@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Jurnal Kehutanan Papuasia 6 (1) : 1 – 9 (2020)
Imburi

## PERBANDINGAN ALGORITMA PADA METODE KLASIFIKASI SUPERVISED BERBASIS CITRA ALOS AVNIR-2 UNTUK PEMETAAN MANGROVE

## (Algorithmic Comparison of Supervised Classification Method Based on ALOS AVNIR-2 imagery for Mangrove Mapping)
CHRISTIAN S. IMBURI 1 
Jurusan Kehutanan, Fakultas Kehutanan Universitas Papua Manokwari, Papua Barat, 98314. Tlp/Fax: +62986211065.
 Penulis Korespondensi: Email: imburichr_dusner@yahoo.com Diterima: 27 Jan 2020 | Disetujui: 18 Mar 2020
Abstrak. Penelitian  ini  bertujaun  untuk  memberikan  alternatif  pemilihan  yang  sesuai  terhadap algoritama untuk memetakan kawasan mangrove pada area hutan mangrove Anday. Metode klasifikasi supervisi  digunakan  yang  terdiri  dari  beberapa  alternatif  algoritma  seperti:  paralell  epiped,  minimum distance  algoritma,  mahalanobis  distance,  maximum  likelihood,  and  spectral  angle  mapper. Selanjutnya,  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  proses  image  dari  band  infrared  ALOS AVNIR-2  dan  kemudian  analisis  dilakukan  untuk  meningkatkan  keakurasian  dari  nilai  jarak  pektral melalui  survei  lapangan  dan  selanjutnya  mengetes  nilai  akurasi  peta  zonasi  mangrove  berdasarkan metode  klasifikasi  supervisi.  Hasil  penelitian  memperlihatkan  bahwa  secara  keseluruhan  tignkat keakurasian dari pendekatan algoritma paralellepiped adalah 29%, dan 41,18% nilai keakurasian untuk minimum distancealgoritm, keakurasian untuk mahalanobis distance adalah 58,82%, keakurasian dari maximum  likelihood  adalah  50%,  and  yang  terakhir  adalah  nilai  keakuraatan  dari  spektral  angle mapper sebesar 58,82%.
Kata kunci : nilai spektral, analisis histogram, density scaling, citra ALOS AVNIR-2, cintra quickbird
Abstract. The  goal  of  this  research  was  to  provide  an  appropriate  algoritms  for  mapping  mangrove area  in  Anday.  Supervised  classification  method  applied  that  conssised  of  several  algorithmic alternatives  such  as:  paralell  epiped,  minimum  distance  algoritm,  mahalanobis  distance,  maximum likelihood,  and  spectral  angle  mapper.  In  addition,  this  study  was  conducted  by  applying  image process of near infrared band of ALOS AVNIR-2 and then an analysis was carried out to leverage the accuracy  of  the  range  of  spectral  values  through  field  survey  and  to  test  the  accuracy  of  mangrove zonation  maps  which  was  based  the  supervised  classification  method.  The  results  revealed  that  the overall accuracy of paralellepiped was 29%,  and 41.18% for minimum distancealgoritm, mahalanobis distance was 58.82%, maximum likelihood was 50%, and spectral angle mapper was 58.82%.
Keywords :  spectral  value,  histogram  analysis,  density  slicing,  ALOS  AVNIR-2  imagery,  quickbird imagery

## PENDAHULUAN
Nilai  spektral  objek  merupakan  informasi respon spektral objek hasil interaksi gelombang elektromagnetik pada  spektrum tampak
( visible )  dan  spektrum  inframerah  ( infrared ). Nilai  ini  mewakili  pantulan  ( reflectance ) maupun  penyerapan  ( absorbtance )  radiasi matahari  oleh  objek,  dan  terukur  oleh  sensor (Murti  2001).  Pada  data  (citra)  penginderaan
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Jurnal Kehutanan Papuasia 6 (1) : 1 – 9 (2020)
Imburi
jauh  seperti  ALOS  AVNIR-2,  nilai  spektral objek  terekam  dalam  piksel  atau  elemen gambar ( pixel/picture element ). Secara statistik, nilai  tersebut  ditampilkan  dalam  bentuk  kurva spektral (kurva normal). Dengan demikian pada band (saluran) tunggal seperti  band inframerah dekat  ( near  infrared/NIR )  ALOS  AVNIR-2, nilai  spektral  objek  ditampilkan  dalam  bentuk kurva multimodal yang sesunguhnya terdiri atas beberapa julat nilai tertentu.
