METODE CEPAT PEMANTAUAN HUTAN MANGROVE MENGGUNAKAN DATA PENGINDERAAN JAUH

Gathot Winarso

Abstract


Ekosistem mangrove merupakan ekosistem yang penting di wilayah pesisir dan bernilai baik secara ekologi maupun ekonomi. Akan tetapi ekosistem ini rentan terhadap tekanan perubahan iklim dan aktifitas manusia. Indonesia sebagai negara memiliki hutan mangrove terluas di Asia bahkan di dunia wajib mengelola kawasan mangrove dengan baik agar tetap dapat dimanfaatkan secara lestari. Salah satu informasi yang diperlukan adalah status kondisi hutan mangrove di seluruh Indonesia. Salah satu metode evaluasi yang sering digunakan adalah menggunakan informasi penurunan atau penambahan luas area kawasan mangrove. Penggunaan data penginderaan jauh menjadikan informasi akan lebih cepat disajikan untuk area yang relatif sempit, akan tetapi untuk mendapatkan informasi untuk seluruh wilayah Indonesia membutuhkan waktu, tenaga dan biaya yang cukup besar. Untuk mendapatkan informasi yang lebih cepat pada area yang sangat luas, dikembangkan metode simpel dan cepat yaitu membandingkan area kawasan mangrove dari peta yang ada sebelumnya dengan kenampakan RGB dari citra satelit terkini. Dengan metode ini bisa diperoleh informasi indikator adanya pengurangan dan penambahan kawasan mangrove dengan lebih cepat dan memungkinkan untuk dilakukan monitoring setahun sekali. Data penginderaan jauh yang digunakan dalam menggunakan metode ini adalah Landsat 8 akuisisi Tahun 2016, untuk memberikan informasi status hutan mangrove Tahun 2016. Peta yang digunakan untuk informasi eksisting hutan mangrove lama sebagai acuan adalah Peta H\hutan Mangrove keluaran Tahun 2013. Dengan menggunakan metode ini diperoleh informasi indikasi adanya pengurangan dan penambahan kawasan mangrove untuk seluruh Indonesia yang diselesaikan dalam waktu kurang dari 3 bulan dengan 5 orang pengolah data dan 1 penguji kualitas.

Keywords


mangrove, monitoring, metode, cepat, penginderaan jauh

Full Text:

PDF

References


Donato, D. C., Kauffman, J. B., Murdiyarso, D., Kurnianto, S., Stidham, M., & Kanninen, M. (2011). Mangroves among the most carbon-rich forests in the tropics. Nature Geoscience, 4(5), 293–297. https://doi.org/10.1038/ngeo1123

Hadi, A. I. (2006). Analisis Citra Digital Dengan Menggunakan Teknik Penajaman Citra. Jurnal Gradien, 2(1), 109–112.

Hartini, S., Saputro, G. B., Yulianto, M., & Suprajaka. (2010). Assessing the used of remotely sensed data for mapping mangroves Indonesia. 10th WSEAS/IASME International Conference on Electric Power Systems, High Voltages, Electric Machines, POWER’10, 6th WSEAS International Conference on Remote Sensing, REMOTE’10, 210–215. Retrieved from http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-79958711646&partnerID=40&md5=3c56519f416a5d74051ac82be6d5687d

Haryani, N. S. (2013). Analisis Perubahan Hutan Mangrove Menggunakan Citra Landsat. Jurnal Ilmiah Widya, 1(1), 72–77.

Irawan, S., Malau, A. O., Yani, J. A., & Centre, B. (2016). Analisis Persebaran Mangrove di Pulau Batam Menggunakan Teknologi Penginderaan Jauh. Jurnal Integrasi, 8(2), 80–87.

Ji, L., Zhang, L., Wylie, B. K., & Rover, J. (2011). On the terminology of the spectral vegetation index (NIR - SWIR)/(NIR+SWIR). International Journal of Remote Sensing, 32(21), 6901–6909. https://doi.org/10.1080/01431161.2010.510811

Kartikasari, A. D., & Sukojo, B. M. (2015). Analisis Persebaran Ekosistem Hutan Mangrove Menggunakan Citra Landsat-8 Di Estuari Perancak Bali. GEOID, 11(01), 1–8.

Nie, Y., Liu, Q., Wang, J., Zhang, Y., Sheng, Y., & Liu, S. (2018). An inventory of historical glacial lake outburst floods in the Himalayas based on remote sensing observations and geomorphological analysis. Geomorphology, 308, 91–106. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2018.02.002

Noor, Y. R., Khazali, M., & Suryadiputra, I. N. . (2006). Panduan Pengenalam Mangrove di Indonesia. Wetlands International.

Rahayu, L., Subiyanto, S., & Yuwono, B. D. (2015). Kajian Pemanfaatan Data Penginderaan Jauh untuk Identifikasi Objek Pajak Bumi dan Bangunan (Studi Kasus : Kecamatan Tembalang Kota Semarang). Jurnal Geodesi Undip, 4(1), 42.

Sitanggang, G. (2010). Kajian Pemanfaatan Satelit Masa Depan : Sistem Penginderaan Jauh Satelit LDCM ( Landsat-8 ). Berita Dirgantara, 11(2), 47–58.

Spencer, T., & Möller, I. (2013). Mangrove Systems. Treatise on Geomorphology (Vol. 10). https://doi.org/10.1016/B978-0-12-374739-6.00290-6

Suwargana, N. (2008). Analisis Perubahan Hutan Mangrove Menggunakan Data Penginderaan Jauh Di Pantai Bahagia , Muara Gembong , Bekasi. Jurnal Penginderaan Jauh, 5, 64–74.

USGS. (2013). LDCM Cal/Val: Algorithm Description Document.

USGS. (2015). Landsat8 (L8) Data Users Handbook Version 1.0 June 2015 (Vol. 8).

Wachowiak, M. P., Walters, D. F., Kovacs, J. M., Wachowiak-Smolíková, R., & James, A. L. (2017). Visual analytics and remote sensing imagery to support community-based research for precision agriculture in emerging areas. Computers and Electronics in Agriculture, 143(July), 149–164. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.09.035

Winarso, G., & Purwanto, A. D. (2014). Evaluation pf Mangrove damage Level based on Landsat 8 Image. International Journal of Remote Sensing and Earth Science, 11(2), 105–116.




DOI: http://dx.doi.org/10.24895/SNG.2018.3-0.1056

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Seminar Nasional Geomatika

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Prosiding Semnas Geomatika terindeks oleh:

 

Copyright of Badan Informasi Geospasial

Creative Commons License