Aplikasi citra Worldview-2 dengan data groud truth habitat masih memiliki kekurangan yaitu membutuhkan waktu yang lama, akses yang terbatas, biaya yang tinggi serta faktor resiko. Teknik survei menggunakan drone dapat mengurangi keterbatasan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi dan uji akurasi hasil klasifikasi habitat perairan dangkal di Pulau Lancang dan Pulau Sebaru Besar dari citra Worldview-2 dengan inputan data ground truth habitat (GTH) dan virtual ground truth (VGT) serta mengeksplorasi resolusi spasial citra drone pada ketinggian yang berbeda. Hasil overall accuraccy diperoleh untuk 7 kelas habitat di Pulau Lancang dengan data GTH dan VGT masing-masing sebesar 65,5% dan 60,6%. Sedangkan di Pulau Sebaru Besar masing-masing sebesar 67,5% dan 64,6%. Perbandingan akurasi hasil klasifikasi didapat selisih 4,9% di Pulau Lancang dan 2,9% di Pulau Sebaru Besar. Hasil uji signifikansi metode GTH dan VGT di Pulau Lancang berbeda nyata dengan nilai Z sebesar 2,0851, sedangkan di Pulau Sebaru Besar tidak berbeda nyata dengan nilai Z sebesar 0,5255, sehingga pemetaan habitat bentik dengan metode VGT dapat digunakan sebagai alternatif pengamatan di lapangan secara in-situ, namun ini masih memerlukan penelitian lanjutan.
Remote sensing technology can provide spatial information for mapping shallow water benthic habitat, a case study conducted on Sebaru Besar Island. The purpose of this study was to analyze mapping accuracy of shallow water benthic habitats usings WorldView 2 and SPOT 6 (201 imageries). The classification of multispectral images is carried out using the Depth Invariant Index (DII) transformation and by applying the Maximum Likelihood (MLH) algorithm to both satellite images. The number of benthic habitat classes produced are eight habitat classes from each image used. The results of the analysis show that the overall accuracy in Worldview 2 and SPOT 6 images is 61.29% and 51.61%. Results of Z-statistic comparison between Worldview-2 and SPOT-6 imagery was 1,04, means that the results did not differ significantly.
Indonesian waters hold the world’s mega biodiversity of coral reefs. However, a range of anthropogenic pressures are threatening the coral reefs persistence. Since the early 20th century, remote sensing data has been assessed to map and monitor coral reefs. The reef habitats are monitored at various hierarchical spatial scales using integrated remote sensing and field data, but the level of detail and accuracy at a single point still questionable. Therefore, this study aims to assess the coral reefs methodology based on an integrated digital image processing approach. The method will employ a multi-pair and a single pair or an initial pair of Depth Invariant Index (DII) transformation bands, pixel-based Isodata and K-Means algorithm, and supervised classification method based on maximum likelihood and nearest neighbor algorithms. Object-based classification images, training areas, and data references were supported by previous research. The findings indicate that the maximum likelihood algorithm is better to apply for supervised classification for a single transformation band, while the K-Means algorithm is better for pixel-based classification since better accuracy can be obtained. However, various remote sensing data, band combinations, and clusters may affect the difference in results.
Pulau Sebaru Besar merupakan salah satu pulau yang terdapat di bagian utara Kepulauan Seribu yang memliki keanekaragaman habitat perairan laut dangkal. Citra resolusi tinggi diintegrasikan dengan data observasi lapang dapat menjadi alternatif sumber informasi terkait habitat bentik perairan laut dangkal. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi akurasi hasil klasifikasi habitat bentik perairan dangkal di Pulau Sebaru Besar Kepulauan Seribu menggunakan citra WorldView-2 dengan penerapan 9 dan 7 kelas serta melakukan uji akurasi hasil klasifikasi. Data citra WorldView-2 yang digunakan merupakan salah satu citra resolusi tinggi dengan resolusi spasial 1,84 x 1,84 meter 2 yang diakuisisi pada tanggal 7 Mei 2018. Survei lapang habitat bentik perairan dangkal dilakukan pada tanggal 10-12 Mei 2018 dan 09-10 Desember 2018 dengan teknik foto kuadrat yang menghasilkan sampelsampel sebanyak 159 titik. Persentase tutupan habitat setiap foto kuadrat dianalisis dengan perangkat lunak Coral Point Count with Excel extensions (CPCe). Berdasarkan hasil penelitian akurasi klasifikasi pemetaan habitat bentik perairan dangkal untuk 9 dan 7 kelas dihasilkan akurasi sebesar 63,2% dan 67,5% dengan algoritma Maximum Likelihood Classification (MLC). Habitat bentik perairan dangkal dapat dipetakan dengan baik, sehingga bisa menjadi masukan basis data informasi untuk pengelola Taman Nasional Kepulauan Seribu (TNKpS) kaitannya dalam usaha monitoring habitat bentik terkhusus terumbu karang dan upaya konservasi habitat perairan laut dangkal.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.