Internship - Dep. Riset Bag. Fungsional Peneliti

Mempelajari prinsip dasar teknologi UAV, jenis sensor dan kamera yang digunakan dalam pemetaan, karakteristik data hasil penerbangan drone, serta pemanfaatan citra udara untuk mendukung penelitian, khususnya dalam pengamatan kondisi tanaman dan tutupan lahan.

Mempelajari tahapan preprocessing citra, meliputi pemeriksaan kelengkapan dan kualitas foto, ketajaman citra, tumpang tindih gambar (image overlap), metadata, serta faktor yang memengaruhi kualitas hasil pengolahan fotogrametri.

Mempelajari konsep data raster dan vektor, sistem koordinat referensi, interpretasi visual citra, serta teknik dasar analisis spasial untuk mengenali objek, pola distribusi, dan karakteristik wilayah penelitian.

Mempelajari metode ekstraksi informasi dari citra UAV sesuai tujuan penelitian, seperti identifikasi tutupan lahan, luas area, kondisi pertumbuhan tanaman, serta parameter berbasis indeks vegetasi apabila tersedia citra multispektral yang sesuai.

Melakukan pemeriksaan hasil analisis berdasarkan data referensi yang tersedia, merapikan basis data, serta menyajikan hasil pengolahan dalam bentuk peta tematik, tabel, grafik, atau dashboard sederhana agar hasil penelitian mudah dipahami.

Menginterpretasikan hasil preprocessing, analisis spasial, dan ekstraksi parameter sesuai tujuan penelitian. Peserta membantu menyusun laporan teknis yang mencakup metode pengolahan, sumber data, hasil analisis, peta pendukung, keterbatasan data, serta temuan utama.

Mengenali format data spasial dan citra drone, sistem koordinat, resolusi spasial, serta perangkat lunak pengolahan data seperti QGIS dan perangkat lunak fotogrametri yang tersedia di unit kerja. Peserta mempraktikkan pembukaan, pemeriksaan, dan pengorganisasian data penelitian.

Mempraktikkan pemeriksaan dan penyiapan citra, pengolahan foto menjadi produk fotogrametri, penerapan georeferensi sesuai data koordinat yang tersedia, serta penggabungan citra (mosaicking) untuk menghasilkan ortomosaik yang dapat digunakan dalam analisis spasial.

Mengolah ortomosaik dan data spasial menggunakan perangkat lunak GIS, melakukan digitasi objek, pemotongan citra berdasarkan area penelitian, pengukuran luas, serta analisis spasial dasar untuk menghasilkan informasi sesuai tujuan penelitian.

Mempraktikkan ekstraksi parameter dari citra dan data spasial, mengelompokkan objek atau kelas tutupan lahan, menghitung luas area, serta mengolah indikator kondisi tanaman berdasarkan data dan metode yang relevan. Hasilnya disusun sebagai data kuantitatif untuk mendukung analisis penelitian.

Melakukan pemeriksaan akhir terhadap data spasial, basis data, peta tematik, visualisasi, dan laporan teknis. Peserta menyusun dokumentasi hasil pekerjaan serta mempresentasikan proses pengolahan dan temuan penelitian kepada pembimbing atau tim peneliti.