Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

46
DAFTAR PUSTAKA Arifin S, Dirgahayu D, Carolita I. 1996. Studi Kelayakan Klasifikasi Liputan Lahan Terhadap Citra Komposit HIS. Majalah LAPAN no 78. Jakarta: LAPAN. Boone RB, Galvin KA, Smith NM, Lynn SJ. 2000. Generalizing El Nino Effects Upon Maasai Livestock Using Hierarchical Clusters of Vegetation Patterns. Journal of Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 66: 737-744. Bruzzone L, Prieto DF, Serpico SB. 1999. A Neural-Statistical Approach to Multitemporal and Multisource Remote-Sensing Image Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 37:1350- 1359. Budi C. 2000. Model Penduga Biomassa dan Indeks Luas Daun Menggunakan Data Landsat Thematic Mapper (TM) dan SPOT Multispektral (XS) di Hutan Mangrove. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. 95 hlm. Bunt JS, Boto KG, Boto G. 1979. A Survey Method for Estimating Potential Levels of Mangrove Forest Primary Productivity. Marine Biology 52: 123- 128. Campbell JB. 1987. Introduction to Remote Sensing. New York: The Guilford Press. 551 p. Carpenter GA, Gjaja MN, Gopal S, Woodcock CE. 1997. ART Neural Networks for Remote Sensing:Vegetation Classification from Landsat TM and Terrain Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 35: 308-325. Chander G, Markham B. 2003. Revised Landsat-5 TM Radiometric Calibration Procedures and Postcalibration Dynamic Ranges. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41: 2674-2677. Chapman VJ. 1977. Wet Coastal Ecosystem: Ecosystem of the World I. Amsterdam: Elsevier Scientific Publishing Company. 216 p. Chavez PS, Berlin GL, Sowers LB. 1982. Statistical Method for Selecting Landsat MSS Ratio. Journal of Applied Photographic Engineering 8: 23- 30. Chen D, Brutsaert W. 1998. Satellite-sensed Distribution and Spatial Patterns of Vegetation Parameters Over a Tallgrass Prairie. Journal of the Atmospheric Sciences 55(7): 1225-1238.

Transcript of Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Page 1: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

DAFTAR PUSTAKA

Arifin S, Dirgahayu D, Carolita I. 1996. Studi Kelayakan Klasifikasi Liputan Lahan Terhadap Citra Komposit HIS. Majalah LAPAN no 78. Jakarta: LAPAN.

Boone RB, Galvin KA, Smith NM, Lynn SJ. 2000. Generalizing El Nino Effects

Upon Maasai Livestock Using Hierarchical Clusters of Vegetation Patterns. Journal of Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 66: 737-744.

Bruzzone L, Prieto DF, Serpico SB. 1999. A Neural-Statistical Approach to

Multitemporal and Multisource Remote-Sensing Image Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 37:1350- 1359.

Budi C. 2000. Model Penduga Biomassa dan Indeks Luas Daun Menggunakan

Data Landsat Thematic Mapper (TM) dan SPOT Multispektral (XS) di Hutan Mangrove. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. 95 hlm.

Bunt JS, Boto KG, Boto G. 1979. A Survey Method for Estimating Potential

Levels of Mangrove Forest Primary Productivity. Marine Biology 52: 123-128.

Campbell JB. 1987. Introduction to Remote Sensing. New York: The Guilford

Press. 551 p. Carpenter GA, Gjaja MN, Gopal S, Woodcock CE. 1997. ART Neural Networks

for Remote Sensing:Vegetation Classification from Landsat TM and Terrain Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 35: 308-325.

Chander G, Markham B. 2003. Revised Landsat-5 TM Radiometric Calibration

Procedures and Postcalibration Dynamic Ranges. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41: 2674-2677.

Chapman VJ. 1977. Wet Coastal Ecosystem: Ecosystem of the World I.

Amsterdam: Elsevier Scientific Publishing Company. 216 p. Chavez PS, Berlin GL, Sowers LB. 1982. Statistical Method for Selecting

Landsat MSS Ratio. Journal of Applied Photographic Engineering 8: 23-30.

Chen D, Brutsaert W. 1998. Satellite-sensed Distribution and Spatial Patterns of

Vegetation Parameters Over a Tallgrass Prairie. Journal of the Atmospheric Sciences 55(7): 1225-1238.

Page 2: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

76

Congalton RG. 1991. A Review Assessing the Accuracy of Classifications of Remotely Sensed Data. Remote Sensing of Environment 37: 35–46.

Cornejo RH, Koedam N, Luna AR, Troell M, Guebas FD. 2005. Remote Sensing

and Ethnobotanical Assessment of the Mangrove Forest Changes in the Navachiste-San Ignacio-Macapule lagoon complex, Sinaloa, Mexico. Ecology and Society 10(16). http://www.ecologyandsociety.org/vol10/iss1/ art16/ [5 Apr 2007].

Dankwa HR, C Gordon. 2006. The Fish and Fisheries of The Lower Volta

Mangrove Swamps In Ghana. African Journal of Science and Technology (AJST) Science and Engineering Series 3:25-32.

Danoedoro P. 1996. Pengolahan Citra Digital: Teori dan Aplikasinya dalam

Bidang Penginderaan Jauh. Yogyakarta: Fakultas Geografi. Universitas Gadjah Mada. 254 hlm.

Darsidi A. 1986. Perkembangan Pemanfaatan Hutan Mangrove di Indonesia.

Prosiding seminar III Ekosistem Mangrove, Denpasar. Jakarta: MAB-LIPI, 5-8 Agustus 1986.

[Ditjen INTAG] Direktorat Jenderal Inventarisasi dan Tata Guna Hutan. 1993.

Hasil Penafsiran Luas Areal Hutan dari Citra Landsat MSS Liputan tahun 1986-1991. Jakarta: Dephut (tidak dipublikasikan).

Dozier J. 2004. ESM 266: Remote Sensing of Vegetation. http://www.bren.

ucsb.edu/academics/courses/266/Lecture%20Handouts /12-Vegetation.pdf. [5 Jan 2004].

English S, Wilkinson C, Baker V. 1997. Survey Manual for Tropical Marine

Resources. Townsville: Australian Institute of Marine Science. 390 p. Gabriel. 2005. Remote Sensing. http://www.profc.udec.cl/~gabriel/tutoriales/

rsnote/contents.html [9 Aug 2005]. Gahegan M, Germanand G, West G. 1999. Improving Neural Network

Performance on the Classification of Complex Geographic Dataset. Journal of Geographical System.

Gong P, Ruiliang Pu, Biging GS, Larraieu MR. 2003. Estimation of Forest Leaf

Area Index Using Vegetation Indices Derived From Hyperion Hyperspektral Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 78: 239 – 251.

Han T, Goodenough DG, Dyk A, Love J. 2002. Detection and Correction of

Abnormal Pixels in Hyperion Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 10:1327-1330.

Page 3: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

77

Haralick RM, Fu K. 1983. Pattern Recognition and Classification. The American Society Photogrammetry and Remote Sensing 1: 793-815.

