Identifikasi Habitat Dasar Perairan Laut Dangkal menggunakan Citra Satelit SPOT-7 di Pulau Kelapa dan Harapan

Abstract

Pemetaan habitat dasar perairan laut dangkal menggunakan data penginderaan jauh multispektral telah banyak dilakukan dan dikembangkan, tetapi hingga saat ini masih terbatas dalam mengklasifikasikan kelompok organisme berdasarkan teknik penajaman citra untuk resolusi menengah dan tinggi. Penggunaan kanal berdasarkan nilai korelasi tinggi seperti pada rasio kanal 0:1 pada citra SPOT-7 memiliki pengaruh yang kuat selama proses klasifikasi, akan tetapi korelasi tinggi pada saluran ini tidak dapat meningkatkan akurasi hasil klasifikasi (Tamondong et al. 2013). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk identifikasi habitat dasar perairan laut dangkal dari citra satelit SPOT-7 dengan penajaman citra depth invariant index menggunakan koreksi atmosfer Dark Object Subtraction dan Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes. Penelitian ini dilaksanakan di perairan Pulau Kelapa, Harapan dan Kelapa Dua pada tanggal 19 – 22 Mei 2016. Citra yang digunakan dalam penelitian yaitu citra satelit SPOT-7 dengan akuisisi tanggal 12 Juni 2016. Prosedur pengolahan data citra dalam penelitian ini dilakukan secara bertahap, yaitu pra-pengolahan citra, penajaman citra, klasifikasi citra dan uji akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penajaman citra menggunakan metode transformasi DII-DOS dan DII-FLAASH dapat memetakan substrat dasar perairan laut dangkal di pulau Kelapa (K1), Harapan (H) dan Kelapa Dua (K2) dengan baik. Berdasarkan hasil klasifikasi citra dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine mampu mengidentifikasi enam kelas habitat dasar perarian laut dangkal yakni, kelas Dead Corall with Alagae (DCA), Karang, Pasir Makroalga, Pasir Lamun, Pasir, dan Rubble dengan benar. Secara keseluruhan uji akurasi berdasarkan titik pengamatan lapang dengan citra klasifikasi SVM untuk enam kelas sampel habitat dasar perairan dangkal pada transformasi DII-DOS adalah 28.50% dan DII-FLAASH 30.15%.