Pemetaan Perubahan Luasan Padang Lamun Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2A di Pulau Lancang
Date
2023Author
Putri, Delila Utary Yudiva
Siregar, Vincentius P
Agus, Syamsul Bahri
Metadata
Show full item recordAbstract
Lamun merupakan salah satu komponen utama penyusun ekosistem perairan
laut dangkal. Tumbuhan lamun memiliki fungsi secara ekologis dan ekonomis
diantaranya sebagai sumber utama produktivitas primer di laut dan bahan baku
obat-obatan. Penyusutan areal padang lamun terjadi karena adanya aktivitas
manusia di wilayah pesisir dan ancaman dari alam. Penelitian ini bertujuan
memetakan dan mengetahui perubahan luasan lamun tahun 2017 dan 2022
menggunakan citra Sentinel-2A di Pulau Lancang, Kepulauan Seribu. Penelitian ini
melalui beberapa tahapan seperti pengambilan data lapang, pra-pengolahan citra,
koreksi kolom perairan, klasifikasi citra, dan deteksi perubahan luasan lamun.
Klasifikasi lamun di Pulau Lancang terbagi menjadi tiga kelas yaitu lamun padat,
lamun sedang, dan non lamun. Klasifikasi dengan metode maximum likelihood
menghasilkan luas area lamun tahun 2017 sebesar 78.43 ha dan tahun 2022 sebesar
72.43 ha. Perubahan luasan lamun yang terjadi dari lamun menjadi non lamun
adalah sebesar 26.78 ha. Sementara perubahan luasan dari non lamun menjadi
lamun sebesar 20.78 ha. Seagrass is a crucial component of shallow marine ecosystems. These plants
have ecological and economic functions, being the primary source of productivity
in the sea and providing raw materials for medicine. Unfortunately, human
activities in coastal areas and threats from nature cause the shrinkage of seagrass
beds. The goal of this study is to map and analyze changes in the seagrass area on
Lancang Island, Kepulauan Seribu, using Sentinel-2A imagery from 2017 and 2022.
The research involved several stages, including field data collection, image pre processing, water column correction, image classification, and detection of changes
in the seagrass area. The classification of seagrass on Lancang Island were divided
into three classes, namely dense seagrass, medium seagrass, and non-seagrass. The
maximum likelihood method was used for classification, resulting in an area of
78.43 ha for seagrass in 2017 and 72.43 ha in 2022. The detection of seagrass to
non-seagrass area change resulted in a net loss of 26.78 ha. On the other hand, the
change from non-seagrass to seagrass area was 20.78 ha.
