULUAN
Tanaman  padi  merupakan  komoditas pangan utama masyarakat Indonesia. Indonesia memiliki luas  lahan sawah sekitar 8 juta hektar, atau  8%  dari  total  luas  lahan  Indonesia  [1]. Dalam  budidaya  tanaman  padi,  pemantauan dan  pengelolaan  merupakan  aspek  penting untuk  menjaga  kualitas  tanaman  padi.  Salah satu  indikator  dalam  menjaga  kualitas  tanaman padi adalah memantau dan mengelola
kebutuhan nitrogen pada tanaman padi.
Kebutuhan  nitrogen  umumnya  dipenuhi  dengan pemupukan.  Proses  pemupukan  tanaman  padi, petani  belum  memperhatikan  kondisi  tanaman dan  pengaruh  faktor  lingkungan  tetapi  hanya berdasarkan  pengalaman  dan  kebiasaan  [2], terutama pemantauan dan pengelolaan nitrogen tanaman.  Pada  saat  yang  sama,  pemantauan dan  pengelolaan  nitrogen  pada  tanaman memiliki peran  penting pada proses fotosintesis
dan produktivitas  tanaman  yang mempengaruhi siklus karbon dan oksigen  [3]. Salah satu faktor unsur penting dalam nitrogen yaitu berpengaruh pada  pembentukan  daun  dan  batang  tanaman. Sehingga, manajemen dan pemantauan kebutuhan nitrogen dibutuhkan, terutama didasarkan  pada  fenologi  tanaman.  Karena terlalu  banyak  atau terlalu  sedikit  nitrogen akan berdampak  negatif  pada  tanaman,  kerentanan penyakit,  dan  hasil  panen.  Oleh  karena  itu, diperlukan teknologi tepat guna untuk identifikasi  sebaran  nitrogen  pada  tanaman menggunakan pengindraan jauh sebagai identifikasi  sebaran  nitrogen  tanaman  padi untuk  mendukung  pertanian  presisi  sebagai pemantauan dan pengelolaan kebutuhan nitrogen tanaman padi.
Penelitian  sebelumnya  memperkirakan kualitas  tanaman  padi  melalui  analisis  regresi antara  kandungan  nitrogen  dan  refleksi  dekat inframerah  daun  padi  [4],  [5].  Identifikasi sebaran nitrogen pada tanaman padi menggunakan  gambar  UAV  [6].  Pemantauan nitrogen  daun  padi  menggunakan  indeks  multi- temporal  dari  gambar  UAV  [7].  Estimasi kandungan  nitrogen  dan  akumulasi  daun  padi menggunakan  gambar  hiperspektral  UAV  [8]. Namun,  penelitian  serupa  belum  banyak dilakukan  di  Indonesia.  Selain  itu,  penelitian sebelumnya belum mempertimbangkan fenologi tanaman padi. Khususnya untuk komoditas padi pertanian di perkotaan dengan mempertimbangkan pengelolaan identifikasi sebaran  nitrogen  tanaman  padi  pada  puncak fenologi tanaman.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk identifikasi sebaran nitrogen pada tanaman padi dengan pengindraan jauh berdasarkan puncak fenologi tanaman. Identifikasi sebaran nitrogen pada tanaman padi menggunakan  penggabungan  indeks spectral dan  kondisi  alam  dari  data  curah  hujan. Sehingga diharapkan proses pemupukan tanaman  dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan tanaman.

## METODE A. Skema Penelitian
Dalam  membangun  identifikasi  sebaran nitrogen  pada  tanaman  padi,  peneliti  membagi sumber  data  citra  satelit  menjadi  dua.  (1)  Citra dari satelit Landsat 8 dengan resolusi awal 30m, kemudian  dilakukan  penajaman  hingga  15m dengan  teknik pansharpen yang  digunakan untuk  membangun  pengetahuan  tentang  tren musiman dan mengidentifikasi pola penanaman padi  dari  tahun  2015  hingga  2021.  Selain  itu, pengetahuan yang diperoleh dari data citra, juga
diverifikasi berdasarkan pengetahuan petani. (2) Citra dari satelit Sentinel 2 dengan resolusi 10m digunakan  untuk  identifikasi  sebaran  nitrogen tanaman  berdasarkan  pengetahuan  fenologi tanaman  dengan  membandingkan  beberapa indeks spectral (NDVI,  NDRE,  dan  NDMI). Selain  itu,  Peneliti  juga  menggabungkan  data curah  hujan  yang  diperoleh  dari  BMKG  (Badan Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika)  dari Januari  hingga  Desember  2020.  Data  citra  dan seluruh  proses  metodologis  dilakukan  pada platform cloud di  GEE  (Google  Earth  Engine); rincian  alur  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 2.

