Mengapa Analisis Vegetasi Membutuhkan Kamera Multispektral?

/0 Comments/in , , , , /by

Analisis vegetasi merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memahami kondisi tanaman dan tutupan lahan pada suatu wilayah. Dalam proses pemantauan vegetasi, teknologi penginderaan jauh menjadi solusi yang efektif karena mampu mengumpulkan data secara cepat dan mencakup area yang luas. Salah satu teknologi yang banyak digunakan dalam analisis vegetasi adalah kamera multispektral.

Berbeda dengan kamera RGB biasa yang hanya merekam spektrum warna merah, hijau, dan biru, kamera multispektral mampu merekam beberapa spektrum cahaya tambahan seperti Red Edge dan Near Infrared (NIR). Spektrum tersebut memiliki peran penting dalam mengidentifikasi kondisi vegetasi karena tanaman memiliki karakteristik pantulan cahaya yang berbeda pada setiap spektrum.

Tanaman yang sehat umumnya memantulkan cahaya inframerah dekat (Near Infrared) dalam jumlah tinggi, sementara penyerapan cahaya merah berkaitan dengan proses fotosintesis. Dengan memanfaatkan perbedaan pantulan cahaya ini, data dari kamera multispektral dapat digunakan untuk menghasilkan berbagai indeks vegetasi, salah satunya adalah NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Indeks ini membantu dalam mengidentifikasi tingkat kesehatan vegetasi, kerapatan tanaman, hingga area yang mengalami stres lingkungan.

Penggunaan kamera RGB saja sering kali belum cukup untuk memperoleh informasi kondisi vegetasi secara detail. Kamera RGB hanya memberikan informasi visual yang terlihat oleh mata manusia, sementara kamera multispektral mampu menangkap informasi spektral yang tidak terlihat secara langsung. Hal inilah yang membuat teknologi multispektral menjadi penting dalam analisis vegetasi.

Dalam praktiknya, kamera multispektral sering diintegrasikan dengan drone pemetaan untuk memperoleh data secara efisien pada area yang luas. Data yang dihasilkan kemudian dapat diolah menggunakan perangkat lunak pemetaan dan sistem Geographic Information System (GIS) untuk menghasilkan peta vegetasi yang informatif dan mudah dianalisis.

Dengan kemampuan merekam spektrum cahaya yang lebih beragam, kamera multispektral memberikan pendekatan yang lebih akurat dalam memahami kondisi vegetasi dan perubahan yang terjadi pada suatu wilayah. Oleh karena itu, teknologi ini menjadi salah satu perangkat penting dalam kegiatan monitoring vegetasi dan analisis kondisi lahan berbasis data spasial.

Cara Kerja NDVI dalam Analisis Kondisi Vegetasi

/0 Comments/in , , , , /by

NDVI atau Normalized Difference Vegetation Index merupakan salah satu metode yang paling umum digunakan dalam analisis vegetasi menggunakan teknologi penginderaan jauh. Indeks ini digunakan untuk mengetahui kondisi kesehatan tanaman dengan memanfaatkan perbedaan pantulan cahaya pada spektrum tertentu yang direkam oleh sensor multispektral.

Pada dasarnya, tanaman memiliki karakteristik khusus dalam memantulkan dan menyerap cahaya. Tanaman yang sehat akan menyerap sebagian besar cahaya merah (Red) untuk proses fotosintesis, namun memantulkan cahaya Near Infrared (NIR) dalam jumlah yang tinggi. Sebaliknya, tanaman yang mengalami stres atau tidak sehat cenderung memantulkan cahaya merah lebih tinggi dan memantulkan inframerah lebih rendah.