Hardjosentono HP. 1978. Hutan Mangrove di Indonesia dan Peranannya dalam

Pelestaraian Sumberdaya Alam. Prosiding seminar Ekosistem Hutan Mangrove: 122-129.

Harsanugraha WK, Tejasukmana BS, Budhiman S. 2000. Analisis Potensi

Mangrove dan Tambak di Pulau Bali Menggunakan Data Landsat-TM. Majalah LAPAN edisi Penginderaan Jauh No. 01. Jakarta: LAPAN.

Hartono. 1994. The Use of SPOT Image for Mangrove Inventory in Cimanuk

Delta, West Java, Indonesia. The Indonesian Jurnal of Geography 26:11-26.

Hartono, Dulbahri, Suharyadi, Danoedoro P, Jatmiko RH. 1996. Penginderaan

Jauh Untuk Sumberdaya Hutan: Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. 580 hlm.

Huete AR. 1988. A Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Remote Sensing of

the Environment 25: 295-309. Hutchings P, Saenger P. 1987. Ecology of Mangrove. Australia: University of

Queensland Press. 388 p. Jaya NS. 1996. Aplikasi Penginderaan Jauh untuk Pengelolaan Hutan. Presented

on Training Course on Geographical Information system for Suistainable Forest Management, 15-27 Juli 1996. Bogor: SEAMEO BIOTROP and PT. Forestcitra Sejahtera Bogor. 58 hlm.

Jensen JR. 1986. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing

Perspective. New Jersey: Prentice Hall Englewood Cliffs. 276 p. Kanellopoulos I, Wilkinson GG. 1997. Strategies and Best Practice for Neural

Network Image Classification. International Journal of Remote Sensing 18: 711-725.

Kaswadji RF. 2002. Marine Living Resources Potential in Bintuni Bay, Irian

Jaya. Report to British Petroleum Company on the Preparation of Population Relocation for Tangguh Gas Mining Activity. 17 p.

Kaswadji RF. 2007. Lingkungan Hidup Pesisir dan Laut. Disampaikan pada

Pelatihan Pengendalian Pencemaran Pesisir dan Laut, 18-22 Juni 2007. Surabaya. 16 hlm.

Kawaroe M. 2000. Kontribusi Ekosistem Mangrove Terhadap Struktur

Komunitas Ikan di Pantai Utara Kabupaten Subang, Jawa Barat. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. 124 hlm.

Page 4: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

78

Keiser HF. 1960. A Second Generation Little Jiffi. Psychometrika 35: 401-415. Komar PD. 1983. CRC Handbook of Coastal Processes and Erusion. Florida:

CRC Press, Inc. 329 p. Kusmana C, Yusnafi, Rani Muin A, Hamzah, Tati R, Delvian. 2000. Ekologi

Mangrove. Bogor: Laboratorium Ekologi Hutan, Fakultas Kehutanan. Institut Pertanian Bogor.

Kusumadewi S. 2003. Artificial Intellegency: Teknik dan Aplikasinya.

Yogyakarta: Graha Ilmu. 337 hlm. Kusumadewi S. 2004. Membangun Jaringan Syaraf Tiruan (menggunakan

MATLAB dan Excel Link). Yogyakarta: Graha Ilmu. 407 hlm. Leblon B. 2004. Land Cover Change Detection: Studying Vegetation From Space.

http://research.umbc.edu/~tbenja1/leblon/frame9.html [11 Apr 2004]. Levinton JS. 1982. Marine Ecology. New Jersey: Prentice-Hall Inc. 526 p. Lillesand TM, Kiefer RW. 1994. Remote Sensing and Image Interpretation.

Dulbahri, Suharsono P, Hartono, Suharyadi, penerjemah; Sutanto, editor. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. 725 hlm.

Liu YL, Wei CJ, Yan SY, Wang T. 2002. Study on Dynamic Changes Of

Mangroves Based on Image Interactive Interpretation System. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS) 34: 307-310.

Luo JC, Leung Y, Zheng J, Ma JH. 2004. An elliptical basis function network

for classification of remote sensing images. Journal of Geographical System 6:219-236.

Magoulas GD, Vrahatis MN, Androulakis GS. 1999. Improving the Convergence

of the Backpropagation Algorithm Using Learning Rate Adaptation Methods. Neural Computation 11: 1769–1796.

Mather PM. 2004. Computer Prosessing of Remote Sensed data: An

Introduction. West Sussex: John Wiley & Son, Ltd. 257 p. McLachlan G. 1991. Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition.

New York: Wiley. 198 p. Michie D, Spiegelhalter DJ, Taylor CC. 1994. Machine Learning, Neural and

Statistical Classification. http://www.amsta.leeds.ac.uk/~charles/statlog/ whole.pdf [11 Apr 2004].

Page 5: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

79

Morrison DF. 1990. Multivariate Statistical Methods. Singapore: McGraw-Hill. Muchoney D, Williamson J. 2001. A Gaussian Adaptive Resonante Theory

Neural Network Classification Algorithm Applied to Supervised Land Cover Mapping Using Multitemporal Vegetation Index Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.

Mumby PJ. 2005. Connectivity of reef fish between mangroves and coral reefs:

Algorithms for the design of marine reserves at seascape scales. Elsevier Journal 128:215-222.

NASA. 2007. LANDSAT 7: Science Data Users Handbooks.

http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/handbook/Data Products.html [11 Juli 2007].

Nontji A. 1987. Laut Nusantara. Jakarta: Penerbit Djambatan. 367 hlm. Patterson DW. 1996. Artificial Neural Network: Theory and Applications.

Singapore. 477 p. Peters AJ, Eve MD, Holt EH, Whitford WG. 1997. Analysis of Desert Plant

Community Growth Patterns with High Temporal Resolution Satellite Spectra. Journal of Applied Ecology 34: 418-432.

Purbowaseso B. 1995. Penginderaan Jauh Terapan. Jakarta: Universitas

Indonesia Press. 467 hlm. Purwadhi SH. 2001. Interpretasi Citra Digital. Jakarta: PT Gramedia

Widiasarana Indonesia. 360 hlm. Odum WE. Heald EJ. 1972. Trophic Analyses of an Estuarine Mangrove

Community. Bulletin of Marine Science 22: 671-738. Oesterheld M, DiBella CM, Kerdiles H. 1998. Relation Between NOAA-

AVHRR Satellite Data and Stocking Rate of Rangelands. Ecological Applications 8(1): 207-212.

Quarto A. 2006. Sustainable Use of The Mangrove. Tiempo Climate

Cyberlibrary: Tiempo - Issue 32. http://www.cru.uea.ac.uk/tiempo/ floor0/ archive/issue32/t32a2.html [5 Apr 2007].

Rao CR. 1964. The Use and Interpretation of Principal Component Analysis in

Applied Research. Sankhya A 26: 329-358. Richards JA. 1995. An Introduction: Remote Sensing Digital Analysis.

Germany. 281 p.

