Pemetaan Komposisi Spesies Lamun Di Sebagian Wilayah Pulau Pari Kepulauan Seribu Menggunakan Citra Worldview-2 Berdasarkan Pendekatan Obia

Jennifer Wijaya, Dr. Pramaditya Wicaksono, S.Si., M.Sc

2023 | Skripsi | KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH

Padang lamun merupakan salah satu sumberdaya laut di lingkungan
perairan laut dangkal yang keberadaannya memiliki peranan penting, salah satunya
sebagai penyimpan cadangan karbon yang mencegah peningkatan suhu bumi.
Setiap komposisi spesies lamun bahkan memiliki fungsi yang unik dan kontribusi
yang berbeda untuk suatu wilayah perairan. Informasi spasial komposisi spesies
lamun penting untuk diketahui agar pengelolaan padang lamun dapat sesuai dengan
komposisi spesies yang ada serta dapat dimanfaatkan dengan benar. Kurangnya
data spasial komposisi spesies lamun menyebabkan pengelolaan padang lamun di
Indonesia belum optimal, seperti yang terjadi di Pulau Pari, Kepulauan Seribu. Citra
WorldView-2 merupakan salah satu citra penginderaan jauh yang memiliki resolusi
spasial yang tinggi sehingga diharapkan mampu memetakan komposisi spesies
lamun dengan akurasi yang tinggi dan presisi. Tujuan penelitian ini adalah (1)
memetakan komposisi spesies lamun dan (2) menguji akurasi pemetaan komposisi
spesies lamun di sebagian wilayah Pulau Pari, Kepulauan Seribu menggunakan
citra WorldView-2. Komposisi spesies lamun di diperoleh melalui kombinasi
pendekatan OBIA (Object-Based Image Analysis) berupa segmentasi dan
klasifikasi multispektral dengan algoritma random forest. Komposisi spesies lamun
di sebagian pulau pari dikelaskan berdasarkan skema klasifikasi life-form yang
menghasilkan kelas Enhalus acoroides (Ea), Enhalus acoroides-Thalassia
hemprichii (EaTh), dan Thalassia hemprichii-Cymodocea rotundata (ThCr) dengan
nilai overall accuracy (OA) 60,76%.

Seagrass beds are one of the marine resources in shallow coastal waters
that play an important role, including serving as carbon sinks that help mitigate
global warming. Each seagrass species composition has unique functions and
contributes differently to a particular marine area. Spatial information on seagrass
species composition is crucial for proper seagrass bed management and utilization.
The lack of spatial data on seagrass species composition has hindered optimal
seagrass bed management in Indonesia, such as in Pari Island, Thousand Islands.
WorldView-2 imagery is one of the high-resolution remote sensing images expected
to accurately and precisely map seagrass species composition. The objectives of
this research are (1) to map seagrass species composition and (2) to assess the
accuracy of seagrass species composition mapping in a part of Pari Island,
Thousand Islands, using WorldView-2 imagery. The seagrass species composition
is obtained through a combination of Object-Based Image Analysis (OBIA)
approaches, including multispectral segmentation and classification using the
random forest algorithm. The seagrass species composition in a part of Pari Island
is classified based on a life-form classification scheme, resulting in the classes
Enhalus acoroides (Ea), Enhalus acoroides-Thalassia hemprichii (EaTh), and
Thalassia hemprichii-Cymodocea rotundata (ThCr), with an overall accuracy (OA)
of 60,76% .

Kata Kunci : Padang lamun, Komposisi Spesies, WorldView-2, Random forest, OBIA, Seagrass beds, Species Composition, WorldView-2, , Random forest