## B. Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di kota Purwokerto,  Indonesia  (Lat:  -7.4361 o Long: 109.2505 o )  di  sawah  dengan  kondisi  area sawah  datar.  Pertimbangan  memilih  petak sawah ini, yaitu menjadi representatif persawahan  yang  berada  di  daerah  perkotaan dengan  kebutuhan  pemupukan  yang  relative tinggi.  Lokasi  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1. Selain itu, kondisi tanah relative data dengan rerata ketinggian 67,76 m.

## C. Data Gambar dan Prapemrosesan
Data  yang  digunakan  bersumber  dari dua  satelit:  (1)  Landsat  8;  satelit  dari  USGS (United  States  Geological  Survey)  [9],  [10] dengan spesifikasi Landsat 8 Collection 2 Tier 1 TOA Reflectance atau "LANDSAT/LC08 /C02/T1_TOA".
Image collection yang digunakan  dari  Januari  2015  hingga  Desember 2021. Selain itu, data gambar juga difilter bebas cloud di  bawah  20%.  (2)  Sentinel  2;  satelit  dari ESA  (European  Space  Agency)  [11] – [13] dengan  spesifikasi  MSI  Sentinel-2: Multi Spectral Instrument, Level-2A atau
"COPERNICUS/S2_SR". Image  collection yang digunakan  pada  periode  tanam  Januari  2020 hingga Desember 2020. Selain itu, data gambar juga difilter bebas cloud di bawah 20%.

## D. Indeks Nitrogen
Indeks  nitrogen  adalah  nilai  yang diperoleh  dari  menggabungkan  beberapa  pita spectral gambar  pengindraan  jauh.  Nilai  indeks diperoleh  dari  energi  yang  dipancarkan  oleh vegetasi  pada  gambar  pengindraan  jauh  untuk menunjukkan  tingkat  kehijauan  dan  distribusi tanaman  dan  nitrogen  pada  tanaman  dalam bentuk  gelombang  Panjang  ( wavelengths ). Tumbuhan memancarkan dan menyerap gelombang unik untuk menghubungkan keadaan  yang  terjadi  dengan  objek  vegetasi maupun  bukan  vegetasi  [14],  [15].  Fenomena
penyerapan  cahaya  merah  oleh  klorofil  dan pantulan cahaya inframerah dekat oleh jaringan mesofilik di daun akan membuat nilai kecerahan yang  diterima  oleh  sensor  satelit  pada  saluran jauh  berbeda  [16].  Di  darat,  non-vegetasi, termasuk air, perumahan, lahan kosong terbuka,  dan  wilayah  dengan  kondisi  vegetasi yang  rusak,  tidak  akan  menunjukkan  nilai  rasio yang  tinggi  ( minimum ).  Sebaliknya,  area vegetasi  sangat  padat  dan  memiliki  kondisi tanaman  sehat  dan  cukup  akan  nitrogennya. Rasio  kedua  kanal  ( band )  akan  sangat  tinggi ( maximum ).
Pemantauan
identifikasi sebaran kebutuhan  nitrogen  dihitung  menggunakan beberapa indeks spektral. (1) NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ) menggunakan NIR ( Near  Infrared  Radiation )  dan  RED,  dihitung menggunakan  Persamaan  1  [15],  [17],  [18].  (2) NDRE  ( Normalized  Difference  Red  Edge )
dengan NIR dan Red Edge, dihitung menggunakan  Persamaan  2.  Selain  itu,  NDRE dapat  memetakan  variabilitas  kadar  nitrogen daun  karena  Red-edge  lebih  sensitif  terhadap kandungan klorofil dan nitrogen pada daun [19], [20].  (3)  NDMI  ( Normalized  Difference  Moisture Index )  [21],  [22]  menggunakan  NIR  dan  SWIR dihitung dengan Persamaan 3.
