<![CDATA[Estimasi kandungan karbon kawasaan hutan mangrove sering dilakukan dengan memanfaatkan transformasi indeks vegetasi, dimana nilai yang diperoleh merupakan gabungan dari beberapa saluran pada citra untuk menonjolkan kenampakan vegetasi. Sulitnya medan hutan mangrove menjadikan transformasi indeks vegetasi sebagai salah satu cara efektif untuk mengestimasi karbon. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana data penginderaan jauh dapat dimanfaatkan dalam mengestimasi kandungan karbon pada hutan mangrove, dan untuk mengetahui transformasi indeks vegetasi terbaik dalam mengestimasi kandungan karbon hutan mangrove, sehingga akan diketahui korelasi antara masing-masing transformasi indeks vegetasi yang digunakan dengan kandungan karbon lapangan beserta tingkat akurasinya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan melakukan perhitungan kandungan karbon pada beberapa titik sampel lapangan dan melihat korelasi antara kandungan karbon pada titik sampel lapangan dengan nilai indeks dari masing-masing transformasi indeks vegetasi yang digunakan. Hasil penelitian berupa korelasi beserta tingkat akurasi dan kandungan karbon total dari masing-masing transformasi indeks vegetasi yang digunakan (SR, NDVI, TVI, RVI, SAVI, EVI) dengan data lapangan. Koreksi radiometrik yang dilakukan adalah histogram adjusment atau dark-pixel subtraction. EVI dan TVI merupakan indeks vegetasi yang memiliki korelasi dan akurasi terbaik untuk mengestimasi kandungan karbon hutan mangrove dengan nilai R2 dari EVI = 0,72 dan TVI = 0,63, dengan nilai RMSE EVI ± 74.40139 ton/ha dan nilai RMSE TVI ± 39.70762 ton/ha. Kesimpulan dari penelitian ini diketahui pada tingkat koreksi atmosfer yang sama, indeks vegetasi EVI dan TVI merupakan indeks yang memiliki hubungan korelasi dan akurasi terbaik, sehingga EVI dan TVI merupakan indeks vegetasi terbaik untuk mengestimasi karbon hutan mangrove.Kata kunci: penginderaan jauh, estimasi, karbon hutan, indeks vegetasiABSTRACTForest carbon content estimations are often done by using transformation of vegetation index, where the value that obtained was a combination of several canals in the image to show the appearance of vegetation. The difficult terrain of mangrove forest made the transformation of vegetation index as one of the effective ways to estimate carbon. The objective of this study were to determine the extent of remote sensing data can be used and the most optimum vegetation index transformation in estimating the carbon content in the mangrove forest, so as to obtain a correlation between each vegetation index transformation that are used with the carbon content of the field and its level of accuracy. The method were using the calculation of carbon content at some point field samples and examine the correlations between the carbon content at the point of field samples with an index value of each vegetation index transformation that are used. The result of this study was a correlation with the level of accuracy and total carbon content of each vegetation index transformation that are used (SR, NDVI, TVI, RVI, SAVI, EVI) with field data. Radiometric correction was conducted with histogram adjustment or dark-pixel subtraction. EVI and TV are the best correlation and accuracy of vegetation index for estimating the carbon content of mangrove forest with R2 values of EVI = 0.72 and TVI = 0,63, and the RMSE of EVI ± 74.40139 tons/hectare and TVI ± 39.70762 tons/hectare. The conclusion of this study was known at the same level of atmospheric correction, EVI and TVI vegetation index have the best correlation and accuracy, so that EVI and TVI are the best vegetation index for estimating carbon mangrove forests.Keywords: remote sensing, estimation, forest carbon, vegetation index]]>
Copyrights © 2015
