Pemetaan Mangrove Menggunakan Citra Resolusi Tinggi

2.3.2 Pemetaan Mangrove Menggunakan Citra Resolusi Tinggi

Peluncuran satelit IKONOS tahun 1999 dan satelit QuickBird tahun 2001 mengawali era penggunaan citra satelit resolusi tinggi. Pada awalnya informasi penginderaan jauh resolusi tinggi hanya dapat diperoleh melalui foto udara. Dengan adanya satelit yang merekam dengan resolusi tinggi, dan berkembang hingga cukup banyak satelit resolusi tinggi yang mengorbit saat ini – membuka peluang dalam pemetaan mangrove yang lebih baik. Arti kata lebih baik di sini adalah informasi pemetaan yang semakin baik dan semakin detail.

Kuenzer, et al. (2011) merangkum pemetaan mangrove menggunakan citra resolusi tinggi dalam aplikasi berikut.

 Kondisi mangrove terbaru dan distribusi spasial;  diskriminasi spesies mangrove;  estimasi biomassa;  indeks vegetasi dan LAI;  perubahan mangrove (analisis multitemporal); dan  analisis peran mangrove dalam perlindungan pesisir.

Untuk metode pemetaan yang digunakan, metode yang paling banyak digunakan adalah klasifikasi multispektral, klasifikasi berbasis objek, klasifikasi berbasis ANN, indeks vegetasi, hingga interpretasi visual. Setiap metode tersebut menghasilkan derajat akurasi yang berbeda-beda, tergantung pada lokasi pemetaan dan tingkat resolusi spasial yang digunakan.

Meningkatkan keakuratan pemetaan dapat diartikan pula dengan penggunaan citra penginderaan jauh dengan resolusi spasial yang lebih tinggi (resolusi spasial <5 meter). Akan tetapi, penggunaan resolusi spasial yang tinggi bukan berarti meningkatkan akurasi pemetaan. Wang, et al. (2004) melakukan komparasi pemetaan mangrove pada tingkat spesies: Avicennia germinans, Laguncularia racemose , dan Rhizophora mangle; dengan menggunakan dua citra yang berbeda, citra IKONOS dan QuickBird. IKONOS memiliki resolusi spasial 1 meter pada band pankromatik dan 4 meter pada band multispektralnya, sedangkan QuickBird memiliki resolusi spasial 0,7 meter pada band pankromatiknya dan 2,8 meter pada band multispektralnya. Hasilnya bahwa klasifikasi menggunakan citra IKONOS memiliki akurasi sebesar 75,3%, lebih tinggi dari akurasi menggunakan citra QuickBird yang sebesar 72,2%. Hal ini dikarenakan semakin tinggi resolusi spasial bukan berarti semakin mudah dalam pembedaan spektral mangrove. Wang, et al. (2004) menambahkan secara visual tidak dapat membedakan perbedaan tekstural mangrove, walaupun citra QuickBird secara resolusi spasial lebih baik dari IKONOS.

2.3.2.1 Integrasi Data IKONOS dan LiDAR untuk Pemetaan Mangrove

Pada dasarnya, integrasi data penginderaan jauh dilakukan untuk meningkatkan akurasi pemetaan atau untuk menghasilkan peta yang lebih baik. Hal ini dikarenakan dengan menggunakan dua data atau lebih, informasi yang diperoleh dalam pemetaan akan meningkat dan mampu menghasilkan peta yang lebih baik. Terlebih dalam penjelasan sebelumnya, bahwa peta yang akurat dibutuhkan untuk monitoring perubahan ekosistem mangrove. Hal berbeda apabila kita melakukan integrasi antara dua data penginderaan jauh.