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷)/(𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝐸𝐷) ( 1) 𝑁𝐷𝑅𝐸 = (𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝑒𝑑 𝐸𝑑𝑔𝑒)/(𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝑒𝑑 𝐸𝑑𝑔𝑒) (2) 𝑁𝐷𝑀𝐼 = (𝑁𝐼𝑅 − 𝑆𝑊𝐼𝑅)/(𝑁𝐼𝑅 + 𝑆𝑊𝐼𝑅) (3)
Di  mana  NIR  ditemukan  di Band B8, RED  di Band B4,  Red  Edge  di Band B5,  dan SWIR di Band B11.
Gambar 1. Lokasi Penelitian di Sawah Perkotaan
Image Collection
Filtering: ROI, Dates Trend Seasonality
Filtering:
ROI, Cloud
Cover, Dates
Identification of Nitrogen NDVI & Harmonic Model Knowledge of Cropping Patterns Farmer / Ground Truth NDVI, NDRE, NDMI
& Rainfall
Landsat 8 Sentinel 2
Gambar 2. Alir Metodologi dari Identifikasi Sebaran Nitrogen

## E. Tren Musiman
Fenologi  tanaman  dapat  membantu memperoleh  informasi  tentang  tanaman  [23] – [25].  Pola  penanaman  dapat  diidentifikasi melalui  tanaman  hijau  daun  yang  terbentuk melalui data temporal NDVI [15], yang diperoleh dari  persamaan  1.  Kemudian  data  temporal NDVI  dimodelkan  dengan  regresi  linier  dan model  harmonik  (Persamaan  4  dan  Persamaan 5)  [26]  untuk  mengetahui  pola  penanaman sebagai basis pengetahuan tren musiman.
p t = β 0 + β 1t + e t (4)
p t = β 0 + β 1t + A cos (2πωt - φ) + e t = β 0 +β 1t +  β 2 cos(2πωt)  +  β 3 sin(2πωt)+ e t
(5)
Di  mana A adalah  amplitudo, ω adalah frekuensi, e t adalah  kesalahan  acak,  dan φ adalah fasenya. β2 = A cos(φ), dan β = A sin(φ), menyiratkan A  =  (β 2 2 +  β 3 2 ) 1/2 ,  dan φ  =  A  tan (β 3 /β 2 ). Agar  sesuai  dengan  model  ini  dengan deret waktu, ω ditetapkan sebagai 1 menggunakan regresi kuadrat terkecil.

## HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pola Tanam
Pengetahuan  tentang  pola  tanam  pada tanaman  padi  dibangun  berdasarkan  tren musiman  tanaman  padi.  Penelitian  ini  membagi dua  sampel  untuk  mengetahui  tren  musiman
yang  terdiri  dari  petak  sawah  A  dan  petak sawah  B,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  3.  Selanjutnya,  dari  dua  sampel  petak A  dan  petak  B,  dilakukan  ekstraksi  nilai kehijauan  tanaman  padi  dengan  menghitung indeks spectral NDVI. Kemudian nilai-nilai NDVI disusun  dengan  model  harmonik  untuk  menjadi pola  tren  musiman,  grafik  tren  musiman  dapat dilihat pada Gambar 4.
Data  tren  musiman  dari  kedua  petak sawah, selanjutnya dijadikan basis pengetahuan tentang  fenologi  tanaman  atau  pola  tanam tanaman  padi.  Sehingga  pengetahuan  yang diperoleh  dari  tren  musiman  menjadi  acuan untuk mengetahui puncak tanam pada tanaman padi.  Penerapan  pengetahuan  fenologi  juga pernah diterapkan pada tanaman mangrove dan padi dengan tools yang berbeda [27][28].
