UAV (Unmaned Aerial Vehicle) atau yang biasa disebut drone saat ini telah banyak digunakan untuk pemetaan wilayah di Indonesia. Salah satu metode penentuan posisi satelit GNSS (Global Navigation Satelitte System) yaitu dengan metode statik. Penelitian ini mengkaji perbadingan ketelitian foto udara UAV dan foto udara UAV yang telah diikatkan dengan GNSS. Tahapan awal dalam penelitian ini adalah dilakukan pengambilan foto udara UAV wilayah Gampong Lambarih, kemudian dilakukan pengambilan data GNSS di lapangan sebanyak 4 titik di kawasan Gampong Lambarih, Aceh Besar dengan menggunakan titik kontrol atau titik ikat stasiun CBDA dengan doy 040 di Jantho. Tiap titik pengamatan dilakukan selama 30 menit dengan interval waktu pengukuran 1 detik. Pengolahan data UAV menggunakan aplikasi Agisoft dan pengolahan data GNSS menggunakan aplikasi HiTarget Geomatic Office (HGO) dan Website BIG. Hasil penelitian menunjukkan foto udara UAV yang diikat dengan GNSS memiliki ketelitian yang lebih tinggi yaitu mecapai ketelitian orde mm. UAV (Unmaned Aerial Vehicle) or what is commonly called a drone is currently widely used for regional mapping in Indonesia. One method of determining the position of the GNSS (Global Navigation Satelitte System) satellite is the static method. This study examines the comparison of the accuracy of UAV aerial photographs and UAV aerial photographs that have been tied to GNSS. The initial stage in this research was to take aerial photographs of the UAV of the Lambarih Village area. Then the GNSS data collection was carried out in the field as many as 4 points in the Gampong Lambarih area, Aceh Besar using the control point or tie point of the CBDA station with doy 040 in Jantho. Each observation point was carried out for 30 minutes with a measurement time interval of 1 second. UAV data processing uses the Agisoft application and GNSS data processing using the HiTarget Geomatic Office (HGO) application and the BIG Website. The results showed that aerial photographs of UAVs bound with GNSS had a higher accuracy reaching in order of mm. Keywords: GNSS, UAV, Statik, BIG, HGO

Teknologi unmanned aerial vehicle (UAV) berkembang pesat saat ini untuk berbagai kebutuhan, termasuk dalam bidang pertanian. Salah satu pemanfaatan UAV dalam bidang pertanian yaitu untuk mengamati tingkat kesuburan tanaman padi (Oryza sativa L). UAV mampu menerbangkan berbagai jenis kamera dan sensor, salah satunya adalah sensor normalized difference vegetation index (NDVI) mapir survey 3. Sensor NDVI ini menghasilkan nilai multispektral yang digunakan untuk menghitung selisih indeks vegetasi yang ternormalisasi. Nilai indeks vegetasi tersebut mencerminkan tingkat kesuburan tanaman padi. Tujuan dari penelitian ini untuk mengklasifikasikan tingkat kesuburan tanaman padi secara cepat dengan menggunakan metode unsupervised dan memperoleh luas lahan masing-masing indeks vegetasi yang telah dikelaskan.  Tahapan awal penelitian ini adalah melakukan pengambilan data NDVI dengan menggunakan UAV yang telah terpasang sensor NDVI. Hasil foto udara tersebut digabungkan dengan proses  mozaik citra dan klasifikasi kelas hasil analisis NDVI. Tahap akhir adalah melakukan klasifikasi hasil analisis NDVI untuk menghitung luasan daerah atau lahan masing-masing kelas NDVI. Hasil klasifikasi unsupervised menunjukkan 4 indeks kelas yaitu kelas indeks non vegetasi dengan nilai NDVI yaitu –0,51 hingga –1 dan luas lahan 1,462845 Ha, kelas vegetasi rendah dengan nilai NDVI yaitu –0,5 hingga –0,01 dan luas lahan 3,412978 Ha, kelas vegetasi sedang dengan nilai NDVI 0,01 hingga 0,49 memiliki luas lahan 4,589696 Ha dan kelas vegetasi tinggi dengan nilai NDVI 0,51 hingga 1 memiliki luas lahan 5,744039 Ha.