Hutan mangrove merupakan tipe hutan yang tumbuh di tepi pantai daerah tropis, dipengaruhi pasang  surut,  dan  terutama  berlokasi  di  muara sungai  yang  bersubstrat  lumpur.  Hutan mangrove  ditumbuhi  berbagai  jenis  mangrove yang  dipengaruhi  oleh  kadar  salinitas  dan substrat  lumpur.  Pada  hutan  tipe  ini,  jenis mangrove menyebar sesuai pemenuhan kebutuhan  akan  kedua  hal  tersebut.  Ini  terlihat dengan  adanya  kelompok  jenis  (zonasi) mangrove di lapangan yang pola penyebarannya teratur ( regular ), mengelompok ( clustered ),  dan  acak  ( random )  (Yunus  2010; Mughofar  dkk.  2018).  Karakteristik  hutan mangrove  tersebut  berpengaruh  terhadap karakteristik  spektral  ( feature  spase )  data penginderaan jauh, dan terekam oleh piksel sub sistem  ALOS  AVNIR-2.  Secara  umum, karakteristik  respon  spektral  hutan  mangrove sangat berbeda dengan karakteristik lainya. Hal ini tampak pada spektrum tampak mata ( visble ) dan  spektrum  inframerah  pada  berbagai subsistem ALOS AVNIR-2.
Selain  itu,  hutan  mangrove  penting  bagi manusia karena memiliki 4 fungsi atau manfaat utama,  yakni:  1)  manfaat  ekologis,  2)  manfaat ekonomis, 3) manfaat estetika, dan  4) sebagai stok karbon (Takarendehang dkk. 2018). Uraian ini menjadi dasar ilmiah pemilihan kasus hutan mangrove  pada  penelitian  ini.  Julat  nilai spektral  sebenarnya  telah  terekam  dalam  pikel ( pixel ( picture  element )  yaitu  unsur  (sel) penyusun gambar yang memiliki aspek spektral dan aspek spasial pada data penginderaan jauh,
seperti  pada  ALOS  AVNIR-2,  namun  belum terkategori.  Dan  secara  statistik  julat  nilai tersebut    tergambarkan  pada  kurva  bimodal. Dengan  demikian,  tiap  objek  homogen  akan memberikan variasi nilai piksel yang berbentuk kurva  normal,  sehingga  pada  umumnya histogram  citra  saluran  tunggal  merupakan kurva  multimodal  (Swain  dan  Davis  1978, dalam Danoedoro  2012). Oleh  karena  itu, pertanyaan  riset  dari  penelitian  ini  adalah:  1) Bagaimana  tingkat  akurasi  algoritma  dalam metode  klasifikasi  pservised  berbasis  band inframerah  dekat  ALOS  AVNIR-2?  2). Sejauhmana  tingkat  akurasi  penerapan  julat nilai spektral objek yang diperoleh dari analisis histogram  band  inframerah  dekat  ( near  infra red ( NIR )) ALOS AVNIR-2?
Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk membandingkan tingkat akurasi algoritma  dalam  metode  klasifikasi  pservised berbasis  ALOS  AVNIR  dan  menjelaskan tingkat  akurasi  julat  nilai  spektral  objek  dalam memetakan  zonasi  manggrove  pada  level genus.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  estuari sungai  Andai,  Manokwari  Papua  Barat. Kordinat geografis lokasi penelitian antara 134 o 00' 36" - l34 o 01' 15” BT dan 0 o 5 5' 54" - 0 o 56’ 33"  LS.    Luas  kawasan  mangrove  57,85  Ha (0,5785  km 2 ),    yang  memanjang  kurang  lebih 2,88  km  sepanjang  garis    pantai  teluk  Andai dan lebar hutan berkisar antara 94 m – 416 m. Bahan yang dignakan pada studi ini adalah citra ALOS AVNIR-2 perekaman 1 Nopember 2010 dan  citra QuickBird perekaman  12  Pebruari 2004.  Koreksi  radiometrik  dan  geometrik dilakukan  terhadap  citra  ALOS  AVNIR-2, sedangkan untuk citra QuickBird hanya koreksi geometrik.
Analisis  histogram  band  inframerah  dekat ( near  infrared (NIR))  citra  ALOS  AVNIR-2 dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Jurnal Kehutanan Papuasia 6 (1) : 1 – 9 (2020)
Imburi
lunak  ENVI  4,5.  Analisis  dilakukan  dengan memodifikasi  kurva  normal  menjadi  kurva multimodal.  Pemilahan  nilai  kecerahan  dalam bentuk  julat  nilai  spektral  sebagai  input  pada metode density  slicing .    Selain  itu,  dilakukan pembuktian  sejauh  mana  akurasi  aplikasi  julat nilai  spektral  yang  dihasilkan  tersebut  untuk zonasi  mangrove  melalui  uji  akurasi  pada  data pengininderaan jauh multitingkat.
Kajian  ini  meliputi  dua  tahapan  analisis, yaitu:  1)  Analisis  julat  nilai  spektral,  yakni analisis  histogram  band  inframerah  dekat ALOS  AVNIR-2,  dan  2)  Analisis  tingkat akurasi  julat  nilai  spektral  untuk  eksekusi metode  klasifikasi  terselia  dan  melakukan  uji akurasi  terhadap  peta  jenis  mangrove  berbasis metode klasifikasi terselia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Mengacu  pada  skala  pekerjaan  dan  tujuan penelitian ini, maka ada dua anlisis utama pada penelitian ini, yakni prosedur analisis perolehan julat  nilai  spektral  zonasi  mangrove,  dan penilaian  tingkat  akurasi  penerapan  julat  nilai spektral zonasi mangrove level genus.

## Prosedur Analisis Perolehan Julat Nilai Spektral Mangrove
Prosedur  analisis  perolehan  julat  nilai spektral  zonasi  mangrove  level  genus merupakan  kombinasi  tahapan  kerja  secara digital  dan  manual  terhadap  data  (citra) penginderaan  jauh.  Kombinasi  ini  bertujuan untuk  memperoleh  julat  nilai  spektral  zonasi mangrove. Secara garis  besar prosedur  analisis perolehan julat nilai spektral dilakukan sebagai berikut:  pra  pemrosesan  citra  satelit, masking mangrove,  dan  analisis  histogram.  Uraian prosedur  perolehan  julat  nilai  spkctral  terlihat pada gambar 1 berikut.
Gambar  1 .  Prosedur  analisis  perolehan  julat nilai spektral zonasi mangrove.

## Pra Pemrosesan Citra Satelit
Pra  pemrosesan    dilakukan  terhadap  citra ALOS  AVNIR-2,  yakni  :  edit  nilai  band minimum, dan koreksi radiometrik yang terdiri dari  :  konversi  nilai  DN  ( digital  number )  ke nilai pantulan di sensor ( reflectance at sensor ), dan  konversi  DN  ke  nilai  pantulan  di  objek ( reflectance  at  surface )  melalui  koreksi atmosferik  ( dark  substract ),  serta  koreksi geometri, dan komposit citra.
