slot gacor slot gacor hari ini slot gacor 2025 demo slot pg slot gacor slot gacor
STUDI PEMETAAN HABITAT DASAR PERAIRAN LAUT DANGKAL BERDASARKAN ANALISIS DIGITAL MENGGUNAKAN CITRA PLEIADES MULTISPEKTRAL DI PERAIRAN PULAU MENJANGAN BESAR, KEPULAUAN KARIMUNJAWA, JAWA TENGAH | Aldin | Jurnal Geodesi Undip skip to main content

STUDI PEMETAAN HABITAT DASAR PERAIRAN LAUT DANGKAL BERDASARKAN ANALISIS DIGITAL MENGGUNAKAN CITRA PLEIADES MULTISPEKTRAL DI PERAIRAN PULAU MENJANGAN BESAR, KEPULAUAN KARIMUNJAWA, JAWA TENGAH

1Departemen Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Diponegoro, Indonesia

2Departemen Oseanografi Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Diponegoro, Indonesia

Received: 26 Dec 2019; Published: 26 Dec 2019.

Citation Format:
Abstract

ABSTRAK

Pulau Menjangan Besar adalah salah satu pulau di Kepulauan Karimunjawa yang terkenal dengan wisata bawah laut terutama terumbu karang. Terumbu karang merupakan bagian dari habitat dasar perairan laut dangkal yang memiliki potensi sumber daya laut dan patut diperhitungkan sehingga pemetaan sebaran dan luasan habitat dasar perairan laut dangkal sangatlah dibutuhkan dalam pengembangan potensi sumber daya laut dan pesisir. Kurangnya informasi ilmiah terkait habitat dasar perairan laut dangkal terutama terumbu karang di Pulau Menjangan Besar membuat proses pemantauan keadaan habitat dasar perairan laut dangkal mengalami kesulitan.

Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui kemampuan dan potensi citra satelit Pleiades-1A multispektral dalam pemetaan habitat dasar perairan laut dangkal dan mengetahui kelas dan pola spasial habitat dasar perairan laut dangkal berdasarkan hasil analisis citra satelit Pleiades-1A dan survei lapangan. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pemanfaatan teknologi pengindraan jauh menggunakan citra Pleiades-1A dengan algoritma Lyzenga. Metode algoritma Lyzenga digunakan untuk memetakan material penutup material penutup substrat dasar pada perairan laut dangkal.

Berdasarkan hasil pengolahan dan klasifikasi citra  Pleiades-1A diperoleh hasil uji akurasi sebesar 88,33 %. Hasil tersebut menunjukan bahwa citra Pleiades-1A mampu mendeteksi kanampakan habitat dasar perairan laut dangkal secara baik. Berdasarkan hasil klasifikasi dalam pemetaan habitat dasar perairan laut dangkal menunjukan kenampakan 5 kelas yang terdiri dari kelas pasir sebesar 60%, kelas makroalga 17%, kelas terumbu karang 11%, kelas lamun 8% dan kelas pecahan karang 4%. Pola dari masing-masing kelas tersebar secara acak di daerah penelitian dan didominasi oleh kelas pasir.

 

Kata Kunci : Algoritma Lyzenga, Citra Pleiades-1A, Habitat Dasar Perairan Laut Dangkal, Menjangan Besar

 

ABSTRACT

Menjangan Besar Island is one of the islands in the Karimunjawa Islands. The island is famous for underwater tourism especially coral reefs. Coral reefs are part of shallow sea bottom habitats that have considerable marine resource potential so that the mapping of the distribution and extent of shallow sea bottom habitats is very much needed in developing the potential of marine and coastal resources. Lack of scientific information related to shallow sea bottom habitats, especially coral reefs on the Menjangan Besar Island, has made it difficult to monitor the situation of shallow sea bottom habitats.

The purpose of this study is to determine the ability and potential of multispectral Pleiades-1A satellite imagery in mapping shallow sea bottom habitats and determine the class and spatial patterns of shallow sea bottom habitats based on the results of Pleiades-1A satellite image analysis and field survey. The methodology used in this research is the use of remote sensing technology using Pleiades-1A imagery with Lyzenga algorithm. The Lyzenga algorithm method is used to map the covering material of shallow seabed cover material.

Based on the results of processing and classification of Pleiades-1A images obtained an accuracy test results of 88.33%. These results indicate that the Pleiades-1A imagery is able to detect the appearance of shallow sea bottom habitats. Where the results of the classification in the mapping of shallow sea bottom habitats are divided into 5 classes consisting of 60% sand class, 17% macroalgae class, 11% coral reef class, 8% seagrass class and 4% coral fraction class. The patterns of each class are randomly distributed in the study area and are dominated by sand classes.

 

Keyword : Lyzenga Algorithm, Menjangan Besar, Pleiades-1A Imagery, Shallow Sea Bottom Habitats

Fulltext View|Download
Keywords: Lyzenga Algorithm, Menjangan Besar, Pleiades-1A Imagery, Shallow Sea Bottom Habitats

Article Metrics:

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.