NDVI bekerja dengan membandingkan nilai pantulan cahaya pada spektrum Near Infrared (NIR) dan Red menggunakan rumus sederhana:

NDVI = (NIR – Red) / (NIR + Red)

Hasil dari perhitungan tersebut akan menghasilkan nilai antara -1 hingga +1. Nilai yang mendekati +1 biasanya menunjukkan vegetasi yang sehat dan rapat, sedangkan nilai yang mendekati 0 atau negatif dapat menunjukkan area tanah terbuka, air, atau vegetasi yang tidak sehat.

Dalam praktiknya, data NDVI biasanya divisualisasikan dalam bentuk peta indeks vegetasi dengan variasi warna. Area dengan vegetasi yang sehat umumnya ditampilkan dengan warna hijau, sementara area dengan vegetasi yang kurang sehat dapat ditampilkan dengan warna kuning hingga merah. Visualisasi ini memudahkan pengguna untuk memahami kondisi vegetasi dalam suatu wilayah secara cepat.

Penggunaan kamera multispektral seperti Landcam Multispektral memungkinkan pengambilan data spektrum Red dan Near Infrared secara akurat. Data tersebut kemudian dapat diolah menggunakan perangkat lunak pemetaan untuk menghasilkan peta NDVI yang informatif dan dapat digunakan dalam kegiatan monitoring vegetasi serta analisis kondisi lahan.

Dengan memanfaatkan NDVI, proses pemantauan vegetasi dapat dilakukan secara lebih efisien karena mampu memberikan gambaran kondisi vegetasi secara menyeluruh dalam suatu area. Teknologi ini menjadi salah satu metode penting dalam analisis vegetasi berbasis data penginderaan jauh.

Monitoring Lahan Skala Luas Jadi Lebih Efisien dengan Kamera Multispektral

/0 Comments/in , , , , /by

Mengelola lahan dalam skala luas selalu memiliki tantangan tersendiri. Semakin besar area yang dikelola, semakin sulit memastikan seluruh bagian lahan berada dalam kondisi optimal. Pengecekan manual membutuhkan banyak waktu, tenaga, dan biaya. Bahkan dengan tim lapangan sekalipun, tidak semua area bisa dipantau secara detail.

Biasanya pengelola melakukan pengecekan berdasarkan sampling di beberapa titik. Metode ini memang membantu, tetapi tidak selalu mencerminkan kondisi keseluruhan. Bisa saja area yang dicek terlihat baik, sementara bagian lain mengalami masalah yang tidak terdeteksi.

Teknologi kamera multispektral menawarkan pendekatan yang lebih menyeluruh. Dengan dipasang pada drone, kamera dapat merekam kondisi vegetasi di seluruh area lahan dalam satu misi terbang. Hasilnya bukan hanya foto udara biasa, tetapi data spektral yang menunjukkan kondisi tanaman.

Kamera multispektral bekerja dengan menangkap pantulan cahaya pada spektrum tertentu yang berkaitan dengan kesehatan tanaman. Dari data ini, dibuat peta vegetasi seperti NDVI yang menampilkan variasi kondisi tanaman dalam bentuk warna. Pengelola dapat langsung melihat area yang sehat dan area yang memerlukan perhatian.

Perangkat seperti yang dikembangkan oleh TechnoGIS Indonesia banyak digunakan dalam survei berbasis drone. Teknologi ini memungkinkan pemantauan ratusan hektar lahan dalam waktu yang jauh lebih singkat dibandingkan metode manual.

Efisiensi yang dihasilkan bukan hanya soal kecepatan. Data yang diperoleh juga lebih merata karena mencakup seluruh area. Ini membantu pengelola membuat keputusan berdasarkan kondisi nyata di lapangan.

Tim lapangan pun dapat bekerja lebih terarah. Mereka tidak perlu memeriksa seluruh area, tetapi fokus pada titik yang terindikasi bermasalah. Hal ini menghemat tenaga sekaligus meningkatkan efektivitas pekerjaan.