Berdasarkan  tren  musiman,  fenologi penanaman  padi  berlangsung  selama  dua periode  tanam  dalam  satu  tahun. Fenologi  padi menunjukkan bahwa puncak penanaman berada  pada  bulan  Januari  hingga  Maret  untuk periode  tanam  pertama  dan  Juli  hingga September  untuk  periode  penanaman  kedua. Selanjutnya, pengetahuan tentang pola penanaman padi dijadikan acuan dalam melakukan identifikasi sebaran nitrogen tanaman berdasarkan puncak fenologi tanaman padi.  Hal  itu  dilakukan  untuk  menentukan sebaran  nitrogen  pada  waktu  terbaik  bagi tanaman  padi  untuk  mencapai  pengelolaan yang maksimal.
Gambar 3. Pola Tanam Tanaman Padi pada Lokasi Penelitian pada tahun 2019-2021
Gambar 4. Pola Fenologi Tanaman Padi

## B. Identifikasi Sebaran Nitrogen
Identifikasi  sebaran  nitrogen  di Region of  Interest (RoI)  sawah,  dilakukan  pada  dua periode  penanaman  dalam  satu  tahun.  Puncak penanaman  pada  periode  penanaman  pertama
berlangsung  dari  bulan  Januari  hingga  Maret dan  periode  penanaman  kedua  pada  bulan  Juli hingga September seperti pada Gambar 5.
Pada  periode  penanaman  pertama, puncak  penanaman  pada  bulan  Februari,  dan
0,688 0,761 0,718 0,641 0,188 0,133 0,761  0,749 0,638 0,175 0,146 0,16 0,653 0,746 0,655 0,601 0,193 0,122 0,696 0,749 0,591 0,174 0,143  0,149 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 0 2 4 6
8 10 12 14

## Rice Field Phenology
Field A Field B
Maret, identifikasi  sebaran nitrogen  padi diperkirakan  dalam  kondisi  normal.  Sementara itu,  pada  Januari  2020,  sebaran  nitrogen tanaman  padi  belum  merata  dan  belum terpenuhi;  nilai  NDRE  cenderung  mendekati nilai 0, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6 dan Tabel 1. Kemudian, peneliti membandingkan  data  curah  hujan  dengan defisiensi  nitrogen,  apakah  disebabkan  oleh intensitas  hujan  pada  Januari.  Namun,  curah hujan pada bulan Januari dalam kondisi normal, seperti  pada  Tabel  2.  Selain  itu,  untuk memastikan  perkiraan  sebaran  nitrogen  pada tanaman  padi,  distribusi  nitrogen  dalam  bentuk distribusi peta pada bulan Januari, menunjukkan warna  yang  relatif  kuning  hingga  kemerahan. Kondisi ini memastikan bahwa sebaran nitrogen pada  tanaman  padi  berada  dalam  keadaan belum  terpenuhi  kebutuhan  nitrogen  pada  area sawah.
Pada  periode  tanam  kedua,  puncak penanaman  padi  adalah  dari  bulan  Juli  hingga September.  Pada  periode  penanaman  kedua, sebaran  nitrogen  diperkirakan  dalam  kondisi normal.  Ketiga  nilai  indeks  spektral,  seperti NDVI, NDRE, dan NDMI, berada pada nilai rata- rata,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6 dan  Tabel  1.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa daerah  yang  diminati  berada  dalam  kondisi sebaran  kebutuhan  nitrogen  yang  cukup  pada tanaman padi. Kemudian peneliti juga melakukan  perbandingan  data  curah  hujan, yang  menunjukkan  dalam  kondisi  normal, seperti  pada  Tabel  2.  Selain  itu,  distribusi  peta nitrogen dari Juli hingga September menunjukkan  bahwa  distribusi  warna  hijau dominan.  Persyaratan  ini  memastikan  bahwa sebaran  nitrogen  tanaman  dalam  kondisi  rata- rata  atau  memenuhi kebutuhan  nitrogen tanaman.
