[vc_row][vc_column][vc_empty_space][vc_column_text css=””]<\/p>\n
[\/vc_column_text][vc_empty_space height=”18px”][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=”1\/4″][vc_empty_space height=”8px”][vc_single_image image=”14331″ img_size=”full”][\/vc_column][vc_column width=”3\/4″][vc_empty_space height=”18px”][vc_column_text css=””]Mendeteksi penyakit dan stres tanaman merupakan aktivitas penting dalam pengelolaan tanaman pangan. Kemampuan untuk mengidentifikasi penyakit dan stres pada tahap awal memungkinkan respons dini untuk mengubah praktik pengelolaan tanaman pangan atau mencegah penyebaran infeksi. Metode konvensional melibatkan pemeriksaan tanaman untuk mengetahui gejala yang terlihat, yang cenderung muncul pada tahap tengah atau akhir infeksi, atau analisis kimia. Metode ini dapat memakan waktu atau melibatkan langkah ekstraksi yang membosankan dan pengukuran jaringan tanaman yang merusak. Oleh karena itu, banyak bidang penelitian<\/a> yang mengadopsi pencitraan hiperspektral (HSI)<\/a> karena pendekatannya yang tidak merusak untuk memberikan informasi fisiologis<\/a> dan struktural pada tanaman, sehingga memberikan peluang untuk mengidentifikasi penyakit dan stres sebelum gejala yang terlihat muncul.<\/p>\n HSI adalah teknik yang menangkap informasi spasial dan spektral suatu objek pada rentang spektrum elektromagnetik yang luas. Data yang dikumpulkan, disebut hypercube atau data cube,<\/a>