Monitoring juga bisa dilakukan secara berkala, misalnya bulanan atau per musim tanam. Dengan perbandingan data antar waktu, perubahan kondisi lahan dapat terlihat dengan jelas. Jika ada penurunan kesehatan tanaman, tindakan bisa segera dilakukan.

Meski begitu, kamera multispektral tetap merupakan alat bantu. Pengecekan langsung tetap diperlukan untuk memastikan penyebab masalah. Kombinasi antara data udara dan observasi lapangan menjadi pendekatan yang paling efektif.

Pada akhirnya, teknologi ini membantu pengelola lahan bekerja lebih cerdas. Dengan informasi yang lebih lengkap dan menyeluruh, pengelolaan lahan skala luas dapat dilakukan secara lebih efisien, tepat sasaran, dan berkelanjutan.

Deteksi Dini Masalah Tanaman dengan Teknologi Kamera Multispektral

/0 Comments/in , , , , , /by

Dalam pengelolaan lahan, salah satu tantangan terbesar adalah mengetahui kapan tanaman mulai mengalami masalah. Banyak penurunan hasil panen bukan terjadi secara tiba-tiba, melainkan diawali oleh kondisi tanaman yang perlahan memburuk tanpa disadari. Sayangnya, tanda awal ini sering tidak terlihat secara kasat mata.

Tanaman yang kekurangan nutrisi, air, atau mengalami stres lingkungan tidak selalu langsung berubah warna. Pada tahap awal, perubahan terjadi pada proses fisiologis seperti fotosintesis dan kandungan klorofil. Dari luar tanaman masih tampak normal, padahal performanya sudah menurun.

Di sinilah kamera multispektral berperan penting. Teknologi ini mampu menangkap pantulan cahaya dari daun pada berbagai spektrum, termasuk Near Infrared (NIR) dan Red Edge yang tidak dapat dilihat manusia. Pantulan cahaya tersebut berkaitan erat dengan kondisi internal tanaman.

Dengan sensor multispektral, perubahan kecil pada tanaman bisa terdeteksi lebih awal. Data yang diperoleh kemudian diolah menjadi peta vegetasi seperti NDVI yang menunjukkan tingkat kesehatan tanaman dalam bentuk visual warna. Pengguna dapat melihat area mana yang sehat dan mana yang mulai mengalami penurunan.

Perangkat seperti Landcam 2 dari TechnoGIS Indonesia banyak dimanfaatkan untuk kebutuhan ini. Kamera dipasang pada drone sehingga mampu memantau lahan luas dalam waktu relatif singkat. Hasilnya adalah data menyeluruh, bukan sekadar sampel di beberapa titik.

Manfaat deteksi dini sangat besar. Pengelola lahan bisa segera melakukan tindakan sebelum masalah meluas. Misalnya menyesuaikan pemupukan, memperbaiki sistem irigasi, atau mengecek serangan hama di area tertentu.

Pendekatan ini membantu mencegah kerugian yang lebih besar. Dibandingkan menangani tanaman yang sudah terlanjur rusak, pencegahan selalu lebih efisien dari segi biaya dan tenaga.

Teknologi multispektral juga mendukung pemantauan berkala. Dengan pengambilan data rutin, pengelola dapat membandingkan kondisi tanaman dari waktu ke waktu. Pola penurunan atau peningkatan kesehatan tanaman bisa terlihat dengan jelas.

Perlu dipahami bahwa teknologi ini bukan pengganti inspeksi lapangan, melainkan alat bantu untuk menentukan prioritas. Setelah area bermasalah teridentifikasi, pengecekan langsung tetap diperlukan.

Pada akhirnya, deteksi dini memberi keuntungan besar dalam pengelolaan lahan modern. Dengan informasi yang tepat waktu, keputusan bisa diambil lebih cepat dan akurat, sehingga produktivitas dan kualitas tanaman dapat tetap terjaga.