Masking mangrove dan non-mangrove Masking citra merupakan kegiatan
mengambil  bagian  dari  suatu  citra  (data) penginderaan  jauh  yang  hendak  dikaji. Kegiatan masking citra  bertujuan  mengurangi pengaruh  nilai  pantulan  objek  lain  di  sekitar objek  yang  dikaji.  Selain  itu,  secara  teknik
Histogram Band Inframerah Dekat Kurva Bimodal Pemilahan ( Slicing ) Analisis Histogram Band Inframerah Dekat Kurva Multimodal Julat Nilai Spektral Zonasi Mangrove Citra Masking Mangrove dan Nonmangrove Koreksi Geometri Koreksi Radiometrik
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Jurnal Kehutanan Papuasia 6 (1) : 1 – 9 (2020)
Imburi
kegiatan  ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan proses  kerja  secara  digital. Masking mangrove dan nonmangrove pada penelitian ini dilakukan terhadap citra ALOS AVNIR-2 (yang ada areal mangrove)  yang  merupakan  objek  kajian. Proses masking dilakukan  dengan  perangkat
lunak  pengolahan  citra  ENVI  dan  data  vektor ( shape  file )  batas  areal  mangrove  Andai  yang dihasilkan dari peta zonasi mangrove dominan. Peta  tersebut  diturunkan  dari photo  key jenis mangrove  citra QuickBird daerah  Andai  dan sekitarnya.
Gambar 2 . Citra masking ALOS AVNIR-2 (A) true color 321, dan (B) false color 432

## Analisis Histogram Band Inframerah Dekat ALOS AVNIR-2
Analisis  histogram  band  inframerah  dekat ALOS AVNIR-2 untuk menghasilkan julat nilai spektral  zonasi  mangrove  didasarkan  pada  dua argumentasi  pokok,  yaitu  nilai  spektral  zonasi mangrove  terekam  dalam  ALOS  AVNIR-2 yang  belum  dapat  dibedakan  atau  terkelaskan, dan secara statistik tergambarkan dalam bentuk kurva  bimodal.  Selain  itu,  Secara  statistik, setiap objek homogen memberikan variasi nilai piksel  yang  berbentuk  kurva  normal,  sehingga pada umumnya histogram citra saluran tunggal merupakan kurva multimodal (Swain dan Davis 1978).
Analisis  histogram  menggunakan  perangkat lunak  ENVI  4.5.    Prinsip  analisis  ini  adalah merubah histogram band inframerah dekat
ALOS AVNIR-2 yang berbentuk kurva normal menjadi  kurva  multimodal  sehingga  dapat diiris.  Proses  modifikasi  dilakukan  dengan menggunakan  fasilitas NSum pada  fasilitas ENVI 4.5.
Pada  gambar  3  menunjukkan  kurva  normal pada  histogram  band  inframerah  dekat  ALOS AVNIR-2. Tampak bahwa secara statistik, nilai spektral  mangrove  yang  terekam  belum  dapat dibedakan atau dikelaskan secara jelas. Hal ini memerlukan  suatu  cara,  metode,  atau  teknik agar  kurva  normal  tersebut  menjadi  kurva multimodal  sehingga  pemilahan  nilai  pantulan yang  merepresentasi  kelas  jenis  mangrove  di lapangan  dapat  dilakukan.  Hal  tersebut  dapat dilakukan  melalui  fasilitas NSum pada  vitur histogram ENVI.