Page 6: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

80

Richardson AJ, Wiegand CL. 1997. Distinguishing Vegetation From Soil Background Information. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 43: 1541-1552.

Ricotta C, Avena G, Palma AD. 1999. Mapping and Monitoring Net Primary

Productivity with AVHRR NDVI Time Series. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS) Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 54: 325-331

Sader SA, Waide RB, Lawrence WT, Joyce AT. 1989. Tropical Forest Biomass

and Successional Age Class Relationships to a Vegetation Index Derived from Landsat TM Data. Remote Sensing of the Environment 28:143-156.

Sartono B, Affendi FM, Syafitri UD, Sumertajaya IM dan Anggraeni Y. 2003.

Modul Teori Analisis Peubah Ganda. Bogor: Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. 317 hlm.

Schanda E. 1986. Physical Fundamentals of Remote Sensing. Germany. 187 p. Schiffmann W, Joost M, Werner R. 1994. Optimization of the Backpropagation

Algorithm for Training Multilayer Perceptrons. Koblenz: University of Koblenz. 36 p.

Schowengerdt RA. 1983. Techniques for Image Processing and Classification in

Remote Sensing. USA: Academic Press. 249 p. Schowengerdt RA. 1997. Remote Sensing Models and Methods for Image

Processing. USA: Academic Press. 522 p. Sheridan P, Hays C. 2003. Are Mangroves Nursery Habitat For Transient Fishes

and Decapods?. J Wetlands 23: 449–458. Stelzer K, Brockmann C, Murphy D, Kramer U. 2004. Applicability of Remote

Sensing in Monitoring Coastal Zones. Coastlines Report 1:249-253. Strickert M. 2004. Self-Organizing Neural Networks for Sequence Processing

[thesis]. Germany: Department of Mathematics and Computer Science, Institute of Computer Science, University of OsnabrÄuck. 125 p.

Sukardjo S, Yamada I. 1992. Biomass and Productivity of a Rhizophora

mucronata Lamarck Plantation in Tritih, Central Java, Indonesia. For. Ecol. Manage.49:195-209.

Sutanto. 1994a. Penginderaan Jauh Jilid 1. Yogyakarta: Gadjah Mada

University Press. 252 hlm.

Page 7: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

81

Sutanto. 1994b. Penginderaan Jauh Jilid 2. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. 380 hlm.

Swain PH, Davis SM. 1978. Remote Sensing: The Quantitative Approach.

United States of America. 396 p. [TNC] The Nature Concervancy dan [P4L] Pusat Pembelajaran dan

Pengembangan Pesisir dan Laut. 2003. Studi Valuasi Ekonomi dan Konservasi Mangrove di Kepulauan Berau, Kalimantan Timur. Kalimantan. 93 hlm.

Tomascik T, Anmarie JM, Anugerah N, Kasim M. 1997. The Ecology of

Indonesia Series: The Ecology of Indonesian Seas. Republic of Singapore: Periplus Editions (HK) Ltd. 1388 p.

Tucker CJ. 1979. Red and Photographic Infrared Linear Combinations for

Monitoring Vegetation. Remote Sensing of the Environment 8:127-150. Turner RE. 1977. Intertidal Vegetation and Commercial Yield of Penaeid

Shrimp. Transactions of the American Fisheries Society 106: 410-416. Upanoi T, Tripathi NK. 2003. A Satellite based Monitoring of Changes in

Mangroves in Krabi, Thailand. International Journal of Remote Sensing 21: 1953-1960.

Vaiphasa C. 2006. Remote Sensing Techniques for Mangrove Mapping [Thesis].

Netherlands: International Institute for Geo-information Science & Earth Observation, Enschede. 129 p.

Wafar S, Untawale AG, Wafar M. 1997. Litter Fall and Flux in a Mangrove

Ecosystem. Estuarine, Coastal and Shelf Science 44: 111-124. Watson JG. 1982. Mangrove Forest of Malaya Peninsula. Di dalam:

Pengetahuan Hutan Bakau di Indonesia. Prosiding Ekosistem Mangrove: 86-94.

Watts DC. 2001. Land Cover Mapping by Combinations of Multiple Artificial

Neural Networks [thesis]. Calgary: Department of Geomatics Engineering, The University of Calgary. 122 p.

Widyastuti A. 2000. Back Propagation Neural Network Classification Method:

Mangrove Forest Mapping in Segara Anakan, Cilacap, Central Java [Thesis]. Bogor: Graduate Program, Bogor Agricultural University. 65 hlm.

Woodroffe CD. 1982. Litter Production and Decomposition in the New Zealand Mangrove, Avicennia marina var. resinifera. New Zealand Journal of Marine and Freshwater Research 16 : 179-188.

Page 8: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

82

Zuhair. 1998. Monitoring of Mangrove Deforestation Using Optical and Radar Data: A Case Study From Samarinda, East Kalimantan, Indonesia [Thesis]. The Netherlands: Forest Science Division, International Institute for Aerospace Survey and Earth Sciences (ITC). 130 p.

Haralick RM, Fu K. 1983. Pattern Recognition and Classification. The

American Society of Remote Sensing 1: 793-815.

Page 9: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

83

) diacu dalam Jensen (1986)

DAFTAR PUSTAKA

HAL 42

Page 10: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

84

Aridlands Newsletter. Sidebar 1: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

No. 53, May/June 2003 Using geospatial technologies to develop participatory tools for natural resources management

Orr et al.: Sidebar 1: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

http://ag.arizona.edu/OALS/ALN/aln53/orrside1.html Aridlands Newsletter. 2003. Sidebar 1: Normalized Difference Vegetation Index

(NDVI). http://ag.arizona.edu/OALS/ALN/aln53/orrside1.html [5 Januari 2004].

Arifin S, Dirgahayu D, Carolita I. 1996. Studi Kelayakan Klasifikasi Liputan

Lahan Terhadap Citra Komposit HIS. Majalah LAPAN no 78. Jakarta: LAPAN.

Revisi dari Prof. Dr. Ir. John Haluan, MSc Richardson AJ, Wiegand CL. 1997. Tucker CJ. 1979.

ada sebagai pustaka di Tabel 1 Kusumadewi S. 2003. Kusumadewi S. 2004.

ada sebagai pustaka di hal 19, 57 dan glossari Sutanto. 1994a. Penginderaan Jauh Jilid 1.

ada sebagai pustaka di hal 9 dan glossari Sutanto. 1994a. Penginderaan Jauh Jilid 2.

ada sebagai pustaka di glossari

Page 11: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

LAMPIRAN

Page 12: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 1 Hasil pengukuran parameter fisika dan kimia di perairan mangrove, Berau, Kalimantan Timur

Stasiun

Parameter

Fisika Kimia Suhu (oC) Salinitas (o/oo) Kecerahan (cm) Kedalaman (m) PH (-)

