APLIKASI PENGINDERAAN JAUH DENGAN CITRA SATELIT QUICKBIRD UNTUK PEMETAAN MANGROVE DI PULAU KARIMUNJAWA, KABUPATEN JEPARA, JAWA TENGAH

Transkripsi

1 APLIKASI PENGINDERAAN JAUH DENGAN CITRA SATELIT QUICKBIRD UNTUK PEMETAAN MANGROVE DI PULAU KARIMUNJAWA, KABUPATEN JEPARA, JAWA TENGAH Oleh : Suseno Wangsit Wijaya C PROGRAM STUDI ILMU KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2005

2 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa Skripsi yang berjudul : APLIKASI PENGINDERAAN JAUH DENGAN CITRA SATELIT QUICKBIRD UNTUK PEMETAAN MANGROVE DI PULAU KARIMUNJAWA, KABUPATEN JEPARA, JAWA TENGAH adalah benar merupakan hasil karya sendiri dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada perguruan tinggi manapun. Semua sumber data dan informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun yang tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka dibagian akhir Skripsi ini. Bogor, November 2005 SUSENO WANGSIT WIJAYA C

3 RINGKASAN SUSENO WANGSIT WIJAYA. Aplikasi Penginderaan Jauh Dengan Citra Satelit QuickBird Untuk Pemetaan Mangrove di Pulau Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah. Dibimbing oleh VINCENTIUS PAULUS SIREGAR dan MUJIZAT KAWAROE. Penelitian ini bertujuan untuk identifikasi mangrove dengan satelit QuickBird di Taman Nasional Karimunjawa. Selain itu juga dilakukan pemetaan ekosistem mangrove dan kajian Indeks Nilai Penting (INP) dari ekosistem mangrove tersebut. Survei lapang dilaksanakan pada 3-12 Juli 2004 di Taman Nasional Karimunjawa, Jepara, Jawa Tengah. Parametar yang diukur meliputi nama spesies dan diameter batang. Pengolahan citra dilakukan di Laboratorium Geomatic and Natural Recources, SEAMEO-BIOTROP, Bogor. Citra Satelit QuickBird yang akan digunakan telah mengalami berbagai tahap pengolahan awal, yaitu : koreksi geometrik, koreksi radiometrik dan penajaman citra menggunakan komposit 423. Setelah itu dilakukan pembuatan training area dan supervised classification dengan metode maximum likelihood. Ketelitian klasifikasi dapat diketahui dengan confusion matrix. Satelit ini mampu membedakan dua genus mangrove yaitu Avicennia dan Rhizophora. Genus lain yang terdapat di Karimunjawa tidak dapat dipisahkan karena luasannya kecil sehingga tidak dapat dibuat daerah latihnya. Untuk kerapatan mangrove ditentukan dengan indeks vegetasi. Citra hasil klasifikasi dari komposit 423 tersebut memiliki overall accuracy sebesar 84,33% dengan koefisien kappa 0,812. Hal ini berarti jumlah total piksel yang terkelaskan dengan benar adalah 84,33% dan proses klasifikasi yang dilakukan memiliki ketepatan 81,20% yang dihasilkan dari klasifikasi acak. Indeks vegetasi yang digunakan adalah yang memiliki koefisien determinasi dan koefisien korelasi tertinggi. Dari indeks vegetasi yang dicobakan, koefisien determinasi terbesar untuk Rhizophora adalah RVI dengan (R 2 ) = 54,02% dan korelasi (r) = 0,73. Untuk Avicennia koefisien determinasi terbesar (R 2 ) = 54,02% dan korelasi (r) = 0,73 dengan TNDVI. Setelah itu dilakukan proses overlay antara citra penutupan lahan dengan citra kerapatan dari indeks vegetasi. Hasil ini memberikan informasi mengenai genus mangrove dan tingkat kerapatannya. Pada hasil overlay kelas Rhizophora dengan kerapatan sedang memiliki luasan terbesar, dan kelas Avicennia dengan kerapatan sangat rapat memiliki luasan terkecil. Kecilnya koefisien determinasi dan koefisien korelasi antara Indeks Nilai Penting (INP) dan nilai spektral satelit menandakan satelit belum mampu mendeteksi hubungan antara nilai spektral dengan INP mangrove. Kesulitan ini disebabkan INP merupakan indeks ekologi, yang menyatakan peranan jenis mangrove dalam komunitasnya. Dari survei lapang hutan mangrove di P. Karimunjawa ditemukan delapan spesies mangrove, yaitu : Acanthus ilicifolius, Aegiceras corniculatum, Avicennia alba, Excoecaria agallocha, Rhizophora apiculata, Rhizophora mucronata, Rhizophora stylosa, dan Sonneratia alba.

