Sawit dengan satu set lengkap kromosom (n=16) dapat membantu memendekkan kitaran program biak baka sawit secara konvensional yang secara amnya memerlukan jangka masa selama 15 hingga 25 tahun. Sawit haploid (H) boleh digunakan bagi menghasilkan haploid dwiganda (DH) yang homozigus dalam satu kitaran generasi sahaja. Kajian haploid merupakan satu kajian yang menarik dan berguna untuk penambahbaikan biak baka konvensional. Justeru disini, usaha-usaha terdahulu dan juga perkembangan serta pencapaian terkini teknologi haploid sawit dikongsikan. Kaedah penyaringan sawit bergenom haploid (NOH) dan haploid dwiganda (NODH) yang terhasil secara semula jadi terbukti merupakan pendekatan yang terbaik. Walau bagaimanapun, kaedah ini amat sukar berikutan kekangan kewujudan anak pokok dengan status genom tersebut dengan kuantiti yang amat sedikit. Terkini, kaedah penyaringan sawit haploid pada skala besar yang menggabungkan pengenalpastian morfologi, analisis sitometri, analisis sitogenetik dan penanda molekul telah berjaya mengenalpasti sawit haploid daripada biji benih sawit takai. Strategi penyaringan yang dibangunkan ini dapat membantu mempercepatkan pengenalpastian sawit haploid, haploid dwiganda dan juga poliploid yang amat berguna kepada program biakbaka sawit konvensional. Maklumat yang diperoleh daripada penjujukan genom sawit haploid juga akan menjadi informasi yang berharga bagi kajian genetik sawit terutamanya dalam memahami mekanisma molekular yang menyebabkan pembentukan sawit haploid dengan lebih mendalam.

Pemahaman mengenai dinamik karbon (C) tanah adalah salah satu komponen yang penting dalam strategi pembangunan pertanian lestari untuk meningkatkan kesuburan tanah dan mempercepatkan penyerapan C. Respirasi tanah adalah di antara proses yang penting dalam kitaran C ekosistem daratan. Respirasi tanah merupakan jumlah CO₂ yang dihasilkan oleh respirasi akar tanaman dan hasil penguraian heterotrofik bahan organik tanah. Pelbagai kaedah telah digunakan untuk pengukuran fluks CO2 tanah, tetapi kaedah yang paling umum digunakan adalah closed chamber method. Artikel ini bertujuan untuk menerangkan prinsip pengukuran respirasi tanah, penggunaan kaedah dynamic closed chamber serta pengiraan fluks CO₂ tanah. Satu kajian telah dijalankan di ladang sawit tanah gambut yang ditanam pada tahun 2006 di Pekan, Pahang (siri tanah Teraja) dan di ladang sawit tanah gambut yang ditanam pada tahun 2009 di Bagan Datuk, Perak (siri tanah Penor) bermula dari November 2018 hingga Februari 2019. Pengukuran fluks CO₂ telah dilakukan dengan menggunakan infrared gas analyser mudah alih (EGM-4 IRGA dan SRC-1, PP Systems, Amesbury, MA, USA). Kajian ini menunjukkan bahawa fluks CO₂ tanah adalah berbeza antara kawasan ladang sawit dan zon pengurusan yang berbeza. Penyelidikan lanjut perlu dijalankan untuk mengesahkan dan memperkukuhkan hasil penyelidikan fluks CO₂ tanah di ladang sawit.

Fungsi hutan paya gambut tropika sebagai simpanan dan sumber fosil karbon berpotensi menjadi penyelesaian berasaskan alam semula jadi dalam pengekangan perubahan iklim yang berterusan. Tahap penanaman sawit di tanah gambut perlu dinilai secara berterusan berikutan perubahan dinamik sifat tanah gambut yang dipengaruhi oleh pengurusan guna tanah. Kajian ini bertujuan untuk mengukur stok karbon tanah, kesan ketumpatan pukal tanah terhadap kelembapan tanah, pertumbuhan sawit dan pelepasan CO₂ yang dijalankan di ladang sawit tanah gambut jenis sangat dalam di Bintulu, Sarawak. Isipadu karbon adalah tinggi di zon permukaan tetapi terdedah kepada pereputan yang mengurangkan kandungan karbon organik tanah. Bahan organik tanah yang tinggi (>93%) menyumbang kepada kapasiti penyimpanan air yang tinggi (576.11 ± 11.75%). Diameter batang dan tinggi sawit adalah berukuran 51.29-57.80 cm dan 1.11-2.04 m, masing-masing. Kadar pelepasan CO₂ (0.64 ± 0.05 – 0.50 ± 0.03 g CO₂ m^-2 hr^-1) tidak berbeza antara tempat kajian, berkemungkinan disebabkan oleh persamaan peratusan karbon organik tanah dan stok karbon (315.78-331.28 t C ha^-1) di bawah pengurusan ladang yang sama. Pengukuran pelepasan CO₂ disaran dilakukan di kawasan yang mempunyai kadar penguraian gambut dan ekosistem yang berlainan.

