Pemetaan Luasan Ekosistem Lamun Menggunakan Citra Sentinel 2A Tahun 2018 Dan Tahun 2020 Di Perairan Desa Pengudang, Pulau Bintan

Risandi Dwirama Putra, Reski Putri Handayani, Fadhliyah Idris, Mario Putra Suhana, Aditya Hikmat Nugraha
{"title":"Pemetaan Luasan Ekosistem Lamun Menggunakan Citra Sentinel 2A Tahun 2018 Dan Tahun 2020 Di Perairan Desa Pengudang, Pulau Bintan","authors":"Risandi Dwirama Putra, Reski Putri Handayani, Fadhliyah Idris, Mario Putra Suhana, Aditya Hikmat Nugraha","doi":"10.14710/buloma.v12i3.52800","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Ekosistem lamun dapat terganggu oleh berbagai faktor seperti perubahan suhu, polusi, kerusakan habitat, destructive fishing, dan pencemaran laut. Pemantauan kondisi lamun sangat penting dilakukan untuk memastikan keseimbangan ekosistem tetap terjaga, terutama pada daerah konservasi seperti di Desa Pengudang yang menjadi wilayah konservasi lamun. Salah satu cara yang dapat digunakan dalam mengamati kondisi ekosistem lamun untuk melihat perubahan yang terjadi adalah menggunakan kombinasi sistem informasi geografis dengan pengindraan jauh. Pada teknologi pengindraan jauh data yang digunakan yaitu Citra Sentinel-2A. Tujuan dari penelitian ini adalah memetakan luasan lamun di perairan Desa Pengudang dengan menggunakan Algoritma Lyzenga. Metode Lyzenga dikenal dengan nama metode depth-invariant index atau metode water column correction (koreksi kolom air). Koreksi kolom air bertujuan untuk mengeliminasi kesalahan identifikasi spektrum habitat karena faktor kedalaman selanjutnya dilanjutkan dengan proses supervised classification pada citra. Luasan lamun di perairan Desa Pengudang didapatkan berdasarkan hasil analisis klasifikasi terbimbing. Citra Sentinel-2A pada tahun 2018 mencapai angka 8.43 dan pada tahun 2020 mengalami penurunan dengan angka 7.30 hektar dengan nilai uji akurasi 80%. Penurunan luas padang lamun di perairan Desa Pengudang disebabkan oleh beberapa faktor, salah satunya adalah pencemaran minyak di wilayah Bintan yang terjadi secara teratur setiap tahun dan telah mempengaruhi kondisi ekosistem di wilayah tersebut. Seagrass ecosystems can be disturbed by various factors such as changes in temperature, pollution, habitat destruction, and human activities, including unsustainable fishing, marine pollution, and chemical use. Therefore, monitoring the condition of seagrass ecosystems is essential to ensure the balance of the ecosystem is maintained, especially in conservation areas. Pengudang Village is one of the villages that has been designated as a seagrass conservation area. One of the ways to observe the condition of seagrass ecosystems and detect changes is to use a combination of geographic information systems and remote sensing. The data used in remote sensing technology is the Sentinel-2A image. The purpose of this research is to map the seagrass area in the waters of Pengudang Village using the Lyzenga Algorithm, also known as the depth-invariant index method or water column correction method. The water column correction method aims to eliminate errors in habitat spectral identification due to depth factors before proceeding with the supervised classification process on the image. The seagrass area in the waters of Pengudang Village was obtained based on the results of the supervised classification analysis. The Sentinel-2A imagery in 2018 covered an area of 8.43 hectares, and in 2020, it decreased to 7.30 hectares with an accuracy test value of 80%. The decrease in the seagrass area in the waters of Pengudang Village is caused by several factors, one of which is oil pollution in the Bintan region, which occurs regularly every year and has affected the condition of the ecosystem in the region.","PeriodicalId":470797,"journal":{"name":"Buloma: Buletin Oseanografi Marina","volume":"85 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Buloma: Buletin Oseanografi Marina","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.14710/buloma.v12i3.52800","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Ekosistem