4 APLIKASI PENGINDERAAN JAUH DENGAN CITRA SATELIT QUICKBIRD UNTUK PEMETAAN MANGROVE DI PULAU KARIMUNJAWA, KABUPATEN JEPARA, JAWA TENGAH Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Perikanan pada Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor Oleh : Suseno Wangsit Wijaya C PROGRAM STUDI ILMU KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2005

5 Judul Nama NRP : APLIKASI PENGINDERAAN JAUH DENGAN CITRA SATELIT QUICKBIRD UNTUK PEMETAAN MANGROVE DI PULAU KARIMUNJAWA, KABUPATEN JEPARA, JAWA TENGAH : Suseno Wangsit Wijaya : C Disetujui, Pembimbing I Pembimbing II Dr. Ir. Vincentius P. Siregar, DEA Ir. Mujizat Kawaroe, M.Si. NIP NIP Mengetahui, Dekan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Dr. Ir. Kadarwan Soewardi NIP Tanggal lulus : 9 September 2005

6 KATA PENGANTAR Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan karunia-nya, sehingga skripsi ini dapat diselesaikan. Topik yang diajukan adalah Aplikasi Penginderaan Jauh Dengan Citra Satelit QuickBird Untuk Pemetaan Mangrove di Pulau Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah. Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada Dr. Ir. Vincentius P. Siregar, DEA dan Ir. Mukjizat Kawaroe, M.Si. selaku komisi pembimbing, serta semua pihak yang telah membantu hingga selesainya skripsi ini. Penulis menyadari akan adanya kekurangan-kekurangan pada skripsi penelitian ini. Oleh karena itu penulis sangat mengharapkan kritik dan saran yang sifatnya membangun. Semoga skripsi ini bermanfaat bagi penulis pada khususnya dan bagi pembaca pada umumnya. Bogor, November 2005 Suseno Wangsit Wijaya

7 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR LAMPIRAN... xi 1. PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan Penelitian TINJAUAN PUSTAKA Definisi dan Ruang Lingkup Mangrove Penyebaran dan Luas Hutan Mangrove Fungsi Ekosistem Hutan Mangrove Aplikasi Penginderaan Jauh Untuk Mangrove Penggunaan Indeks Vegetasi Untuk Kerapatan Mangrove Karakteristik Satelit QuickBird Keadaan Umum Wilayah Penelitian BAHAN DAN METODE Waktu dan Lokasi Alat dan Bahan Metode Penelitian Survei lapang Penentuan lokasi Ukuran, jumlah dan bentuk petak contoh Parameter yang diukur Pengolahan data lapang Pemrosesan data citra Pemulihan citra Penajaman citra Klasifikasi citra Ketelitian klasifikasi Algoritma yang digunakan Gabungan citra hasil klasifikasi dengan indeks vegetasi HASIL DAN PEMBAHASAN Koreksi Radiometrik dan Geometrik Klasifikasi Citra Komposit Ketelitian Klasifikasi Analisis Indeks Vegetasi... 38

8 4.5. Overlay Klasifikasi Citra Komposit dan Indeks Vegetasi Hubungan INP dan Indeks Vegetasi Kondisi Ekosistem Mangrove KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN RIWAYAT HIDUP... 71

9 DAFTAR TABEL Tabel Halaman 1. Karakteristik Satelit QuickBird Bentuk Matriks Kesalahan (Confusion Matrix) Nilai Digital Citra Sebelum dan Sesudah Koreksi Radiometrik Luasan Penutupan Lahan Citra QuickBird Hasil Klasifikasi Hubungan Antara Indeks Vegetasi dengan Kerapatan Rhizophora dan Avicennia Luasan Genus dan Kerapatan Mangrove Hubungan Antara Indeks Vegetasi dengan INP Rhizophora dan Avicennia... 43

10 DAFTAR GAMBAR Gambar Halaman 1. Sifat Pantulan Komponen Vegetasi Satelit QuickBird Peta Lokasi Penelitian Bentuk Petak Contoh Diagram Alir Pengolahan Citra Perbandingan Histogram Band 1 Sebelum dan Sesudah Koreksi Radiometrik Citra Hasil Koreksi Geometrik dan Radiomertik Penajaman Citra dengan RGB Histogram Citra Komposit Grafik Reflektansi Tiap Band Dari Beberapa Kenampakan Panjang Gelombang (ë) Hasil Klasifikasi Tutupan Lahan Citra QuickBird Komposit Grafik Regresi Linear Antara Kerapatan Rhizophora dan RVI Histogram Citra Dengan Indeks Vegetasinya Peta Distribusi dan Kerapatan Mangrove di P. Karimunjawa... 42