1 30,0 26 65 1,3 6

2 30,0 26 41 1,28 6

3 30,0 24 41 0,6 5

4 29,0 25 20 0,53 5,5

5 30,0 25 30 0,68 6

6 30,0 26 34 2,2 5,5

7 30,0 26 25 0,37 5,5

8 30,5 25 42 0,5 6

9 30,5 24 26 0,4 7

10 30,0 26 24 1,5 5,5

11 30,0 26 20 0,4 6

Page 13: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 2 Histogram Citra Landsat-5 TM dan Landsat-7 ETM+

Histogram Citra Landsat-5 TM Tanggal Perekaman 16 Juni 1991

(a) Kanal 1 sebelum terkoreksi radiometrik (b) Kanal 1 setelah terkoreksi radiometrik (c) Kanal 2 sebelum terkoreksi radiometrik (d) Kanal 2 setelah terkoreksi radiometrik (e) Kanal 3 sebelum terkoreksi radiometrik (f) Kanal 3 setelah terkoreksi radiometrik Lanjutan Lampiran 2

Page 14: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

(g) Kanal 4 sebelum terkoreksi radiometrik (h) Kanal 4 setelah terkoreksi radiometrik (i) Kanal 5 sebelum terkoreksi radiometrik (j) Kanal 5 setelah terkoreksi radiometrik (k) Kanal 7 sebelum terkoreksi radiometrik (l) Kanal 7 setelah terkoreksi radiometrik Lanjutan Lampiran 2

Page 15: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Histogram Citra Landsat-5 TM Tanggal Perekaman 15 Mei 2000

(a) Kanal 1 sebelum terkoreksi radiometrik (b) Kanal 1 setelah terkoreksi radiometrik (c) Kanal 2 sebelum terkoreksi radiometrik (d) Kanal 2 setelah terkoreksi radiometrik (e) Kanal 3 sebelum terkoreksi radiometrik (f) Kanal 3 setelah terkoreksi radiometrik Lanjutan Lampiran 2

Page 16: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

(g) Kanal 4 sebelum terkoreksi radiometrik (h) Kanal 4 setelah terkoreksi radiometrik (i) Kanal 5 sebelum terkoreksi radiometrik (j) Kanal 5 setelah terkoreksi radiometrik (k) Kanal 7 sebelum terkoreksi radiometrik (l) Kanal 7 setelah terkoreksi radiometrik Lanjutan Lampiran 2

Histogram Citra Landsat-5 TM Tanggal Perekaman 27 Februari 2001

Page 17: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

(a) Kanal 1 sebelum terkoreksi radiometrik (b) Kanal 1 setelah terkoreksi radiometrik (c) Kanal 2 sebelum terkoreksi radiometrik (d) Kanal 2 setelah terkoreksi radiometrik (e) Kanal 3 sebelum terkoreksi radiometrik (f) Kanal 3 setelah terkoreksi radiometrik Lanjutan Lampiran 2

Page 18: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

(g) Kanal 4 sebelum terkoreksi radiometrik (h) Kanal 4 setelah terkoreksi radiometrik (i) Kanal 5 sebelum terkoreksi radiometrik (j) Kanal 5 setelah terkoreksi radiometrik (k) Kanal 7 sebelum terkoreksi radiometrik (l) Kanal 7 setelah terkoreksi radiometrik Lanjutan Lampiran 2

Histogram Citra Landsat-7 ETM+ Tanggal Perekaman 21 Mei 2002

Page 19: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

(a) Kanal 1 sebelum terkoreksi radiometrik (b) Kanal 1 setelah terkoreksi radiometrik (c) Kanal 2 sebelum terkoreksi radiometrik (d) Kanal 2 setelah terkoreksi radiometrik (e) Kanal 3 sebelum terkoreksi radiometrik (f) Kanal 3 setelah terkoreksi radiometrik Lanjutan Lampiran 2

Page 20: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

(g) Kanal 4 sebelum terkoreksi radiometrik (h) Kanal 4 setelah terkoreksi radiometrik (i) Kanal 5 sebelum terkoreksi radiometrik (j) Kanal 5 setelah terkoreksi radiometrik (k) Kanal 7 sebelum terkoreksi radiometrik (l) Kanal 7 setelah terkoreksi radiometrik

Page 21: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 3 Persentase penutupan kanopi mangrove hasil pengambilan data lapang dan nilai digital Landsat-7 ETM+ (21 Mei 2002)

Stasiun Lintang Bujur Persen Penutupan

Nilai Spektral Landsat-7 ETM+ Dominansi Jenis Mangrove

1 2 3 4 5 6 1 605028 233574 30 56 64 78 80 46 27 Ceriops sp. 2 602942 232840 60 49 56 61 85 53 29 Ceriops sp. 3 601692 230822 80 54 49 63 112 102 49 Rhizophora sp.4 600564 227278 70 49 54 66 95 43 27 Rhizophora sp., Ceriops sp.5 600191 225589 90 51 47 54 78 51 34 Rhizophora sp. 6 598208 227141 95 39 39 34 102 53 27 Rhizophora sp. 7 583123 224131 85 30 39 34 112 65 32 Rhizophora sp. 8 579400 229376 100 51 49 59 134 85 39 Nypa sp.9 578762 239786 70 83 85 95 136 92 44 Sonneratia sp., Nypa sp., Bruguiera sp.10 591833 242310 35 56 66 88 95 70 37 Avicennia sp. Nypa sp. 11 599218 239767 43 54 59 66 75 38 25 Avicennia sp., Bruguiera sp., Nypa sp 12 599698 239600 37 56 59 61 68 46 27 Avicennia sp. 13 601919 238468 52 56 61 61 87 48 25 Avicennia sp.14 604096 236422 38 59 68 73 78 53 27 Sonneratia sp.15 606081 235014 78 49 56 54 117 82 34 Sonneratia sp., Rhizophora sp. 16 603023 233647 85 44 47 46 129 68 29 Rhizophora sp. 17 602664 232555 23 59 71 76 83 51 32 Avicennia sp., Sonneratia sp. 18 600538 232553 62 49 54 59 73 38 25 Sonneratia sp., Nypa sp.19 600052 234435 67 71 73 76 146 102 39 Avicennia sp.20 599294 235487 62 95 88 93 160 114 63 Rhizophora sp., Bruguiera sp. 21 594636 235443 95 39 42 44 92 51 25 Nypa sp. 22 592239 233849 13 54 59 61 70 51 25 Nypa sp 23 584451 241485 40 51 71 85 102 53 29 Sonneratia sp., Nypa sp.