Memahami Kondisi Tanaman dari Udara: Cara Kerja Kamera Multispektral dalam Pengelolaan Lahan Modern

/0 Comments/in , , , , , /by

Pengelolaan lahan pertanian dan perkebunan saat ini semakin berkembang seiring meningkatnya kebutuhan produksi dan efisiensi. Jika sebelumnya pengelola lahan hanya mengandalkan pengamatan langsung di lapangan, kini pendekatan berbasis data menjadi semakin penting. Salah satu teknologi yang mendukung perubahan ini adalah kamera multispektral.

Secara visual, tanaman sehat biasanya terlihat hijau dan segar. Namun kondisi sebenarnya tidak selalu bisa dinilai dari tampilan luar. Tanaman dapat mengalami stres akibat kekurangan air, nutrisi, atau gangguan lingkungan tanpa langsung menunjukkan perubahan warna. Pada tahap awal, gangguan terjadi di tingkat fisiologis, sehingga sering tidak terdeteksi oleh mata manusia.

Kamera multispektral membantu membaca kondisi tersebut dengan cara menangkap pantulan cahaya dari tanaman pada beberapa spektrum, termasuk spektrum tak terlihat seperti Near Infrared (NIR) dan Red Edge. Pantulan cahaya ini berkaitan dengan kandungan klorofil dan aktivitas fotosintesis, sehingga dapat menjadi indikator kesehatan tanaman.

Salah satu perangkat yang digunakan dalam pemantauan vegetasi adalah kamera Landcam  dari TechnoGIS Indonesia. Kamera ini umumnya dipasang pada drone untuk memetakan area luas secara cepat dan sistematis. Dalam satu kali penerbangan, area yang luas dapat direkam tanpa harus memeriksa setiap titik secara manual.

Data dari kamera multispektral kemudian diolah menjadi peta vegetasi, misalnya menggunakan indeks NDVI. Peta ini menampilkan kondisi tanaman dalam bentuk warna. Hijau tua biasanya menandakan tanaman sehat, sementara warna kuning hingga merah menunjukkan area yang memerlukan perhatian lebih.

Informasi ini membantu pengelola lahan mengambil keputusan yang lebih tepat. Pemupukan, pengairan, dan perawatan dapat difokuskan pada area yang benar-benar membutuhkan. Pendekatan ini dikenal sebagai pertanian presisi, di mana pengelolaan dilakukan berdasarkan data, bukan perkiraan.

Selain di sektor pertanian, teknologi multispektral juga digunakan dalam perkebunan dan pemantauan lingkungan. Data vegetasi dapat dimanfaatkan untuk melihat perubahan kondisi lahan dari waktu ke waktu.

Pada akhirnya, kamera multispektral berfungsi sebagai alat bantu untuk memahami kondisi lahan secara lebih menyeluruh. Dikombinasikan dengan pengecekan lapangan, teknologi ini membantu pengelolaan lahan menjadi lebih efisien, hemat sumber daya, dan berkelanjutan.

Peran Kamera Multispektral dalam Pemantauan Lingkungan dan Kehutanan

/0 Comments/in , , , , , /by

Pemantauan lingkungan menjadi semakin penting di tengah perubahan iklim dan tekanan terhadap sumber daya alam. Hutan, lahan gambut, dan kawasan konservasi perlu dipantau secara berkala untuk memastikan kondisinya tetap terjaga. Tantangannya, area yang dipantau biasanya sangat luas dan sulit dijangkau.

Selama ini, pemantauan lingkungan banyak mengandalkan survei lapangan. Cara ini tetap relevan, tetapi membutuhkan waktu lama dan tenaga besar. Selain itu, tidak semua area dapat diperiksa secara detail, terutama di wilayah yang sulit diakses.

Kamera multispektral menawarkan pendekatan yang lebih efisien. Teknologi ini mampu merekam pantulan cahaya vegetasi pada berbagai spektrum, termasuk yang tidak terlihat oleh mata manusia. Dari pantulan tersebut, kondisi vegetasi dapat dianalisis secara lebih objektif.