Gambar 5. Distribusi Nitrogen pada Tanaman Padi ( region of interest )
0,304 0,614 0,753 0,603 0,149 0,252 0,638 0,788 0,713 0,155 0,307 0,041 0,118 0,398 0,56 0,377 0,085 0,1 0,421 0,59 0,538 0,091 0,145 0,013 0,115 0,179 0,301 0,163 0,009 0,084 0,168 0,244 0,309 0,015 0,106 0,256 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 Jan Feb Mar
Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

## Identification of Nitrogen (AVR)
NDVI NDRE NDMI
Tabel 1. Sebaran Nilai Spektral NDVI, NDRE dan NDMI ( region of interest )
Bulan Indikator Spektral NDVI NDRE NDMI Jan 0.304 0.118 0.115 Feb 0.614 0.398 0.179 Mar 0.753 0.56 0.301 Apr 0.603 0.377 0.163 Mei 0.149 0.085 0.009 Jun 0.252 0.1 0.084 Jul 0.638 0.421 0.168 Agt 0.788 0.59 0.244 Sep 0.713 0.538 0.309 Okt 0.155 0.091 0.015 Nov 0.307 0.145 0.106 Des 0.041 0.013 0.256 0.256
Tabel 2. Data curah hujan dari Stasiun Meteorologi Tunggul Wulung (Lat: -7.7189 Long: 109.0149)
Bulan Curah Hujan AVR (mm) STD (mm) Jan 8.28 8.47 Feb 13.72 14.58 Mar 15.39 21.35 Apr 10.53 14.37 Mei 18.94 24.18 Jun 15.99 21.73 Jul 2.32 4.92 Agt 1.82 4.41 Sep 9.21 24.51 Okt 30.61 30.58 Nov 31.79 35.34 Des 19.11 22.81
Kedua  masa  tanam  dalam  periode  tahun yang  sama  (Januari  hingga  Maret)  dan  (Juli hingga  September),  kebutuhan  nitrogen  pada puncak  fenologi  tanaman,  keduanya  memiliki perbedaan  sebaran  kebutuhan  nitrogen.  Di samping  itu,  perbedaan  sebaran  kebutuhan nitrogen  dari  kedua  masa  tanam  juga  relatif tidak dipengaruhi faktor alam. Hal ini
ditunjukkan  melalului  komparasi  data  curah hujan  yang  terjadi  di  area  penelitian.  Dari  dari data  curah  hujan,  fenomena  alam  atau  hujan tidak  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap sebaran nitrogen pada tanaman padi.
Sementara secara pengelolaan dan identifikasi sebaran nitrogen pada tanaman padi berdasarkan fenologi. Praktik ini bisa membantu
agar  penanganan  kebutuhan  nitrogen  pada tanaman  padi  lebih  sesuai  dan  tepat.  Sehingga proses pemupukan pada tanaman lebih optimal.

## KESIMPULAN
Penerapan remote sensing
dalam
aktivitas  pertanian  presisi  dapat  membantu meningkatkan produktivitas tanaman.
Pengindraan jauh dengan pengetahuan fenologi tanaman sebagai pola tanam tanaman, khususnya  pada  tanaman  padi  bisa  membantu identifikasi  sebaran  kebutuhan  nitrogen  pada tanaman padi. Pengolahaan identifikasi sebaran nitrogen  ini  juga  dapat  memaksimalkan  praktik pengelolaan  tanaman  padi  yang  lebih  efisien. Faktor  s pectral NDVI,  NDRE  dan  NDMI memberi  pengaruh  pada  identifikasi  sebaran nitrogen,  sedangkan  faktor  lingkungan  seperti data  curah  hujan  masih  relatif  terhadap pengaruh sebaran nitrogen.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat menambah faktor lainnya yang dapat mempengaruhi  identifikasi  sebaran  nitrogen melalui data lingkungan lainnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  ucapkan  terima  kasih  kepada DPRTM  (Direktorat  Riset,  Teknologi,  dan Pengabdian  Masyarakat)  Direktorat  Jenderal Pendidikan  Tinggi,  Riset,  dan  Teknologi, Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset, dan  Teknologi  Republik  Indonesia  yang  telah mendukung  penelitian  ini,  dan  kepada  para pengulas anonim atas saran konstruktifnya.

## REFERENSI
[1] Kementerian Pertanian,
“ Statistik perkebunan Indonesia 2018-2020, ” Buku Stat. Perkeb. Indones. , pp. 1 – 82, 2020.