Page 22: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 4 Histogram tiap obyek hasil training area

Tahun 2002 Keterangan: P1 - P10 : Perairan T1 - T10 : Tambak MP1 - MP10 : Mangrove primer L1 - L10 : Lainnya/vegetasi darat MS1 - MS10 : Mangrove sekunder A1 - A10 : Awan Lanjutan Lampiran 4

Kanal

Kanal

Kanal Kanal

Kanal

Kanal

Page 23: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Tahun 1991

Keterangan: P1 - P10 : Perairan T1 - T10 : Tambak MP1 - MP10 : Mangrove primer L1 - L10 : Lainnya/vegetasi darat MS1 - MS10 : Mangrove sekunder Lampiran 5 Nilai-nilai statistik dan covarian tiap obyek hasil training area

Kanal Kanal

Kanal Kanal

Kanal

Page 24: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Nilai Statistik Perairan Kanal Minimum Maximum Mean Standart Deviasi

Th 2002 Kanal 1 0,000 118,000 50,497 17,742 Kanal 2 0,000 168,000 64,659 24,623 Kanal 3 0,000 199,000 68,954 33,020 Kanal 4 0,000 192,000 38,117 42,133 Kanal 5 0,000 199,000 21,767 23,295 Kanal 7 0,000 116,000 14,487 7,491 Th 1991 Kanal 1 0,000 102,000 67,409 16,642 Kanal 2 0,000 68,000 46,999 11,023 Kanal 3 0,000 87,000 50,209 14,218 Kanal 4 0,000 239,000 28,903 47,068 Kanal 5 0,000 210,000 8,121 20,613 Kanal 7 0,000 79,000 0,390 2,070

Nilai Covarian Perairan Kanal Kanal 1 Kanal 2 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 5 Kanal 7

Th 2002 Kanal 1 314,772 Kanal 2 422,535 606,275 Kanal 3 563,880 783,394 1.090,334 Kanal 4 -163,701 -153,805 -133,531 1.775,162 Kanal 5 -131,553 -142,714 -167,410 917,074 542,675 Kanal 7 -30,990 -34,071 -36,896 250,608 157,937 56,108Th 1991 Kanal 1 276,960 Kanal 2 175,492 121,507 Kanal 3 204,367 137,672 202,143 Kanal 4 -470,944 -319,420 -329,193 2.215,424 Kanal 5 -195,975 -131,969 -140,655 920,994 424,880 Kanal 7 -9,078 -6,108 -6,189 45,506 27,808 4,283

Lanjutan Lampiran 5

Page 25: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Nilai Statistik Mangrove Primer Kanal Minimum Maximum Mean Standart Deviasi

Th 2002 Kanal 1 8,000 37,000 20,128 3,269 Kanal 2 15,000 42,000 24,601 3,852 Kanal 3 10,000 49,000 22,500 3,876 Kanal 4 95,000 199,000 151,607 9,272 Kanal 5 43,000 114,000 67,643 6,867 Kanal 7 12,000 53,000 25,403 3,660

Th 1991 Kanal 1 15,000 47,000 27,056 3,380 Kanal 2 9,000 29,000 16,991 2,540 Kanal 3 9,000 38,000 17,176 3,079 Kanal 4 84,000 232,000 159,418 13,743 Kanal 5 28,000 86,000 47,002 6,688 Kanal 7 0,000 18,000 0,417 1,177

Nilai Covarian Mangrove Primer Kanal Kanal 1 Kanal 2 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 5 Kanal 7

Th 2002 Kanal 1 10,686 Kanal 2 3,881 14,838 Kanal 3 4,427 8,920 15,020 Kanal 4 -3,254 0,766 -6,954 85,976 Kanal 5 4,979 16,508 14,241 5,428 47,153 Kanal 7 2,857 6,675 6,972 -7,092 16,835 13,398 Th 1991 Kanal 1 11,423 Kanal 2 1,994 6,451 Kanal 3 2,290 3,907 9,480 Kanal 4 3,529 4,480 -0,412 188,868 Kanal 5 4,070 8,319 10,168 23,498 44,730 Kanal 7 0,493 0,850 1,208 0,383 4,006 1,385

Lanjutan Lampiran 5

Page 26: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Nilai Statistik Mangrove Sekunder Kanal Minimum Maximum Mean Standart Deviasi

Th 2002 Kanal 1 10,000 78,000 18,920 4,631 Kanal 2 20,000 88,000 30,069 4,650 Kanal 3 15,000 88,000 23,496 5,201 Kanal 4 143,000 233,000 187,967 16,154 Kanal 5 70,000 148,000 103,745 7,478 Kanal 7 24,000 68,000 36,007 4,032 Th 1991 Kanal 1 17,000 44,000 27.041 3,207 Kanal 2 12,000 26,000 20,272 2,465 Kanal 3 12,000 31,000 18,858 2,711 Kanal 4 145,000 255,000 202,543 19,067 Kanal 5 45,000 111,000 82,867 7,271 Kanal 7 0,000 13,000 5,625 2,815

Nilai Covarian Mangrove Sekunder Kanal Kanal 1 Kanal 2 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 5 Kanal 7

Th 2002 Kanal 1 21,443 Kanal 2 14,274 21,624 Kanal 3 17,389 17,800 27,054 Kanal 4 -13,828 -1,185 -18,419 260,943 Kanal 5 8,837 8,739 9,242 30,559 55,916 Kanal 7 7,947 6,504 9,240 -10,881 19,307 16,256 Th 1991 Kanal 1 10,284 Kanal 2 2,735 6,075 Kanal 3 2,320 2,742 7,351 Kanal 4 -7,703 3,298 -4,154 363,560 Kanal 5 3,384 5,228 4,823 25,324 52,868 Kanal 7 1,295 1,188 1,307 -8,721 9,770 7,923

Lanjutan Lampiran 5

Page 27: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Nilai Statistik Tambak Kanal Minimum Maximum Mean Standart Deviasi

Th 2002 Kanal 1 20,000 117,000 48,281 11,603 Kanal 2 25,000 129,000 50,538 11,340 Kanal 3 25,000 146,000 70,111 15,044 Kanal 4 53,000 168,000 79,889 13,925 Kanal 5 63,000 246,000 148,085 23,321 Kanal 7 22,000 170,000 83,356 16,612 Th 1991 Kanal 1 30,000 140,000 63,129 22,467 Kanal 2 19,000 109,000 40,634 17,241 Kanal 3 26,000 189,000 61,708 31,488 Kanal 4 21,000 217,000 100,678 38,828 Kanal 5 35,000 255,000 131,166 56,017 Kanal 7 4,000 171,000 47,037 33,643

Nilai Covarian Tambak Kanal Kanal 1 Kanal 2 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 5 Kanal 7

Th 2002 Kanal 1 134,625 Kanal 2 123,116 128,597 Kanal 3 158,296 159,224 226,320 Kanal 4 -36,594 -18,676 -52,388 193,896 Kanal 5 94,015 90,571 161,530 -22,622 543,862 Kanal 7 121,445 115,660 172,709 -46,624 347,744 275,952Th 1991 Kanal 1 504,759 Kanal 2 358,472 297,240 Kanal 3 607,942 523,515 991,493 Kanal 4 188,630 306,460 587,273 1.507,648 Kanal 5 658,516 669,333 1.391,447 1.485,931 3.137,853 Kanal 7 507,468 470,704 950,052 769,505 1.784,001 1.131,859

Lanjutan Lampiran 5

Page 28: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Nilai Statistik Objek Lainnya Kanal Minimum Maximum Mean Standart Deviasi

