Love Life & Treasure

Analisis spasial dalam ilmu geografi tanah memiliki peran penting dalam mendukung keberlanjutan dan produktivitas pertanian. Beberapa penerapan analisis spasial dalam ilmu geografi tanah di bidang pertanian melibatkan penggunaan teknologi geospasial dan sistem informasi geografis (SIG) untuk memahami distribusi spasial sifat-sifat tanah dan merencanakan kegiatan pertanian. Berikut adalah beberapa penerapan analisis spasial dalam konteks geografi tanah di pertanian: 1) Pemetaan Kesesuaian Lahan:   Identifikasi dan pemetaan lahan yang paling cocok untuk berbagai jenis tanaman berdasarkan sifat-sifat tanah, iklim, dan faktor lainnya. Ini membantu dalam perencanaan tanaman yang optimal di berbagai area pertanian. 2) Zonasi Agroekologi:   Zonasi lahan berdasarkan faktor-faktor ekologis seperti jenis tanah, iklim, dan topografi untuk membantu petani mengelola sumber daya secara berkelanjutan dan meminimalkan dampak lingkungan. 3) Pemantauan Kesehatan Tanah Analisis spasial digunakan untuk p

    Berdasarkan jurnal yang berasal dari Kampus India, diketahui bahwa DEEP LEARNING berperan penting secara signifikan di berbagai bidang. Computer Vision merupakan bidang dimana DEEP LEARNING telah berkembang sangat banyak, dan masih menuai perhatian. CNN merupakan Deep Architecture yang secara spesifik menerapkan klasifikasi citra dan deteksi objek di Computer Vision. Klasifikais Citra telah sukses diterapkan di sektor Pertanian. Menggunakan DEEP LEARNING, berbagai permasalahan pertanian dapat ditunjukkan dan diselesaikan. Jurnal dalam sumber mengulas berbagai karya yang teliti dalam bidang DEEP LEARNING dan Pertanian. Berbagai masalah pertanian disorot, yang mana model DEEP LEARNING dipergunakan untuk pemecahan masalah. Setidaknya tulisan berguna sebagai gambaran umum dan mengetahui teknik-teknik DEEP LEARNING yang digunakan di bidang Pertanian.    Tabel 1. 10 Negara yang disebut menggunakan DEEP LEARNING dan Pertanian Negara Dokumen Sitasi

Source from: https://earthobservatory.nasa.gov/features/PrecisionFarming   Imagine you are a farmer riding along in your 50,000-acre wheat field early in the growing season. You push a button on your tractor to turn on its Global Positioning System (GPS) monitor, which pinpoints your exact location to within one meter. Touching another button, you display a series of Geographical Information System (GIS) maps that show where the soil in your field is moist, where the soil eroded over the winter, and where there are factors within the soil that limit crop growth. Next, you upload remote sensing data, collected just yesterday, that shows where your budding new crop is already thriving and areas where it isn’t. You hit SEND to upload these data into an onboard machine that automatically regulates the application of fertilizer and pesticides—just the right amount and exactly where the chemicals are needed. You sit back and enjoy the ride, saving money as the machines do most of the

 https://eos-com.translate.goog/blog/how-precision-farming-fights-climate-change/?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=id&_x_tr_hl=id&_x_tr_pto=tc    

Source: https://www.bloomberg.com/press-releases/2022-04-06/precision-farming-market-size-worth-20-84-billion-by-2030-grand-view-research-inc   Precision Farming Market Size Worth $20.84 Billion By 2030: Grand View Research, Inc. PR Newswire SAN FRANCISCO, April 6, 2022 SAN FRANCISCO, April 6, 2022 /PRNewswire/ -- The global precision farming market size is anticipated to reach USD 20.84 billion by 2030, registering a CAGR of 12.8% over the forecast period, according to a new report by Grand View Research, Inc. Precision farming, also known as site-specific crop management or satellite farming, is a farm management concept that uses information technology to ensure optimum health and productivity of crops. Key Insights & Findings from the report: * Increasing government support for adopting modern agricultural techniques and the growing need for efficiently monitoring the health of crops are expected to drive market growth. *

 Mgkn saja kitalah yg blm mggunakn "moccasins" nya masy. Br2 ini terbit newspaper dengan berita terkait Tata Ruang yg berisiko akibat mbangun di sekitar DAS. Kadangkala saya pun btanya2 yg kini diantara "dualisme (saya ini rakyat ataukah pemerintah)". Alasan mbangun d wlyh rawan bencana, knp tdk mau direlokasi, dsb. Menarik garis pd kbebasan tanah menjadi hak milik perseorangan dan harga2 yg melambung dipermainkan swasta, yg entah ingin cepat kaya ataukah krn efek domino inflasi pendidikan 20%, atau semakin mahalnya biaya hidup atau life style? Kenyataannya sbgmnpun berusaha mencegah victims akibat pmbangunn d daerah rawan  adapula pihak2 yg tdk memahami dan menoreh luka shg demikianlah dibangun. Pola2 berlanjut dg harga tak tjangkau shg keterpaksaan mbawa masy tinggal ditempat yg tak semestinya ditinggali. Ada apa kota? Ataukah desa? Bgmn jg dg nasib hutan yg diluluhlantakkan sesuap demi sesuap? Tak nyamannya berdikari bagaikan nyaman sndr, sbnrnya pun remuk hati i

Judul Asli: “Soil Thematic Map and Land Capability Classification of Dubai Emirates” oleh Hussein Harahsheh, Mohamed Mashroom, Yousef Marzouqi, Eman Al Khatib, B.R.M. Rao, dan M.A. Fyzee (Penerbit Springer 2013 , diterjemahkan dari buku asli “Developments in Soil Classification, Land Use Planning and Policy Implications”) ABSTRAK Tanah di Dubai dipetakan menggunakan penginderaan jauh berupa data satelit (IRS-P6 LISS IV) pada skala 1:25.000 dan diklasifikasikan menjadi seri tanah bertingkat, dan diasosiasikan sebagai Kunci Taksonomi Tanah USDA-NRCS. Dari jumlah 26 seri yanah yang telah diidentifikasi di UAE, ada 13 teridentifikasi di area Hatta. Secara umum tanah bertekstur kasar, berpasir, tinggi zat kapur (calcareous) dan paling tidak berkembang. Di area pantai dan area dataran rendah dan depresi, tanah tinggi salin (mengandung garam); di pedalaman, tanah mengandung salin maupun sodic ( tanah yang mengandung ion natrium berlebih ) . Karakteristik area Hatta adalah berpengunungan