Vegetasi yang sehat memiliki karakter pantulan cahaya tertentu, berbeda dengan vegetasi yang mengalami stres atau kerusakan. Dengan analisis multispektral, perubahan kecil pada tutupan lahan dapat terdeteksi lebih awal.

Data ini biasanya diolah menjadi peta vegetasi seperti NDVI yang menunjukkan tingkat kesehatan tanaman. Warna pada peta membantu pengguna memahami kondisi area secara cepat, apakah vegetasi masih rapat, mulai menurun, atau mengalami degradasi.

Perangkat multispektral yang digunakan dalam survei drone, seperti yang dikembangkan oleh TechnoGIS Indonesia, banyak dimanfaatkan dalam program pemantauan lingkungan. Teknologi ini membantu memantau area luas tanpa harus masuk langsung ke setiap lokasi.

Dalam sektor kehutanan, kamera multispektral digunakan untuk memantau keberhasilan rehabilitasi hutan, mendeteksi area terbuka, dan mengevaluasi kondisi tutupan lahan dari waktu ke waktu. Data yang dihasilkan dapat dibandingkan antar periode untuk melihat tren perubahan.

Keunggulan utama pendekatan ini adalah sifatnya yang terukur dan berbasis data. Hasil pemantauan tidak hanya berupa pengamatan visual, tetapi didukung oleh analisis spektral. Hal ini membuat laporan menjadi lebih objektif dan dapat dipertanggungjawabkan.

Meski demikian, survei lapangan tetap diperlukan sebagai verifikasi. Data multispektral membantu menentukan lokasi prioritas sehingga pengecekan di lapangan menjadi lebih efektif.

Pada akhirnya, teknologi kamera multispektral membantu pengelolaan lingkungan dilakukan secara lebih sistematis. Dengan pemantauan yang lebih baik, upaya konservasi dan pengelolaan sumber daya alam dapat berjalan lebih tepat sasaran dan berkelanjutan.

Pemanfaatan Kamera Multispektral dalam Monitoring Area Pertambangan

/0 Comments/in , , , , , /by

Industri pertambangan memiliki tantangan besar dalam hal pemantauan area kerja. Lokasi tambang biasanya luas, dinamis, dan terus berubah seiring aktivitas operasional. Selain itu, perusahaan tambang juga dituntut menjaga aspek keselamatan kerja dan pengelolaan lingkungan. Dalam kondisi seperti ini, pemantauan berbasis data menjadi semakin penting.

Salah satu teknologi yang mulai banyak digunakan adalah kamera multispektral. Teknologi ini memungkinkan pemantauan kondisi lahan dan vegetasi di sekitar area tambang secara lebih akurat. Kamera multispektral bekerja dengan menangkap pantulan cahaya pada berbagai spektrum, termasuk yang tidak terlihat oleh mata manusia.

Dalam konteks pertambangan, teknologi ini tidak digunakan untuk melihat mineral di bawah tanah, tetapi lebih pada pemantauan permukaan. Misalnya untuk melihat perubahan tutupan lahan, kondisi vegetasi di area reklamasi, serta dampak aktivitas tambang terhadap lingkungan sekitar.

Perangkat seperti kamera multispektral Landcam 2 dari TechnoGIS Indonesia umumnya dipasang pada drone. Dengan metode ini, area tambang yang luas dapat dipetakan secara cepat tanpa harus menjangkau seluruh lokasi secara langsung. Hal ini meningkatkan efisiensi sekaligus keselamatan tim lapangan.

Data multispektral sering diolah menjadi peta vegetasi seperti NDVI. Dalam area reklamasi tambang, peta ini membantu menilai keberhasilan revegetasi. Perusahaan dapat melihat apakah tanaman di area reklamasi tumbuh dengan baik atau memerlukan perbaikan.

