PEMETAAN EKOSISTEM LAMUN DENGAN DAN TANPA KOREKSI KOLOM AIR DI PERAIRAN PULAU PAJENEKANG, SULAWESI SELATAN

Koreksi kolom air dalam pemetaan habitat bentik menggunakan data satelit dapat meningkatkan nilai akurasi informasi yang dihasilkan, seperti yang telah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk melihat distribusi lamun dengan perlakuan dengan dan tanpa koreksi kolom air menggunakan klasifikasi berbasis objek (OBIA) di Pulau Pajanekang. Data sebaran padang lamun dan non lamun sebanyak 347 titik diambil pada Juli-Agustus 2018 dengan transek 1x1 m2. Data satelit yang digunakan adalah citra satelit SPOT-7 akuisisi pada 27 Maret 2017 dengan resolusi 6x6 m2. Pada penelitian ini metode klasifikasi OBIA menggunakan beberapa algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machine (SVM), Bayes, K-Nearest Neighbour (KNN), dan Decision Tree (DT) untuk memetakan habitat bentik dan lamun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan perlakuan dengan koreksi kolom air dan tanpa koreksi kolom air pada pemetaan ekosistem habitat bentik dan lamun dengan menggunakan beberapa algoritma klasifikasi menunjukkan hasil akurasi yang tidak berbeda nyata. Namun demikian, dari empat algoritma yang digunakan, algoritma Bayes tanpa koreksi kolom air memberikan nilai akurasi tertinggi untuk pemetaan habitat bentik sebesar 70,36% dan habitat lamun sebesar 66,47%. Hal tersebut menunjukkan bahwa koreksi kolom air tidak selamanya memberikan hasil yang lebih baik dalam klasifikasi habitat bentik dan lamun dari citra satelit digital.Previous studies showed that water column correction in habitat benthic mapping using remote sensing data can increase the accuracy of the information produced. This study aims to look at the distribution of seagrasses with and without water column correction using object-based classification (OBIA) on the Pajanekang Island. Field data on the distribution of seagrass and non-seagrass of a total of 347 points were taken in July-August 2018 with a transect 1x1 m2. The satellite data used was SPOT-7 imagery acquired on March 27, 2017, with a spatial resolution of 6×6 m2. Within the OBIA classification method, we used several algorithms such as Support Vector Machine (SVM), Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), and Decision Tree (DT) to map benthic and seagrass habitats. The results showed that the treatment of with and without water column correction in mapping benthic and seagrass ecosystem habitats using several classification algorithms produced no significant difference in the accuracy of classification image product. However, from the four algorithms used, the Bayes algorithm without water column correction produced the highest accuracy value for benthic habitat mapping of 70.36% and seagrass habitat of 66.47%. The results showed that water column correction did not provide better results in the classification of benthic and seagrass habitats of digital satellite imagery than that of without water column correction

Pengembangan Model Identifikasi Habitat Bentik Menggunakan Pendekatan Segmentasi Object-Based Image Analysis (OBIA) dan Algoritma Machine Learning (Studi Kasus: Pulau Pari, Kepulauan Seribu)

Identifikasi dan klasifikasi habitat bentik di perairan dangkal menggunakan citra satelit semakin berkembang. Pengembangan model dalam mengidentifikasi objek habitat bentik sangat penting untuk mengisi kebutuhan pemetaan habitat bentik dengan akurasi yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model identifikasi habitat bentik dari data citra satelit penginderaan jauh menggunakan metode segmentasi berbasis objek dan algoritma klasifikasi machine learning. Tiga pendekatan klasifikasi digital yang digunakan adalah support vector machine (SVM), decision tree (DT) dan random forest (RF). Ketiga algoritma tersebut diterapkan pada hasil segmentasi citra berbasis objek untuk menguji akurasi dari hasil klasifikasi habitat bentik. Data yang digunakan adalah citra satelit resolusi tinggi SPOT 6 yang diakuisisi pada wilayah Gugus Pulau Pari pada tanggal 20 Mei 2020. Hasil penelitian menunjukkan pendekatan segmentasi berbasis objek membentuk pola segmen yang lebih rapat pada obyek heterogen dibandingkan dengan obyek yang relatif homogen (misalnya obyek daratan dan perairan). Algoritma machine learning yang diterapkan pada hasil segmentasi berbasis objek menghasilkan nilai akurasi keseluruhan (overall accuracy) lebih dari 70% untuk setiap algoritma, dengan rincian hasil adalah 75.83% untuk SVM, 74.17% untuk DT, dan 83.33% untuk RF. Dari ketiga algoritma machine learning yang diterapkan pada hasil segmentasi berbasis objek terlihat algoritma RF memiliki nilai akurasi yang paling baik dibandingkan dengan algoritma lainnya