[2] S.  Juliati, “ Penentuan  Indeks  Kebutuhan Hara  Makro  Pada  Tanaman  Mangga Dengan Metode Diagnosis and
Recommendation  Integrated  System, ” J. Hortik. ,  vol.  20,  no.  2,  p.  83977,  2010, doi: 10.21082/jhort.v20n2.2010.p.
[3] M.  E.  Martin  and  J.  D.  Aber, “ High Spectral  Resolution  Remote  Sensing  of Forest  Canopy  Lignin,  Nitrogen,  and Ecosystem Processes. ” 1997.
[4] K.  Arai, “ Rice  Crop  Quality  Evaluation Method  through  Regressive  Analysis between  Nitrogen  Content  and  Near Infrared  Reflectance  of  Rice  Leaves Measured  from  Near  Field, ” Int.  J.  Adv. Res.  Artif.  Intell. ,  vol.  2,  no.  5,  pp.  1 – 6,
2013, doi: 10.14569/ijarai.2013.020501.
[5] S.  D.  Afandi, “ Estimasi  kadar  nitrogen tanaman  padi  menggunakan  spectral reflectance, ” Tesis , 2016.
[6] J.  D.  Colorado et  al. , “ Estimation  of nitrogen in rice crops from UAV-captured images, ” Remote  Sens. ,  vol.  12,  no.  20,
pp. 1 – 31, 2020, doi: 10.3390/rs12203396. [7] X. Du et al. , “ Multi-temporal monitoring of leaf  area  index  of  rice  under  different nitrogen  treatments  using  UAV  images, ” Int.  J.  Precis.  Agric.  Aviat. ,  vol.  1,  no.  1,
pp. 7 – 12, 2018, doi: 10.33440/j.ijpaa.20200301.57. [8] L. Wang et al. , “ Estimation of paddy rice nitrogen  content  and  accumulation  both at  leaf  and  plant  levels  from  uav hyperspectral  imagery, ” Remote  Sens. , vol.  13,  no.  15,  pp.  1 – 21,  2021,  doi: 10.3390/rs13152956.
[9] D.  L.  Williams,  S.  Goward,  and  T. Arvidson, “Landsat : Yesterday , Today , and  Tomorrow, ” vol.  72,  no.  10,  pp.
1171 – 1178, 2006.
[10] J.  R.  Irons,  J.  L. Dwyer,  and  J.  A.  Barsi,
“ The  next  Landsat satellite: The  Landsat Data  Continuity  Mission, ” Remote  Sens. Environ. ,  vol.  122,  pp.  11 – 21,  2012,  doi:
10.1016/j.rse.2011.08.026.
[11] S.  L.  Bruinsma et  al. , “ The  new  ESA satellite-only  gravity  field  model  via  the direct  approach, ” Geophys.  Res.  Lett. , vol.  40,  no.  14,  pp.  3607 – 3612,  2013, doi: 10.1002/grl.50716.
[12] R.  Hollmann et  al. , “ The  ESA  climate change  initiative:  Satellite  data  records for essential climate variables, ” Bull. Am. Meteorol. Soc. , vol. 94, no. 10, pp. 1541 – 1552,  2013,  doi:  10.1175/BAMS-D-11- 00254.1.
[13] H.  Ma,  J.  Zeng,  N.  Chen,  X.  Zhang,  M. H. Cosh, and W. Wang, “ Satellite surface soil  moisture  from  SMAP,  SMOS, AMSR2 and ESA CCI: A comprehensive assessment  using  global  ground-based observations, ” Remote  Sens.  Environ. , vol. 231, no.  April,  p. 111215,  2019, doi: 10.1016/j.rse.2019.111215.
[14] N.  Horning, “ Land  cover  classification methods, Version 1.0, ” J. Plant Ecol. , vol.
3, no. 1, p. 863, 2013, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[15] J.  W.  Rouse,  R.  H.  Haas,  J.  A.  Schell, and  D.  W.  Deering, “ Monitoring  the vernal  advancement  and  retrogradation (green wave effect) of natural vegetation, ” Prog.  Rep.  RSC  1978-1 ,  p. 112, 1973.