Selain itu, pemantauan berkala membantu perusahaan melihat tren perubahan lingkungan dari waktu ke waktu. Jika terjadi penurunan kualitas vegetasi di sekitar tambang, tindakan korektif bisa segera dilakukan.

Keunggulan utama pendekatan ini adalah sifatnya yang objektif dan terukur. Data yang dihasilkan dapat menjadi bagian dari laporan lingkungan dan evaluasi internal perusahaan. Ini penting untuk memenuhi standar pengelolaan lingkungan yang berlaku.

Meski demikian, kamera multispektral tetap merupakan alat bantu. Verifikasi lapangan masih diperlukan untuk memastikan kondisi nyata di lokasi. Kombinasi antara data udara dan pengecekan langsung memberikan hasil paling optimal.

Pada akhirnya, pemanfaatan kamera multispektral membantu perusahaan tambang memantau area operasional dan lingkungan secara lebih sistematis. Dengan data yang lebih akurat, pengelolaan tambang dapat dilakukan secara lebih bertanggung jawab dan berkelanjutan.

Enhancing Asset Inspection with LiDAR-Equipped Quadrone Nivo: Precision and Efficiency

/0 Comments/in , , , , , , , , , , , , , , , , /by

In recent years, asset inspection across various industries—such as energy, infrastructure, and telecommunications—has seen a significant shift toward more efficient and accurate methods. The integration of LiDAR (Light Detection and Ranging) technology with the Quadrone Nivo drone from PT Technogis Indonesia is revolutionizing how inspections are conducted. This combination provides unparalleled precision in capturing high-resolution 3D data of assets, enhancing maintenance workflows, safety, and decision-making.

LiDAR-Equipped Quadrone Nivo for Asset Inspection:
The Quadrone Nivo drone, equipped with LiDAR sensors, offers an ideal solution for asset inspection due to its ability to easily navigate complex environments and capture highly accurate spatial data. Unlike traditional methods, which require human intervention and often pose safety risks, the Quadrone Nivo can perform inspections quickly and safely without the need for scaffolding, ladders, or helicopters.

The integration of LiDAR sensors with the Quadrone Nivo allows for the collection of precise measurements of physical structures, capturing detailed information about asset conditions, including cracks, corrosion, and structural deformations. This data is crucial for industries where preventative maintenance is essential, such as in power lines, telecommunications towers, bridges, wind turbines, and oil and gas facilities.

Advantages of LiDAR-equipped Quadrone Nivo in Asset Inspection:

  1. High Precision and Detail:
    LiDAR systems on the Quadrone Nivo emit laser beams to scan the surface of an asset and record distances based on the time it takes for the laser to return. This process creates detailed 3D models and point clouds that can highlight even the smallest irregularities in an asset, offering highly accurate condition assessments. These 3D models are particularly useful for engineers to inspect the exact shape, size, and structure of assets down to the millimeter level.

  2. Efficient and Time-Saving:
    The Quadrone Nivo equipped with LiDAR can cover large areas in a fraction of the time compared to traditional manual inspections. For instance, inspecting long pipelines, large energy transmission towers, or extensive roof structures is significantly faster with the Quadrone Nivo. This leads to cost savings and ensures that assets are regularly monitored without long downtimes.

  3. Improved Safety:
    In hazardous environments such as tall structures, remote installations, or areas with difficult terrain, drones like the Quadrone Nivo provide a safer alternative to human workers. They can access hard-to-reach places without the need for scaffolding, ropes, or ladders, thereby reducing the risk of accidents and injuries. This safety aspect is especially critical in industries like energy, where high-voltage equipment and challenging weather conditions can pose additional threats to human inspectors.

  4. Real-Time Data Processing:
    The integration of real-time data processing with the Quadrone Nivo allows operators to quickly identify issues as soon as data is collected. This can be particularly important for mission-critical assets, where fast responses are required to avoid downtime or prevent more severe damage. With advanced software, this data is transformed into actionable insights almost instantly, enabling companies to make decisions and deploy maintenance crews faster.