lamun dapat terganggu oleh berbagai faktor seperti perubahan suhu, polusi, kerusakan habitat, destructive fishing, dan pencemaran laut. Pemantauan kondisi lamun sangat penting dilakukan untuk memastikan keseimbangan ekosistem tetap terjaga, terutama pada daerah konservasi seperti di Desa Pengudang yang menjadi wilayah konservasi lamun. Salah satu cara yang dapat digunakan dalam mengamati kondisi ekosistem lamun untuk melihat perubahan yang terjadi adalah menggunakan kombinasi sistem informasi geografis dengan pengindraan jauh. Pada teknologi pengindraan jauh data yang digunakan yaitu Citra Sentinel-2A. Tujuan dari penelitian ini adalah memetakan luasan lamun di perairan Desa Pengudang dengan menggunakan Algoritma Lyzenga. Metode Lyzenga dikenal dengan nama metode depth-invariant index atau metode water column correction (koreksi kolom air). Koreksi kolom air bertujuan untuk mengeliminasi kesalahan identifikasi spektrum habitat karena faktor kedalaman selanjutnya dilanjutkan dengan proses supervised classification pada citra. Luasan lamun di perairan Desa Pengudang didapatkan berdasarkan hasil analisis klasifikasi terbimbing. Citra Sentinel-2A pada tahun 2018 mencapai angka 8.43 dan pada tahun 2020 mengalami penurunan dengan angka 7.30 hektar dengan nilai uji akurasi 80%. Penurunan luas padang lamun di perairan Desa Pengudang disebabkan oleh beberapa faktor, salah satunya adalah pencemaran minyak di wilayah Bintan yang terjadi secara teratur setiap tahun dan telah mempengaruhi kondisi ekosistem di wilayah tersebut. Seagrass ecosystems can be disturbed by various factors such as changes in temperature, pollution, habitat destruction, and human activities, including unsustainable fishing, marine pollution, and chemical use. Therefore, monitoring the condition of seagrass ecosystems is essential to ensure the balance of the ecosystem is maintained, especially in conservation areas. Pengudang Village is one of the villages that has been designated as a seagrass conservation area. One of the ways to observe the condition of seagrass ecosystems and detect changes is to use a combination of geographic information systems and remote sensing. The data used in remote sensing technology is the Sentinel-2A image. The purpose of this research is to map the seagrass area in the waters of Pengudang Village using the Lyzenga Algorithm, also known as the depth-invariant index method or water column correction method. The water column correction method aims to eliminate errors in habitat spectral identification due to depth factors before proceeding with the supervised classification process on the image. The seagrass area in the waters of Pengudang Village was obtained based on the results of the supervised classification analysis. The Sentinel-2A imagery in 2018 covered an area of 8.43 hectares, and in 2020, it decreased to 7.30 hectares with an accuracy test value of 80%. The decrease in the seagrass area in the waters of Pengudang Village is caused by several factors, one of which is oil pollution in the Bintan region, which occurs regularly every year and has affected the condition of the ecosystem in the region.
利用 2018 年和 2020 年哨兵 2A 图像绘制民丹岛彭古当村海域的海草生态系统区域图
海草的生态系统可能会受到温度变化、污染、栖息地破坏、破坏性捕鱼和海洋污染等因素的干扰。监测海草状况是确保生态系统平衡的关键,特别是在像海草保护区域这样的保护区域。观察海草生态系统的变化的一个可能的方法是将地理信息系统与远程感知系统结合起来。采用的远程成像技术是哨兵- 2a的图像。这项研究的目的是用Lyzenga算法绘制出山门在捕食村水域的lu芒。Lyzenga方法被称为depthinvariant方法或water column校正法。水列校正旨在消除栖息地光谱识别错误,因为由此产生的深度因素继续对其图像进行监督分类过程。根据结果进行的分类分析,可以在判断村水域发现海葵。2018年的萌芽期为8.43,2020年为7.30英亩,测试准确度为80%。食道海沟面积的迅速下降是由几个因素造成的,其中一个原因是油渍地区每年定期发生,影响了该地区的生态系统状况。Seagrass ecosystems可能会被温度、污染、栖息地破坏和人类行为、包括不可持续的钓鱼、海洋污染和化学使用等因素所困扰。在此,监测海草生态系统的情况使生态系统的平衡得以维持,特别是在保护区域内。这个村子的主人是被指定为海草保护地区的恶棍之一。观察海洋生态系统和探测变化的一种方法是利用地理信息系统和远程感知。使用遥控器技术的数据是哨兵2a图像。这项研究的目的是用Lyzenga算法对这个村庄水源的分布区域进行分析,当时人们还称其为土壤不变异指数或水column校正方法。水的可纠正的方法存在于其光谱已知的地方,在处理该图像之前存在于地方当局的存在。村评论家水域的海草区是基于超观古典分析的结果而被调查的。2018年守卫守卫面积为8.43 hectares,到2020年,精确到7.30吨,准确测试超过80%。与此同时,该地区最严重的生态系统也受到该地区石油污染的影响。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信
小红书