Sistem Maklumat Sumber Sawit (OPRIS) telah dibangunkan berdasarkan fungsi khusus GIS untuk membolehkan aliran kerja pengurusan data geospatial yang lengkap. Ia telah dikembangkan untuk penyiasatan saintifik, pengurusan sumber dan perancangan pembangunan industri tanaman sawit. Geodatabase OPRIS terdiri daripada beberapa lapisan sempadan pentadbiran, jenis tanah, jenis agro-iklim, topografi, litupan tanaman sawit, kesesuaian tanah dan potensi hasil setempat. Pada mulanya, data geospatial telah didigit daripada peta yang diimbas dan diseragamkan ke dalam sistem koordinat yang sama untuk membolehkan banyak data ditindankan ke dalam unjuran yang sama. Data dibentangkan dan diintegrasikan sebagai web map, web apps, story map, aplikasi dashboard dan penggunaan aplikasi mobil. Maklumat daripada peta dan lapisan data boleh ditimbulkan secara interaktif. Data dari OPRIS juga telah digunakan untuk membantu pemetaan 162 kelompok minyak sawit mampan (SPOC) dan kemajuan pensijilan MSPO, pemetaan blok tanaman untuk kajian agronomi, pemantauan serangan perosak dan penyakit dan sebagainya.

Serangan ulat bungkus, Pteroma pendula (Lepidoptera: Psychidae), telah membawa kesan yang teruk kepada pekebun kecil sawit persendirian di Perak, Malaysia. Oleh yang demikian, kajian ini dijalankan untuk mengkaji kesan semburan bioinsektisid berasaskan Bacillus thuringiensis MPOB Bt1 (Bt) secara tunggal dan berganda kali untuk mengawal serangan P. pendula pelbagai peringkat di tiga kawasan pekebun kecil yang serius (>100 larva per pelepah) (SH A, SH B dan SH C) di Perak. Di kawasan pekebun kecil terpilih yang mengalami serangan ulat bungkus yang serius semburan udara produk Bt dijalankan sebanyak satu pusingan pada generasi pertama dan semburan berulang kali pada generasi kedua P. pendula untuk membandingkan kesan terhadap pengurangan populasi ulat bungkus. Keputusan menunjukkan kawasan yang dirawat dengan semburan udara berulang dapat mengurangkan populasi ulat bungkus tertinggi sekali, iaitu 93.9%-95.7%, manakala rawatan semburan tunggal mencapai pengurangan populasi ulat bungkus dalam julat 63.9%-83.2%. Keputusan ini membuktikan bahawa rawatan berulang kali dengan menjalankan bancian dan pada masa yang tepat sangatlah penting untuk memerangi serangan P. pendula yang pelbagai peringkat pada generasi seterusnya. Semburan udara Bt tidak mempunyai kesan buruk terhadap musuh semula jadi ulat bungkus. Penanaman tanaman berfaedah untuk musuh semula jadi di kawasan penanaman sawit dicadangkan untuk mengelakkan serangan berulang dan sebagai kawalan jangka panjang bagi ulat bungkus.

Penggunaan agen kawalan biologi dalam pengurusan penyakit Ganoderma menawarkan pendekatan mesra alam dalam mengurangkan kebergantungan terhadap racun kulat kimia sintetik. Aktinomiset merupakan kumpulan mikroorganisma dengan keupayaan menghasilkan pelbagai bahan bermanfaat yang berpotensi besar dikembangkan sebagai agen kawalan biologi. Aktinomiset pencilan rizosfera, Streptomyces nigrogriseolus GanoSA1 (Streptomyces GanoSA1) telah menunjukan aktiviti kawalan biologi Ganoderma yang baik dalam mengurangkan jangkitan penyakit Ganoderma di peringkat kajian makmal, tapak semaian dan ladang.

