PEMETAAN LAMUN MENGGUNAKAN UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE) DAN METODE OBJECT BASED IMAGE ANALYSIS (OBIA): DI PULAU BARRANG LOMPO = SEAGRASS MAPPING USING UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE) AND OBJECT BASED IMAGE ANALYSIS (OBIA) METHOD: AT BARRANG LOMPO ISLAND

Latar belakang. Salah satu kemajuan dari penginderaan jauh adalah aksesibilitas, murah biayanya citra aerial, dan tingginya resolusi spasial citra. Satunya objek yang diteliti pada penginderaan jauh adalah lamun yang dapat ditemukan pada estuari maupun laut dangkal di berbagai belahan dunia. Teknik yang baru untuk memetakan sebaran padang lamun yakni Unmmaned Aerial Vehicle (UAV). Tujuan. Penelitian ini menguji hasil pemotretan UAV dengan perbedaan tinggi terbang di Pulau Barrang Lompo, mengidentifikasi objek di lapangan dari hasil pemotretan UAV, mengekstrak nilai Digital Number (DN) dari citra dan mencari kaitan nilai DN dengan tutupan lamun dan melakukan OBIA dari hasil pemotretan UAV. Metode. Penelitian ini secara besar dibagi menjadi lima tahap penentuan stasiun, pengambilan foto udara, pengambilan data lamun secara in situ, pengolahan data UAV, dan analisis statistik. Hasil. Pada tinggi terbang 30 meter menghasilkan GSD 1,3 cm/px dan 50 meter 2,3 cm/px. Hasil pemotretan UAV pada tinggi terbang 30 meter dan 50 meter sama-sama dapat mengidentifikasi kelas-kelas bentik, namun untuk ketelitian yang lebih tajam, lebih baiknya tinggi terbang rendah yang digunakan. Adanya hubungan berbanding terbalik dan hubungan sangat kuat antar nilai DN dengan tutupan lamun. Hasil OBIA tutupan lamun terbaik berada pada tinggi terbang 30 m dengan iterasi ketetanggan empat IteReklas1_IteTut4 (77,5%), sedangkan spesies lamun yang paling baik adalah tinggi terbang 30 m ketetanggan empat IteReklas1_IteSpes2 (47,5%). Kesimpulan. UAV mampu membedakan antar kelas tutupan lamun dan bahkan dapat identifikasi berbagai objek di lapangan. Ketelitian tinggi yang dibutuhkan didukung dengan GSD yang lebih tajam sehingga perlunya tinggi terbang rendah seperti dalam penelitian ini adalah 30 m.

Keywords : pemetaan lamun; UAV; segmentasi: object based image analysis; digital number.