[16] J.  A.  Gamon et  al. , “ NDVI  canopy structure  photosynthesis, ” vol.  5,  no.  1, pp. 28 – 41, 1995.
[17] D.  J.  Bonfil, “ Wheat  phenomics  in  the
field by RapidScan: NDVI vs. NDRE, ” Isr. J. Plant Sci. , vol. 64, no. 3 – 4, pp. 41 – 54, 2017, doi: 10.1080/07929978.2016.1249135.
[18] O.  Strashok,  M.  Ziemiańska,  and  V. Strashok, “ Evaluation  and  Correlation  of Sentinel-2 NDVI and NDMI, ” no. August, 2022, doi: 10.12911/22998993/151884.
[19] B.  Boiarskii, “ Comparison  of  NDVI  and NDRE  Indices  to  Detect  Differences  in Vegetation  and  Chlorophyll  Content, ” J.
Mech. Contin. Math. Sci. , vol. spl1, no. 4, 2019, doi: 10.26782/jmcms.spl.4/2019.11.00003.
[20] J.  Jorge,  M.  Vallbé,  and  J.  A.  Soler, “ Detection  of  irrigation  inhomogeneities in  an  olive  grove  using  the  NDRE vegetation  index  obtained  from  UAV images, ” Eur.  J.  Remote  Sens. ,  vol.  52,
no. 1, pp. 169 – 177, 2019, doi: 10.1080/22797254.2019.1572459.
[21] D.  V  Malakhov  and  N.  Y.  Tsychuyeva, “ Calculation of the biophysical parameters  of  vegetation  in an  arid area of  south-eastern  Kazakhstan  using  the normalized  difference  moisture  index (NDMI), ” Cent.  Asian  J.  Environ.  Sci. Technol.  Innov. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  189 – 198, 2020, doi: 10.22034/CAJESTI.2020.04.01. [22] S.  K.  Grace  Puyang  Emang,  Yoshiya Touge, “ Evaluating Trees Crowns
Damage for The 2017 Largest Wildfire In Japan  Using  Sentinel-2a  NDMI, ” pp.
6794 – 6797, 2020.
[23] M. Boschetti, D. Stroppiana, P. A. Brivio,
and  S.  Bocchi, “ Multi-year  monitoring  of rice  crop  phenology  through  time  series analysis  of  MODIS  images, ” Int.  J.
Remote Sens. , vol. 30, no. 18, pp. 4643 – 4662, 2009, doi: 10.1080/01431160802632249. [24] T.  Sakamoto,  M.  Yokozawa,  H.  Toritani, M.  Shibayama,  N.  Ishitsuka,  and  H. Ohno, “ A  crop  phenology  detection method  using  time-series  MODIS  data, ” Remote Sens. Environ. , vol. 96, no. 3 – 4,
pp. 366 – 374, 2005, doi: 10.1016/j.rse.2005.03.008.
[25] S.  Ibrahim,  J.  Kaduk,  K.  Tansey,  H. Balzter,  and  U.  M.  Lawal, “ Detecting phenological  changes  in  plant  functional types  over  West  African  savannah dominated  landscape, ” Int.  J.  Remote Sens. , vol. 42, no. 2, pp. 567 – 594, 2021, doi: 10.1080/01431161.2020.1811914.
[26] D.  S.  Shumway,  R.H.,  &  Stoffer, Time Series:  A  Data  Analysis  Approach Using R:  A  Data  Analysis  Approach  Using  R . 2019.
[27] T.  Liu,  X.  Liu,  M.  Liu,  and  L.  Wu, “ Evaluating  heavy  metal  stress  levels  in rice based on remote sensing phenology, ” Sensors  (Switzerland) ,  vol. 18, no. 3, 2018, doi: 10.3390/s18030860.
[28] V.  Songsom,  W.  Koedsin,  R.  J.  Ritchie, and A. Huete, “ Mangrove Phenology and Environmental  Drivers  Derived  from Remote  Sensing  in  Southern  Thailand, ” Remote  Sens. ,  vol.  11,  no.  8,  p.  955,
2019, doi: 10.3390/rs11080955.