Kekurangan pekerja di industri sawit menyebabkan sebilangan pekebun sawit mengamalkan kaedah penanaman baja di dalam tanah untuk mengurangkan kekerapan membaja. Hasil tandan buah segar (TBS) dari kaedah penanaman baja di dalam tanah adalah 4.52 t ha^–1 iaitu 13% lebih rendah daripada kaedah taburan. Oleh itu, ianya kurang berkesan di tanah lanar sungai. Keuntungan lebih tinggi yang diperoleh menunjukkan bahawa kaedah pembajaan secara taburan lebih berkesan untuk sawit matang yang ditanam di tanah lanar sungai. Kaedah penanaman baja di dalam tanah hanya disarankan untuk dipraktikkan di kawasan marginal, seperti kawasan hakisan tinggi terutama di kawasan berbukit di mana pembajaan adalah berisiko.

Bagworms are the main species of vicious leaf eating insect in oil palm plantation and poses serious threats to productivity. The economic impact from a moderate bagworm attack of 10%-50% leaf damage may cause approximately 43% yield loss. More than usual, the bagworm population often increases to above its threshold limits. If no control measures are taken, it will usually lead to a severe outbreak. Aware of this impact, detection and countermeasures of the bagworm populations are required as preliminary steps to ensure proper planning of control actions in the infested areas. Through an image processing analysis and integration of hardware and software approaches, the world’s first prototype known as Oto-BaCTM (Automatic bagworm counter) has been developed to detect and count the bagworms automatically in the field. It can detect bagworms according to three specific groups: Group 1: larval stage 1-3; Group 2: larval stage 4-7 and Group 3: pupal stage. In addition, the Oto-BaCTM is programmed to detect the living and dead larvae and pupae, which corresponds to motion-tracking and false colour analysis. Based on several field trials at three different locations, the results showed that the percentages of detection accuracy for the living and dead G1 larvae were recorded at 87.5% and 78.7%, respectively. As for the G2 larvae, the percentage of detection accuracy was 79.2%, for the living while dead larvae was at 79.2%. Meanwhile, the detection accuracy for Group 3 exhibited 77% and 75%, for the living and dead pupae separately. Hence, the application of an Oto-BaCTM is currently recommended to assist planters in automating census work in oil palm plantations.

Oil palm (Elaeis guineensis) is a highly productive crop with the highest yield of oil per unit area and lowest cost of production of all vegetable oils. The continuous rise in global production and demand for palm oil is reflected by the increase in land area cultivated with oil palm across Asia, Africa and Latin America. Expansion of oil palm plantings has created awareness about sustainable practices in oil palm cultivation and land use in order to ensure the preservation of tropical forests. Green certification schemes such as RSPO and MSPO advocate transparency in demonstrating that the oil palm industry is in compliance with established practices that ensure the production of certified sustainable palm oil. This has enabled new initiatives in the oil palm R&D sector to establish scientifically sound analytical systems that can support the sustainability certification schemes which require traceability throughout the palm oil supply chain. A reliable and robust traceability system is required to determine the exact location and land use history of the palm oil originating from the supplying countries.

Pest, disease and natural disasters in oil palm have caused significant income loss to Malaysia. Early detection of pest and disease is one of the best prevention procedures. However, the tools or devices to efficiently detect and monitor the problems are still limited, especially for oil palm plantations. Therefore, it is necessary to develop an airbornebased detection and monitoring study to reduce cost and time, and also to cover a wide-scale oil palm plantation area. This study examines the performance of multispectral image from drones and satellites for aerial detection and monitoring of Ganoderma disease, bagworm infestation and flood hazard in oil palm. The images were used to categorise: a) healthy; b) Ganoderma-infected; c) bagworm-infested oil palm and d) stressed oil palm due to flood area. The difference between categories were assessed using visual interpretation of different band combinations displays. Then comparative statistical analysis was conducted to confirm whether there is a statistically significant difference between the spectral response of each multispectral band. The results suggested that NIR, RE, R and G, R, RE band combinations were significantly distinguished between healthy, Ganoderma-infected and bagworm infested oil palm. Meanwhile, NIR, R and G band combinations provided significant difference between healthy and stressed oil palm in flooded area. Future work will explore deep learning analysis for early detection of pest, disease and environmental hazards in oil palm plantations.