Th 2002 Kanal 1 8,000 85,000 22,814 5,782 Kanal 2 5,000 144,000 37,549 10,997 Kanal 3 10,000 203,000 32,466 14,033 Kanal 4 49,000 244,000 177,327 30,562 Kanal 5 29,000 246,000 128,772 27,493 Kanal 7 14,000 209,000 49,978 14,038 Th 1991 Kanal 1 13,000 88,000 29,931 6,677 Kanal 2 7,000 77,000 23,343 6,912 Kanal 3 9,000 136,000 24,092 9,893 Kanal 4 69,000 255,000 180,875 27,417 Kanal 5 40,000 255,000 106,212 29,805 Kanal 7 0,000 120,000 15,094 12,188

Nilai Covarian Objek Lainnya Kanal Kanal 1 Kanal 2 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 5 Kanal 7

Th 2002 Kanal 1 33,436 Kanal 2 50,053 120,925 Kanal 3 68,351 126,501 196,924 Kanal 4 27,836 172,794 35,022 934,021 Kanal 5 92,250 237,852 229,574 612,791 755,862 Kanal 7 59,093 125,069 158,927 183,186 343,988 197,077Th 1991 Kanal 1 44,582 Kanal 2 39,073 47,773 Kanal 3 55,678 60,916 97,869 Kanal 4 58,842 87,484 69,136 751,704 Kanal 5 155,597 177,681 232,216 498,182 888,350 Kanal 7 67,315 73,533 106,203 126,854 335,719 148,546

Lanjutan Lampiran 5

Page 29: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Nilai Statistik Awan Kanal Minimum Maximum Mean Standart Deviasi

Th 2002 Kanal 1 29,000 118,000 101,684 25,443 Kanal 2 32,000 174,000 134,066 45,119 Kanal 3 25,000 203,000 153,415 55,256 Kanal 4 109,000 244,000 199,538 30,591 Kanal 5 68,000 246,000 188,105 55,928 Kanal 7 26,000 251,000 141,511 74,477

Nilai Covarian Awan Kanal Kanal 1 Kanal 2 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 5 Kanal 7

Th 2002 Kanal 1 647,357 Kanal 2 1.062,028 2.035,692 Kanal 3 1.294,557 2.487,673 3.053,200 Kanal 4 505,681 1.102,128 1.360,042 935,780 Kanal 5 1.205,839 2.419,736 2.972,899 1.532,477 3.127,982 Kanal 7 1.401,952 2.970,998 3.664,701 2.153,024 3.914,510 5.546,876

Lampiran 6 peta hasil klasifikasi dengan metode maximum likelihood

Page 30: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Semua Peta Tanpa judul Lampiran 7 Peta hasil overlay antara citra hasil klasifikasi maximum likelihood tahun 1991 dan tahun 2002

Page 31: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 8 Citra hasil klasifikasi dengan metode neural network back propagation

Page 32: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 9 Peta hasil overlay antara citra hasil klasifikasi neural network back propagation tahun 1991 dan tahun 2002

Page 33: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...
Page 34: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 10 Nilai Fhitung dan Ftabel tiap tansformasi indeks vegetasi pada data Landsat-7 ETM+ (21 Mei 2002)

No

Persamaan

RVI TRVI DVI NDVI GNDVI SAVI GVI IPVI SLAVI

Fhit Ftab Fhit Ftab Fhit Ftab Fhit Ftab Fhit Ftab Fhit Ftab Fhit Ftab Fhit Ftab Fhit Ftab

1 Linear 25,55 4,32 33,75 4,32 12,11 4,32 56,35 4,32 85,15 4,32 56,15 4,32 36,06 4,32 55,85 4,32 28,79 4,32

2 Logarithmic 44,11 4,32 44,10 4,32 15,22 4,32 73,87 4,32 98,66 4,32 73,55 4,32 48,22 4,32 61,75 4,32 45,69 4,32

3 Inverse 67,84 4,32 55,99 4,32 17,80 4,32 80,13 4,32 83,03 4,32 79,92 4,32 37,63 4,32 67,44 4,32 67,45 4,32

4 Quadratic 34,56 3,49 38,77 3,49 11,32 3,49 40,88 3,49 48,72 3,49 40,69 3,49 22,79 3,49 40,49 3,49 40,04 3,49

5 Cubic 24,99 3,13 38,77 3,49 7,38 3,13 25,98 3,13 31,61 3,13 25,85 3,13 15,24 3,13 40,57 3,49 27,55 3,13

6 Compound 15,65 4,32 19,97 4,32 11,89 4,32 30,86 4,32 43,73 4,32 30,78 4,32 26,13 4,32 30,64 4,32 17,48 4,32

7 Power 25,11 4,32 25,11 4,32 14,97 4,32 39,43 4,32 56,19 4,32 39,29 4,32 38,45 4,32 33,43 4,32 26,29 4,32

8 S-curve 36,30 4,32 30,74 4,32 17,76 4,32 44,44 4,32 59,08 4,32 44,31 4,32 34,65 4,32 36,15 4,32 37,12 4,32

9 Growth 15,65 4,32 19,97 4,32 11,89 4,32 30,86 4,32 43,73 4,32 30,78 4,32 26,13 4,32 30,64 4,32 17,48 4,32

10 Exponential 15,65 4,32 19,97 4,32 11,89 4,32 30,86 4,32 43,73 4,32 30,78 4,32 26,13 4,32 30,64 4,32 17,48 4,32

11 Logistic 15,65 4,32 19,97 4,32 11,89 4,32 30,86 4,32 43,73 4,32 30,78 4,32 26,13 4,32 30,64 4,32 17,48 4,32

Page 35: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 11 Hasil analisa uji anova tiap tansformasi indeks vegetasi dari data Landsat-7 ETM+ (21 Mei 2002)

No Persamaan RVI TRVI DVI NDVI GNDVI SAVI GVI IPVI SLAVI

1 Linear Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

2 Logarithmic Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

3 Inverse Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

4 Quadratic Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

5 Cubic Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

6 Compound Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

7 Power Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

8 S-curve Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

9 Growth Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

10 Exponential Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

11 Logistic Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab Fhit > Ftab

Lampiran 12

Page 36: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Peta hasil overlay antara citra hasil klasifikasi maximum likelihood dengan GNDVI Lampiran 13

Page 37: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Peta hasil overlay antara citra hasil klasifikasi neural network back propagation dengan GNDVI

Page 38: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 14 Peta hasil overlay antara citra hasil klasifikasi maximum likelihood dengan GNDVI, tahun 1991 dan 2002 Lampiran 15

Page 39: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Peta hasil overlay antara citra hasil klasifikasi neural network back propagation dengan GNDVI, tahun 1991 dan 2002

Page 40: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 16 Hasil pengukuran

Page 41: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 6 Peta hasil klasifikasi maximum likelihood tahun 1991 dan tahun 2002

Province Kalimantan Timur

Kab. BerauM

AL

111°

111°

116°

116°

121°121°

Sumber :- Peta Digital Indonesia Skala 1:250.000 Bakosurtanal, 2001- Citra Landsat ETM 7- Cek Lapangan

