@article{Agoes_Irawan_Marlianisya_2018, title={Interpretasi Citra Digital Penginderaan Jauh Untuk Pembuatan Peta Lahan Sawah Dan Estimasi Hasil Panen Padi}, volume={18}, url={https://ejurnal.poliban.ac.id/index.php/intekna/article/view/549}, DOI={10.31961/intekna.v18i1.549}, abstractNote={<p><em>Indonesia merupakan Negara  agraris  yang  sebagian  wilayahnya adalah pertanian dan perkebunan, dan diharapkan dapat lebih meningkatkan produksi agraris tersebut lewat lahan-lahan sawah dan pertanian yang lebih luas lagi. Sawah merupakan media atau sarana untuk memproduksi padi. Sawah yang subur akan menghasilkan padi  yang  baik. Lokasi penelitian ini merupakan slah satu kecamatan di Provinsi Kalimantan Selatan yang memiliki lahan sawah yang cukup luas. Lokasi penelitian ini adalah Kecamatan Sungai Raya yang berada di Kabuaten Hulu Sungai Selatan. Kecamatan Sungai Raya memiliki  luas  wilayah 80,96  km2   dan  memiliki lahan  sawah  menjadi sektor  pertanian yang memiliki nilai panen tinggi pada daerah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui luasan dan estimasi panen padi, serta pembuatan peta lahan sawah hasil interpretasi citra satelit Worldview2 perekaman tahun 2015. Perhitungan luas area lahan sawah hasil interpretasi citra dihitung dengan menggunakan calculate geometry. Perhitungan luas estimasi panen padi dilakukan dengan acuan dari luas lahan hasil interpretasi dan produktivitas perhektar yang didapat dari Dinas Pertanian. Uji ketelitian interpretasi dilakukan dengan cek lapangan untuk pengambilan data secara sampling (Ground Truth). Hasil dari uji ketelitiandari hasil interpretasi ini adalah 90%, Dari hasil interpretasi lahan sawah dibuat menjadi peta lahan sawah dengan skala 1 : 60.000. Hasil dari perhitungan luas dengan menggunakan calculate geometry, luas lahan sawah di kecamatan Sungai Raya adalah 2474,802 Ha. Dari acuan luas lahan sawah   eksisting yang di dapat dari perhitungan calculate geometry dan dari dari data hasil panen perhektar maka diperoleh hasil estimasi panen padi dengan metode ubinan adalah 17.1969 Ton.</em></p>}, number={1}, journal={Jurnal INTEKNA : Informasi Teknik dan Niaga}, author={Agoes, Herliyani Farial and Irawan, Faris Ade and Marlianisya, Rhima}, year={2018}, month={May}, pages={24–30} }