Chadwick (2011) berusaha dijelaskan bagaimana meningkatkan klasifikasi pemetaan melalui pengenalan parameter biofisik yang diperoleh dari data LiDAR. Pada akhirnya, akan diperbandingkan antara akurasi pemetaan hanya dengan menggunakan citra IKONOS dan pemetaan yang mengintegrasikan IKONOS dan data LiDAR. Chadwick (2011) melakukan penelitian di Pulau Long Key, 100 km dari Miami, Florida. Pulau Long Key memiliki luas 500 ha, dan telah ditetapkan sebagai Taman Nasional. Hampir 75% dari area pulau ini dilindungi untuk konservasi mangrove. Data penginderaan jauh yang digunakan adalah citra IKONOS yang direkam tanggal 14 Mei 2006. Citra IKONOS sendiri memiliki panjang gelombang yang berbeda untuk masing-masing band, yakni: Chadwick (2011) berusaha dijelaskan bagaimana meningkatkan klasifikasi pemetaan melalui pengenalan parameter biofisik yang diperoleh dari data LiDAR. Pada akhirnya, akan diperbandingkan antara akurasi pemetaan hanya dengan menggunakan citra IKONOS dan pemetaan yang mengintegrasikan IKONOS dan data LiDAR. Chadwick (2011) melakukan penelitian di Pulau Long Key, 100 km dari Miami, Florida. Pulau Long Key memiliki luas 500 ha, dan telah ditetapkan sebagai Taman Nasional. Hampir 75% dari area pulau ini dilindungi untuk konservasi mangrove. Data penginderaan jauh yang digunakan adalah citra IKONOS yang direkam tanggal 14 Mei 2006. Citra IKONOS sendiri memiliki panjang gelombang yang berbeda untuk masing-masing band, yakni:

Untuk menghasilkan peta mangrove digunakan klasifikasi supervised dengan metode maximum likelihood. Data LiDAR digunakan untuk membuat citra DSM (digital surface model) dan DTM (digital terrain model). Dengan mengkonversi masing-masing citra menjadi 8-bit, data DSM dan DTM diintegrasikan dengan citra IKONOS. Dan sebelum dilakukan klasifikasi, dilakukan masking citra terlebih dahulu untuk memisahkan air. Untuk menilai akurasi pemetaan, survei lapangan dilakukan dengan 98 titik sampel. Dalam pengambilan sampel menggunakan area ≥10 m x 10 m untuk mendapatkan informasi spesies dan ketinggiannya.

Hasil klasifikasi mangrove menggunakan citra IKONOS (pada gambar 2.16c) memiliki akurasi total sebesar 83,3%. Dengan akurasi Rhizophora mangle sebesar 82,0% dan akurasi Avicennia germinans sebesar 77,6%. Sedangkan klasifikasi yang menggunakan citra hasil integrasi data DTM dan IKONOS dengan menggunakan training area yang sama, menghasilkan akurasi sebesar 90,4%, atau akurasi lebih baik 7,1% dibandingkan hanya menggunakan citra IKONOS. Dengan akurasi Rhizophora mangle sebesar 91,0% dan akurasi Avicennia germinans sebesar 81,9%.

2.3.2.2 Diskusi

Mengembangkan metode pemetaan untuk meningkatkan akurasi adalah dibutuhkan untuk monitoring ekosistem mangrove. Ini terkait dengan informasi yang terkandung pada peta dan kebijakan akhir yang dapat disimpulkan. Pada sisi lain, pemetaan mangrove pada tingkat spesies dengan citra resolusi tinggi juga sulit untuk dilakukan. Integrasi dengan data LiDAR adalah salah satu cara cara meningkatkan akurasi pemetaan dengan mempertimbangkan faktor biofisik pada habitat mangrove. Sama halnya yang dilakukan oleh Vaiphasa (2006) yang menggunakan pH tanah untuk meningkatkan akurasi pemetaan dari 76% menjadi 88,2%, atau meningkat sebesar 12%. Hal ini karena pH tanah dapat menjadi penentu spesies-spesies mangrove tertentu yang mampu beradaptasi.

Gambar 2.16. (a) citra IKONOS, (b) citra DTM dari data LiDAR, (c) klasifikasi menggunakan citra IKONOS, dan (d) klasifikasi menggunakan data integrasi DTM dan IKONOS. Koreksi yang terjadi adalah pada daerah dengan elevasi yang tinggi adalah bukan mangrove.