KLASIFIKASI

Batas KecamatanJalan

AwanLainnya

Mangrove PrimerMangrove Sekunder

LautTambak

Desa#

PantaiSungai

LEGENDA

N

EW

S

2 0 2 km

Indeks Peta

#

#

#

Kec. Sambaliung

Kec. Talisayan

Tubaan

Semurut

Buyung-buyung

1°48

' 1°48'

1°52

' 1°52'

1°56

' 1°56'

2°00

' 2°00'

117°48'

117°48'

117°52'

117°52'

117°56'

117°56'

118°00'

118°00'585000 mT

585000 mT

590000 mT

590000 mT

595000 mT

595000 mT

600000 mT

600000 mT

605000 mT

605000 mT

610000 mT

610000 mT

2000

00 m

U

200000 mU

2050

00 m

U

205000 mU

2100

00 m

U

210000 mU

2150

00 m

U

215000 mU

2200

00 m

U

220000 mU

KABUPATEN BERAU

S E L A T M A K A S A R

TH 1991

Province Kalimantan Timur

Kab. BerauM

AL

111°

111°

116°

116°

121°121°

Sumber :- Peta Digital Indonesia Skala 1:250.000 Bakosurtanal, 2001- Citra Landsat ETM 7- Cek Lapangan

KLASIFIKASI

Batas KecamatanJalan

AwanLainnya

Mangrove PrimerMangrove Sekunder

LautTambak

Desa#

PantaiSungai

LEGENDA

N

EW

S

2 0 2 km

Indeks Peta

#

#

#

Kec. Sambaliung

Kec. Talisayan

Tubaan

Semurut

Buyung-buyung

1°48

' 1°48'

1°52

' 1°52'

1°56

' 1°56'

2°00

' 2°00'

117°48'

117°48'

117°52'

117°52'

117°56'

117°56'

118°00'

118°00'585000 mT

585000 mT

590000 mT

590000 mT

595000 mT

595000 mT

600000 mT

600000 mT

605000 mT

605000 mT

610000 mT

610000 mT

2000

00 m

U

200000 mU

2050

00 m

U

205000 mU

2100

00 m

U

210000 mU

2150

00 m

U

215000 mU

2200

00 m

U

220000 mU

KABUPATEN BERAU

S E L A T M A K A S A R

TH 2002

Page 42: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 8 Peta hasil klasifikasi neural networks back propagation tahun 1991 dan tahun 2002

Province Kalimantan Timur

Kab. BerauM

AL

111°

111°

116°

116°

121°121°

Sumber :- Peta Digital Indonesia Skala 1:250.000 Bakosurtanal, 2001- Citra Landsat ETM 7- Cek Lapangan

KLASIFIKASI

Batas KecamatanJalan

AwanLainnya

Mangrove PrimerMangrove Sekunder

LautTambak

Desa#

PantaiSungai

LEGENDA

N

EW

S

2 0 2 km

Indeks Peta

#

#

#

Kec. Sambaliung

Kec. Talisayan

Tubaan

Semurut

Buyung-buyung

1°48

' 1°48'

1°52

' 1°52'

1°56

' 1°56'

2°00

' 2°00'

117°48'

117°48'

117°52'

117°52'

117°56'

117°56'

118°00'

118°00'585000 mT

585000 mT

590000 mT

590000 mT

595000 mT

595000 mT

600000 mT

600000 mT

605000 mT

605000 mT

610000 mT

610000 mT

2000

00 m

U

200000 mU

2050

00 m

U

205000 mU

2100

00 m

U

210000 mU

2150

00 m

U

215000 mU

2200

00 m

U

220000 mU

KABUPATEN BERAU

S E L A T M A K A S A R

TH 1991

Province Kalimantan Timur

Kab. BerauM

AL

111°

111°

116°

116°

121°121°

Sumber :- Peta Digital Indonesia Skala 1:250.000 Bakosurtanal, 2001- Citra Landsat ETM 7- Cek Lapangan

KLASIFIKASI

Batas KecamatanJalan

AwanLainnya

Mangrove PrimerMangrove Sekunder

LautTambak

Desa#

PantaiSungai

LEGENDA

N

EW

S

2 0 2 km

Indeks Peta

#

#

#

Kec. Sambaliung

Kec. Talisayan

Tubaan

Semurut

Buyung-buyung

1°48

' 1°48'

1°52

' 1°52'

1°56

' 1°56'

2°00

' 2°00'

117°48'

117°48'

117°52'

117°52'

117°56'

117°56'

118°00'

118°00'585000 mT

585000 mT

590000 mT

590000 mT

595000 mT

595000 mT

600000 mT

600000 mT

605000 mT

605000 mT

610000 mT

610000 mT

2000

00 m

U

200000 mU

2050

00 m

U

205000 mU

2100

00 m

U

210000 mU

2150

00 m

U

215000 mU

2200

00 m

U

220000 mU

KABUPATEN BERAU

S E L A T M A K A S A R

TH 2002

Page 43: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 7 Peta hasil overlay citra klasifikasi maximum likelihood tahun 1991 dan tahun 2002

Provinsi Kalimantan Timur

Kab. Berau

111°

111°

116°

116°

121°121°

N

EW

S

2 0 2 km

Indeks Peta

KLASIFIKASI200219911991 2002

6. Awan5. Lainnya

1. Mangrove Primer2. Mangrove Sekunder

4. Laut3. Tambak

Keterangan:

3 | 4 3 | 5 3 | 6 4 | 1 4 | 2 4 | 3 4 | 4 4 | 5 4 | 6 5 | 1 5 | 2 5 | 3 5 | 4 5 | 5 5 | 6

LEGENDADesa#

1 | 1 1 | 2 1 | 3 1 | 4 1 | 5 1 | 6 2 | 1 2 | 2 2 | 3 2 | 4 2 | 5 2 | 6 3 | 1 3 | 2 3 | 3

Bts KecamatanPantaiSungai

Jalan

Sumber :- Peta Digital Indonesia Skala 1:250.000 Bakosurtanal- Citra Landsat-5 TM dan Landsat-7 ETM+- Cek Lapangan

#

#

#

Kec. Sambaliung

Tubaan

Semurut

Buyung-buyung

Kec. Talisayan

1°48

' 1°48'

1°52

' 1°52'

1°56

' 1°56'

2°00

' 2°00'

117°48'

117°48'

117°52'

117°52'

117°56'

117°56'

118°00'

118°00'585000 mT

585000 mT

590000 mT

590000 mT

595000 mT

595000 mT

600000 mT

600000 mT

605000 mT

605000 mT

610000 mT

610000 mT

2000

00 m

U

200000 mU

2050

00 m

U

205000 mU

2100

00 m

U

210000 mU

2150

00 m

U

215000 mU

2200

00 m

U

220000 mU

KABUPATEN BERAU

S E L A T M A K A S A R

Page 44: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 9 Peta Hasil overlay citra klasifikasi neural network back propagation tahun 1991 dan tahun 2002