  5. Remote and Difficult-to-Access Locations:
    One of the primary benefits of using the Quadrone Nivo for asset inspection is its ability to reach remote or difficult-to-access locations, such as offshore oil rigs, high-voltage powerlines, or remote pipeline sections. LiDAR technology combined with the Quadrone Nivo‘s mobility ensures that inspectors can obtain accurate readings and 3D models of assets, even in the most challenging environments.

The fusion of LiDAR technology with the Quadrone Nivo has revolutionized the field of asset inspection. By providing accurate, real-time, and comprehensive data, these drones help industries conduct inspections faster, more safely, and with greater precision. As technology advances, the use of drones in asset inspection will only continue to grow, enabling companies to reduce operational costs, improve safety, and make more informed maintenance decisions.

TechnoGIS Indonesia Lakukan Pengiriman NIVO VTOL V5 Pro LiDAR ke PVMBG Kementerian ESDM

/0 Comments/in , , , , , , , , , , , , , , , , , /by

Bandung, Jawa Barat – Rabu, 8 Oktober 2025 | 10.20 WIB

TechnoGIS Indonesia secara resmi telah melaksanakan pengiriman NIVO VTOL V5 Pro LiDAR ke Pusat Vulkanologi dan Mitigasi Bencana Geologi (PVMBG), Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM). Proses pengiriman dilakukan pada Rabu, 8 Oktober 2025, pukul 10.20 WIB, bertempat di Jalan Surapati No. 55, Bandung, Jawa Barat.

NIVO VTOL V5 Pro LiDAR merupakan platform UAV VTOL fixed-wing berperforma tinggi yang dirancang untuk mendukung pemetaan topografi presisi, pemantauan kawasan rawan bencana, serta akuisisi data geospasial di wilayah dengan medan yang kompleks. Dengan teknologi LiDAR, sistem ini mampu menghasilkan data elevasi yang akurat dan detail, sangat penting untuk kebutuhan mitigasi bencana geologi dan analisis kebencanaan.

Pengiriman ini menjadi bagian dari komitmen TechnoGIS Indonesia dalam mendukung lembaga pemerintah melalui penyediaan solusi teknologi geospasial yang andal, inovatif, dan siap operasional. Integrasi UAV VTOL dengan sensor LiDAR diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pemantauan gunung api, longsor, dan potensi bencana geologi lainnya di Indonesia.

TechnoGIS Indonesia terus berupaya menghadirkan solusi UAV dan sistem geospasial terkini guna mendukung pengambilan keputusan berbasis data yang akurat dan berkelanjutan, khususnya untuk sektor kebencanaan, lingkungan, dan infrastruktur nasional.

PT TechnoGIS Indonesia Serahkan Produk Kamera Multispektral Landcam 2 Spektra kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam UGM

/0 Comments/in , , , , , /by

Sleman, 31 Desember 2025 – PT TechnoGIS Indonesia telah menyelesaikan serah terima Kamera Multispektral Landcam 2 Spektra kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA), Universitas Gadjah Mada.

Kamera multispektral ini diharapkan dapat mendukung kegiatan pendidikan dan penelitian, khususnya dalam analisis vegetasi, pemetaan lahan, serta kajian lingkungan berbasis data spasial. Dengan kemampuan merekam spektrum cahaya tertentu secara akurat, Landcam 2 Spektra memungkinkan pengguna memperoleh informasi kondisi tanaman dan lahan yang lebih detail dibandingkan kamera konvensional.

Melalui kerja sama ini, TechnoGIS Indonesia berkomitmen untuk terus mendukung pengembangan teknologi geospasial di lingkungan akademik serta mendorong kolaborasi berkelanjutan antara dunia industri dan perguruan tinggi guna mendukung inovasi dan kemajuan ilmu pengetahuan.