Pemetaan dan Estimasi Stok Karbon Mangrove di Atas Tanah dengan Menggunakan Data Indeks Vegetasi Berbasis Citra Sentinel-2 di Wilayah Pesisir Kota Palopo = Mapping and Estimation of Aboveground Mangrove Carbon Stocks Using Sentinel-2 Image-Based Vegetation Index Data in Palopo City Coastal Area

Latar Belakang. Perubahan iklim global yang disebabkan oleh peningkatan emisi gas rumah kaca, terutama karbon dioksida (CO₂), merupakan ancaman serius terhadap kestabilan ekosistem bumi. Ekosistem mangrove memainkan peranan penting dalam upaya mitigasi perubahan iklim karena kemampuannya yang tinggi dalam menyerap dan menyimpan karbon, bahkan mampu empat kali lebih banyak dibandingkan dengan hutan tropis lainnya. Seiring berkembangnya teknologi, penginderaan jauh (remote sensing) kini menjadi solusi alternatif yang efisien dan efektif dalam pemantauan vegetasi dan estimasi biomassa. Dengan memanfaatkan data citra satelit seperti Sentinel-2 yang memiliki resolusi spasial dan spektral yang baik, berbagai indeks vegetasi dapat dihitung untuk menggambarkan kondisi vegetatif suatu kawasan. Pemanfaatan band Red Edge dari Sentinel-2 menjadi keunggulan tersendiri dalam mendeteksi kondisi vegetasi dengan lebih akurat, terutama pada kawasan dengan kepadatan kanopi tinggi seperti mangrove. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Indeks vegetasi serta memetahkan cadangan atau stok karbon mangrove serta menganalisis model yang dapat menggambarkan hubungan antara Nilai Indeks Vegetasi dengan cadangan karbon mangrove di atas permukaan di wilayah pesisir Kota Palopo. Metode. Metode yang digunakan meliputi analisis citra Sentinel-2 menggunakan platform Google Earth Engine untuk menghitung enam jenis indeks vegetasi (NDVI, mRE-SR, DVI, IRECI, MVI, TRVI). Pengambilan data lapangan dilakukan dengan berbasis plot yang kemudian digunakan untuk membangun dan menguji model. Perhitungan biomassa menggunakan persamaan allometrik dan analisis statistik menggunaan uji korelasi dan regresi antara nilai Digital Number (DN) dari berbagai indeks vegetasi. Sementara itu pembuatan model menggunaan empat jenis model regresi, yaitu linear, eksponensial, polinomial, dan logaritmik. Melakukan uji akurasi model menggunakan lima uji akurasi yaitu Koefisien determinasi (R2), simpangan agregat, bias, Uji chi-square dan Root Mean Square Error (RMSE). Pembuatan peta cadangan karbon dilakukan dengan menggunakan platform Google Earth Engine dengan berdasar pada model terbaik yang diperoleh. Hasil. Penelitian ini menunjukkan bahwa indeks vegetasi terbaik yang dapat digunakan adalah indeks vegetasi mRE-SR (Modified Red Edge-Simple Ratio) dengan nilai cadangan atau stok karbon pada kawasan mangrove pesisir Kota Palopo dengan luasan 116,12 ha berdasarkan model yang telah dibangun sebesar 25.414,04 Ton C. Model terbaik yang diperoleh adalah meodel polinominal dengan persaman y = 168,8x2 + 2,3221x + 80,844 dengan nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,9231 dan koefisien determinasi (R2) sebesar 0,8512.