Pengembangan Metode Identifikasi Mangrove Menggunakan Citra ALOS AVNIR

Teguh Prayogo and Muchlisin Arief and KuncoroTeguh Setiawan (2011) Pengembangan Metode Identifikasi Mangrove Menggunakan Citra ALOS AVNIR. Prosiding Seminar Nasional Pemanfaatan Data Penginderaan Jauh Untuk Mendukung Pembangunan Nasional. pp. 11-28. ISSN 978-979-25-8363-2

[img]
Preview
Text (Prosiding Seminar Nasional)
Prosiding_Teguh Prayogo dkk_Pusfatja_2011.pdf

Download (4MB) | Preview

Abstract

Penggunaan data satelit Landsat untuk mendeteksi mangrove di kawasan pesisir pulau-pulau kecil masih kurang optimal karena resolusi spasial yang dimiliki tidak dapat memberikan informasi yang lebih rinci di wilayah Kepulauan Seribu. Untuk itu diperlukan alternatif citra satelit penginderaan jauh serupa yang dapat memberikan informasi yang lebih rinci dan akurat dengan resolusi spasial yang lebih tinggi seperti data The Advanced Land Observing Satellite - Advance Visible and Near Infrared Radiometer type 2 (ALOS AVNIR 2) dengan resolusi spasial 10x10 meter. Pengembangan model identifikasi mangrove menggunakan data ALOS AVNIR (3 Agustus 2009) dilakukan dengan metode visual menggunakan kombinasi kanal spektral melalui komposit warna Red Green Blue (RGB) dari kanal asli dan kanal buatan, klasifikasi digital menggunakan metode rasio kanal nilai ambang batas (threshold) tertentu, metode klasifikasi unsupervised/ supervised dengan membagi nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dalam interval yang sama dan berdasarkan kenampakan visual dari kombinasi kanal yang telah dibuat untuk mengidentifikasi mangrove. Berdasarkan hasil penelitian mangrove dapat diidentifikasi dari citra ALOS AVNIR dengan komposit RGB 432, RGB 4/3 3/1 2/1 dan RGB 4 2/1 3/1 dan diekstraksi secara digital dengan formulasi rasio kanal dan nilai ambang batas yaitu (NIR-Blue) / (NIR-Green) < 1; (NIR-Blue) < 1,35; dan (NIR-Green) < 0,8. Hasil perbandingan total luasan mangrove di Pulau Rambut dengan data hasil penelitian terakhir tahun 2002 dari citra satelit Landsat diperoleh ketelitian ±91%. Metode klasifikasi menghasilkan 6 kelas kerapatan mangrove yang dapat dikelompokkan menjadi tiga kelas kerapatan sesuai klasifikasi Departemen Kehutanan (2006) dan Kementerian Negara Lingkungan Hidup (2011) serta telah sesuai dengan hasil pengamatan di lapangan

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: ALOS-AVNIR, Mangrove, Unsupervised/Supervised Classifications.
Subjects: Teknologi Penginderaan Jauh > Perolehan Data > Citra Satelit
Divisions: Deputi Penginderaan Jauh > Pusat Pemanfaatan Penginderaan jauh
Depositing User: Dinar Indrasasi
Date Deposited: 18 Jan 2021 07:43
Last Modified: 02 Feb 2021 15:11
URI: http://repositori.lapan.go.id/id/eprint/69

Actions (login required)

View Item View Item