40 akan penyemprotan patch dapat diaplikasikan dengan mengkombinasikan
sistem injeksi laju konsentrasi larutan. Kunci utama dari penelitian yang dilakukan adalah pada ketelitian, kecepatan respon pemberian dosis dari satu
penyemprotan ke penyemprotan selanjutnya. Penggunaan nozle ganda, sistem pulsa dan pemompa tipe rotari menghasilkan respon lebih kecil dari 1 detik.
Yang Chun-Chieh 2003 membangun sistem penyemprotan presisi herbisida pada lahan jagung. Pemrosesan citra dilakukan dengan Jaringan
Syaraf Tiruan, dimana nilai kehijauan suatu piksel dijadikan landasan utama penentuan dosis aplikasi. Simulasi dengan inferensi Fuzzy menunjukkan
bahwa penyemprotan presisi memiliki potensi mengurangi polusi air dari akibat penyemprotan yang dilakukan.
2. Aplikasi Komputasi Paralel dan Sistem Multi Agen
Khawarizmie 2006 melakukan penelitian dengan tujuan menguji komputasi paralel pada algoritma PNN yang diterapkan pada proses klasifikasi
mutu buah tomat. Unjuk kerja komputasi paralel dibandingkan dengan hasil perhitungan dengan prosesor tunggal. Dari hasil perhitungan diperoleh
akurasi klasifikasi komputasi paralel dan komputasi sekuensial tidak jauh berbeda, dengan nilai 89.2. Peningkatan kecepatan dengan penerapan
komputasi paralel rata-rata 128.8 . Ligtenberga 2004 menggunakan Sistem Multi Agen untuk
mensimulasikan skenario spasial berbasis pada pemodelan pengambilan keputusan multi aktor pada perencanaan proses spasial. Berdasarkan pada
studi kasus untuk perencanaan tata guna lahan di Belanda selanjutnya dibahas potensi dan keterbatasan Sistem Multi Agen yang dibangun.
3. Analisa Serangan Gulma
Guyer 1986 dalam A.J. Perez 1997 melakukan penelitian mengenai kelayakan dari penggunaan bentuk daun sebagai identifikasi jenis tanaman.
Penelitian awal terbatas pada pemisahan beberapa jenis tanaman yaitu tiga jenis tanaman pokok dan lima spesies gulma terhadap latar belakang citra
tanah.
41 Hatfield dan Pinter 1993 dalam Perez 1997 melakukan tinjauan
potensi dari pengamatan jarak jauh untuk kegiatan proteksi tanaman di lahan, dan menyimpulkan bahwa untuk membedakan tanaman pokok dan gulma
adalah dengan memperhatikan pola yang terlihat pada tanaman selama proses budidaya.
Brown dan kawan-kawan 1994 dalam A.J. Perez 1997 melaporkan bahwa pendeteksian gulma pada lahan pertanian dapat dilakukan berdasarkan
karakteristik pantulan spectrum cahaya. Tetapi Brown menambahkan bahwa mungkin perlu identifikasi suatu kelompok gulma lebih dari sekedar
identifikasi suatu spesies gulma secara individual. Woebbecke dan kawan-kawan 1995 dalam A.J. Perez 1997
menggunakan analisa fitur bentuk untuk membedakan tanaman berbiji tunggal monocots dan berbiji belah dicots. Tanaman yang dipergunakan pada
penelitian dibudidayakan secara individual pada pot, dan informasi warna digunakan untuk membedakan antara tanaman dan latar belakang.
Zhang dan Chaisattapagon 1995 dalam A.J. Perez 1997 mempelajari tiga pendekatan berbeda untuk identifikasi gulma pada lahan gandum dengan
mesin visi, yaitu analisa warna, analisi bentuk dan analisa tekstur. Mereka menggunakan citra digital hitam-putih dengan berbagai variasi penyaring
warna colour filters pada lingkungan laboratorium. Perez A.J. dan kawan-kawan 1997 melakukan penelitian tentang
penggunaan teknik analisa warna dan bentuk untuk mendeteksi gulma pada tanaman sereal.
Marchant 2003 membandingkan metoda pengklasifikasian Bayes dengan jaringan syaraf tiruan multi layer untuk membedakan tanaman pokok
dan gulma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Bayes memberikan hasil yang lebih baik dibanding penggunaan jaringan syaraf tiruan multi layer.
Steward B. L.dan Tian L. F. 1999 melakukan penelitian penggunaan mesin visi untuk menduga kepadatan gulma secara langsung pada kondisi
pencahayaan luar ruangan. Ghazali 2008 melakukan penelitian penggunaan sistem mesin visi
untuk strategi pemberantasan gulma dengan teknik pengolahan citra. Pada
42 penelitian ini digunakan contoh gulma pada lahan kelapa sawit dimana citra
gulma dibedakan menjadi jenis narrow dan broad. Hasil ujicoba menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu melakukan klasifikasi dengan ketelitian
diatas 80. Imran Ahmed dan kawan-kawan 2008 melakukan penelitian
pendeteksian serangan gulma secara real-time dengan parameter batas citra gulma edge based. Mirip dengan penelitian Kamarul Hawari Ghazali 2008
yang menggunakan dua pengelompokan, yaitu jenis narrow dan broad.
4. Penggunaan Kamera Digital sebagai Sensor Lapangan
