Pemantauan Sawah & Irigasi dengan Sentinel-1
Tutorial praktis dan dapat direproduksi untuk Pulau Jawa, Indonesia
π English β Β· Bahasa Indonesia
Tutorial ini memandu Anda dari awal sampai akhir melalui alur kerja satelit yang mengubah deret waktu radar Sentinel-1 β yang untuk kinerja irigasi difusikan dengan optik Sentinel-2/Landsat dan curah hujan/ET β menjadi tiga produk operasional untuk pengelolaan sumber daya air:
πΎ Peta sawah
Deteksi sawah dari fenologi hamburan-balik (backscatter) VH memakai jaringan saraf yang diseimbangkan dengan SMOTE, lalu bangun konsensus sawah stabil lintas tahun.
π Indeks pertanaman
Hitung siklus tanam genanganβkanopi yang lengkap per tahun (1Γ/2Γ/3Γ) untuk memetakan intensitas tanam β luas musim tanam.
π§ Kinerja irigasi
Ubah peta menjadi indeks per petak tersier β Kepuasan (SI), Keseragaman (CU), dan Keandalan (RI) β untuk satu Daerah Irigasi.

Apa yang akan Anda bangun
Di akhir tutorial, Anda telah mereproduksi seluruh rantai proses pada satu area sampel kecil:
- Sebuah tumpukan (stack) deret waktu VH untuk area minat (area of interest, AOI), diambil dari awan (cloud).
- Sebuah peta sawah biner dan konsensus lintas tahun untuk sawah stabil.
- Sebuah peta intensitas tanam (indeks pertanaman).
- Sebuah peta koefisien tanaman (Kc) yang menautkan fenologi ke kebutuhan air.
- Indeks kinerja irigasi (SI/CU/RI) per petak tersier untuk DI Klambu.
Area sampel yang digunakan
Agar semuanya bisa dijalankan tanpa superkomputer, tutorial ini berpusat pada DI Klambu (Grobogan, Jawa Tengah) β daerah irigasi unggulan proyek ini (10.700 ha, 653 petak tersier). Batas petak tersier dan keluaran referensinya sudah disertakan dalam repositori, dan tumpukan Sentinel-1 untuk AOI ini cukup kecil untuk diunduh di laptop.

Bagaimana alur kerja disusun
Metode ini bertumpu pada tanda hamburan-balik VH yang khas dari padi: sangat rendah saat penggenangan/tanam, naik tajam melewati fase vegetatif hingga puncak kanopi, lalu turun menjelang panen. Pola enam tahap itu β direkam setiap 12 hari oleh Sentinel-1 β adalah fondasi setiap produk di bawah ini.

Prasyarat
- Terbiasa dengan baris perintah Linux/macOS dan Python dasar.
- Akun Google Earth Engine gratis (untuk mengambil tumpukan Sentinel-1 sampel), atau tumpukan VH terproses milik Anda sendiri.
- RAM ~4 GB dan ruang disk beberapa GB. Tanpa GPU β model berjalan di CPU.
Mulai dari bab Persiapan untuk memasang lingkungan kerja dan mengunduh data sampel.
Ini adalah tutorial metode. Produk skala-Jawa penuh dalam laporan dihasilkan di HPC dari ~1.000 citra Sentinel-1; di sini Anda mereproduksi metode yang sama pada AOI kecil. Angka akurasi yang dikutip berasal dari studi penuh, bukan dari sampel mainan ini.