Provinsi Kalimantan Timur

Kab. Berau

111°

111°

116°

116°

121°121°

N

EW

S

2 0 2 km

Indeks Peta

KLASIFIKASI200219911991 2002

6. Awan5. Lainnya

1. Mangrove Primer2. Mangrove Sekunder

4. Laut3. Tambak

Keterangan:

3 | 4 3 | 5 3 | 6 4 | 1 4 | 2 4 | 3 4 | 4 4 | 5 4 | 6 5 | 1 5 | 2 5 | 3 5 | 4 5 | 5 5 | 6

LEGENDADesa#

1 | 1 1 | 2 1 | 3 1 | 4 1 | 5 1 | 6 2 | 1 2 | 2 2 | 3 2 | 4 2 | 5 2 | 6 3 | 1 3 | 2 3 | 3

Bts KecamatanPantaiSungai

Jalan

Sumber :- Peta Digital Indonesia Skala 1:250.000 Bakosurtanal- Citra Landsat-5 TM dan Landsat-7 ETM+- Cek Lapangan

#

#

#

Kec. Sambaliung

Tubaan

Semurut

Buyung-buyung

Kec. Talisayan

1°48

' 1°48'

1°52

' 1°52'

1°56

' 1°56'

2°00

' 2°00'

117°48'

117°48'

117°52'

117°52'

117°56'

117°56'

118°00'

118°00'585000 mT

585000 mT

590000 mT

590000 mT

595000 mT

595000 mT

600000 mT

600000 mT

605000 mT

605000 mT

610000 mT

610000 mT

2000

00 m

U

200000 mU

2050

00 m

U

205000 mU

2100

00 m

U

210000 mU

2150

00 m

U

215000 mU

2200

00 m

U

220000 mU

KABUPATEN BERAU

S E L A T M A K A S A R

Page 45: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 12 Peta kerapatan mangrove hasil klasifikasi maximum likelihood dengan GNDVI

Provinsi Kalimantan Timur

Kab. Berau

111°

111°

116°

116°

121°121°

Sumber :- Peta Digital Indonesia Skala 1:250.000 Bakosurtanal- Citra Landsat-5 TM dan Landsat-7 ETM+- Cek Lapangan

N

EW

S

2 0 2 km

Indeks Peta

KLASIFIKASI

Jalan

Mangrove JarangMangrove SedangMangrove Lebat

Desa#

Batas KecamatanPantaiSungai

LEGENDA

#

#

#

Kec. Talisayan

Tubaan

Semurut

Buyung-buyung

Kec. Sambaliung

1°48

' 1°48'

1°52

' 1°52'

1°56

' 1°56'

2°00

' 2°00'

117°48'

117°48'

117°52'

117°52'

117°56'

117°56'

118°00'

118°00'585000 mT

585000 mT

590000 mT

590000 mT

595000 mT

595000 mT

600000 mT

600000 mT

605000 mT

605000 mT

610000 mT

610000 mT

2000

00 m

U

200000 mU

2050

00 m

U

205000 mU

2100

00 m

U

210000 mU

2150

00 m

U

215000 mU

2200

00 m

U

220000 mU

KABUPATEN BERAU

S E L A T M A K A S A R

TH 1991

Provinsi Kalimantan Timur

Kab. Berau

111°

111°

116°

116°

121°121°

Sumber :- Peta Digital Indonesia Skala 1:250.000 Bakosurtanal- Citra Landsat-5 TM dan Landsat-7 ETM+- Cek Lapangan

N

EW

S

2 0 2 km

Indeks Peta

KLASIFIKASI

Jalan

Mangrove JarangMangrove SedangMangrove Lebat

Desa#

Batas KecamatanPantaiSungai

LEGENDA

#

#

#

Kec. Talisayan

Tubaan

Semurut

Buyung-buyung

Kec. Sambaliung

1°48

' 1°48'

1°52

' 1°52'

1°56

' 1°56'

2°00

' 2°00'

117°48'

117°48'

117°52'

117°52'

117°56'

117°56'

118°00'

118°00'585000 mT

585000 mT

590000 mT

590000 mT

595000 mT

595000 mT

600000 mT

600000 mT

605000 mT

605000 mT

610000 mT

610000 mT

2000

00 m

U

200000 mU

2050

00 m

U

205000 mU

2100

00 m

U

210000 mU

2150

00 m

U

215000 mU

2200

00 m

U

220000 mU

KABUPATEN BERAU

S E L A T M A K A S A R

TH 2002

Page 46: Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi Dan Metode Klasifikasi ...

Lampiran 13 Peta kerapatan mangrove hasil klasifikasi neural network back propagation dengan GNDVI

Provinsi Kalimantan Timur

Kab. Berau

111°

111°

116°

116°

121°121°

Sumber :- Peta Digital Indonesia Skala 1:250.000 Bakosurtanal- Citra Landsat-5 TM dan Landsat-7 ETM+- Cek Lapangan

N

EW

S

2 0 2 km

Indeks Peta

KLASIFIKASI

Jalan

Mangrove JarangMangrove SedangMangrove Lebat

Desa#

Batas KecamatanPantaiSungai

LEGENDA

#

#

#

Kec. Talisayan

Tubaan

Semurut

Buyung-buyung

Kec. Sambaliung

1°48

' 1°48'

1°52

' 1°52'

1°56

' 1°56'

2°00

' 2°00'

117°48'

117°48'

117°52'

117°52'

117°56'

117°56'

118°00'

118°00'585000 mT

585000 mT

590000 mT

590000 mT

595000 mT

595000 mT

600000 mT

600000 mT

605000 mT

605000 mT

610000 mT

610000 mT

2000

00 m

U

200000 mU

2050

00 m

U

205000 mU

2100

00 m

U

210000 mU

2150

00 m

U

215000 mU

2200

00 m

U

220000 mU

KABUPATEN BERAU

S E L A T M A K A S A R

TH 1991

Provinsi Kalimantan Timur

Kab. Berau

111°

111°

116°

116°

121°121°

Sumber :- Peta Digital Indonesia Skala 1:250.000 Bakosurtanal- Citra Landsat-5 TM dan Landsat-7 ETM+- Cek Lapangan

N

EW

S

2 0 2 km

Indeks Peta

KLASIFIKASI

Jalan

Mangrove JarangMangrove SedangMangrove Lebat

Desa#

Batas KecamatanPantaiSungai

LEGENDA

#

#

#

Kec. Talisayan

Tubaan

Semurut

Buyung-buyung

Kec. Sambaliung

1°48

' 1°48'

1°52

' 1°52'

1°56

' 1°56'

2°00

' 2°00'

117°48'

117°48'

117°52'

117°52'

117°56'

117°56'

118°00'

118°00'585000 mT

585000 mT

590000 mT

590000 mT

595000 mT

595000 mT

600000 mT

600000 mT

605000 mT

605000 mT

610000 mT

610000 mT

2000

00 m

U

200000 mU

2050

00 m

U

205000 mU

2100

00 m

U

210000 mU

2150

00 m

U

215000 mU

2200

00 m

U

220000 mU

KABUPATEN BERAU

S E L A T M A K A S A R

TH 2002