Bakau

Citra satelit desa Nukuni di Ono-i-Lau, Fiji. Ono-i-Lau adalah sekelompok pulau di dalam sistem karang penghalang di kepulauan Fiji di Kepulauan Lau. Foto © Planet Labs Inc.

Platform Global Mangrove Watch memberikan akses ke peta luasan mangrove terlengkap dan terkini dalam skala global. Metodologi yang digunakan untuk membuat peta ini dari data penginderaan jauh dirangkum di bawah ini. Untuk deskripsi lengkap lihat Bunting dkk. 2018.

Bank Gambar Laut Mangrove Australia Matt Curnock

Pohon bakau di Pulau Orpheus, Australia. Kredit: Matt Curnock/Ocean Image Bank

Menemukan Mangrove

Untuk memetakan mangrove, langkah pertama yang harus dilakukan adalah menargetkan hanya area di mana mangrove dapat tumbuh. Dengan menggunakan karakteristik habitat mangrove, banyak daerah non-pesisir dan non-tropis dapat dihilangkan. Kombinasi metode yang digunakan:

  1. Berdasarkan peta mangrove yang ada, targetkan area yang diperkirakan akan ada mangrove
  2. Menggunakan data ketinggian NASA Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), mengecualikan area di atas zona pesisir dataran rendah untuk membuat lapisan habitat bakau
  3. Menggunakan masker air pantai, kecualikan area lahan kering.

Dapatkan Gambar Penginderaan Jauh

Setelah area yang diinginkan dibingkai, tim memperoleh gambar penginderaan jauh dari dua sensor berbeda: gambar satelit optik dari Landsat 5 / Landsat 7 dan gambar satelit radar dari ALOS PALSAR Radar. Karena tutupan awan, perbedaan vegetasi menurut musim dan perubahan alam lainnya, beberapa gambar yang diambil pada waktu yang berbeda antara tahun 2009 dan 2011 digunakan untuk area yang sama, mengoreksi, mengisi celah dan saling melengkapi.

Delta di Landsat Gabon

Gambar delta di Gabon divisualisasikan menggunakan kombinasi band yang berbeda dari band Landsat dan ALOS PALSAR. Kombinasi warna ini digunakan untuk mengidentifikasi daerah tergenang dan mangrove. Sumber: Aldous et al. 2021

Memproses Gambar

Setelah dipilih, gambar siap untuk diproses dan data pelatihan dihasilkan. Untuk peta luasan mangrove Global Mangrove Watch, 128 juta sampel digunakan sebagai data pelatihan.

Klasifikasi Gambar

Setelah data pelatihan dihasilkan, klasifikasi citra dilakukan. Dalam kasus peta luasan mangrove, klasifikasi didasarkan pada data radar dan optik dan setiap piksel diberikan atribusi kelas mangrove atau non-mangrove.

Pengesahan

Peta luasan mangrove yang dihasilkan diperiksa untuk kesalahan, suatu proses validasi yang membandingkan klasifikasi dengan area yang diketahui ada atau tidaknya mangrove, yang biasanya berbeda dari data pelatihan.

Membuat Pembaruan Tahunan Luas Mangrove

Untuk membuat peta luasan mangrove baru setiap tahun, tim Global Mangrove Watch telah membuat proses yang mengidentifikasi perubahan terhadap peta luasan mangrove 2010. Metode deteksi perubahan peta-ke-gambar ini digunakan karena jarang ada cukup citra yang tersedia setiap tahun untuk membuat peta baru dan dengan mengurangi jumlah pemrosesan data, tim dapat menghasilkan produk yang lebih cepat dengan input komputasi yang jauh lebih rendah.

Translate »