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Jurnal Kehutanan Papuasia 6 (1) : 1 – 9 (2020)
Imburi
Gambar 3. Kurva normal spektral mangrove pada band inframerah dekat ALOS AVNIR- 2
Gambar  4. Modifikasi  kurva  normal  respon  spektral  zonasi  mangrove  pada  band  inframerah  dekat ALOS AVNIR-2
Fasilitas NSum merupakan  suatu  nilai bilangan  bulat  yang  merepresentasikan  jumlah piksel  kelas  zonasi  genus  mangrove  terhadap rerata ketika penggambaran kurva spektral band inframerah dekat ALOS AVNIR-2.  Jika NSum lebih  >1,  maka  setiap  kelompok  titik NSum dirata-ratakan untuk menghasilkan satu kelompok  titik  yang  digambarkan.  Dengan demikian,  jika  NSum  dirubah  >1,  maka kenampakkan pada kurva normal akan berubah
menjadi  kurva  multimodal.  Besarnya NSum yang  digunakan  adalah  3,  karena  pada  nilai NSum =3, bentuk kurva multimodal lebih mirip dengan model kurva normalnya.  Besarnya nilai NSum yang  digunakan  adalah  besaran  yang dapat merubah bentuk puncak dan lembah pada kurva normal tapi masih mendekati bentuk awal dari kurva normal.  Selanjutnya, pada gambar 5 menunjukkan kurva multimodal pada histogram band inframerah dekat ALOS AVNIR-2.
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Jurnal Kehutanan Papuasia 6 (1) : 1 – 9 (2020)
Imburi
Gambar  5 .  Kurva  multimodal  respon  spektral  zonasi  mangrove  pada  band  inframerah  dekat  ALOS AVNIR-2 hasil modifikasi ( NSum )
Secara  statistik,  setiap  objek  homogen  akan memberikan variasi nilai piksel yang berbentuk kurva  normal,  sehingga  pada  umumnya histogram  citra  saluran  tunggal  merupakan kurva multimodal (Swain and Davis 1978). Jika kurva  multimodal  tersebut  diiris-iris,  maka
kurva  tersebut  tersusun  atas  kelas-kelas  objek mangrove di areal penelitian. Proses pengirisan dilakukan secara manual dengan membagi julat dari  1  lembah  ke  lembah  lainnya  sebagai  1 kelas zonasi genus mangrove. Hasil pemilahan tampak pada Gambar berikut.
Gambar  6 .  Slicing  kurva  multimodal  respon  spektral  zonasi  mangrove  pada  band  inframerah  dekat ALOS AVNIR-2
Dari gambar 6 memperlihatkan slicing kurva multimodal  band  inframerah  dekat  ALOS AVNIR-2.  Kurva  tersebut  merepresentasi berbagai  kelas  objek  pada  kawasan  mangrove
di  muara  sungai  Andai.  Dengan  demikian pemilahan  kelas  objek  dapat  dilakukan  untuk menghasilkan kandidat julat nilai spektral.
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Jurnal Kehutanan Papuasia 6 (1) : 1 – 9 (2020)
Imburi
Secara  parallel  sebelum  analisis  histogram dilakukan,  dibuatkan  juga photo  key genus mangrove  dari  citra  QuickBird  dan  peta  genus
mangrove dominan. Dari kedua jenis peta inilah diperoleh  batas  kawasan  mangrove  untuk masking mangrove dan nonmangrove.
Gambar 7 . Photo Key Genus Mangrove Dominan yang dihasilkan dari Citra QuickBird (sisi kiri); Peta Zonasi Mangrove Dominan Hasil Interpretasi Citra QuickBird (sisi kanan).

## Julat Nilai Spektral Zonasi Mangrove
Nilai  spektral  objek  merupakan  informasi respon  spektral  objek  hasil  interaksi  panjang gelombang  elektromagnetik,  baik  berupa pantulan  maupun  pancaran  yang  terukur  oleh sensor  (Murti  2001).  Jadi,  julat  nilai  spektral zonasi genus mangrove merupakan besaran/nilai  yang  merepresentasi  besarnya pantulan  spektral  zonasi  genus  mangrove  pada panjang  gelombang  elektromagnetik  yang terukur  pada  sensor.  Besaran/nilai  ini merupakan  julat  karena  faktor-faktor  yang berpengaruh  terhadap  nilai  spektral  tersebut, baik  faktor  eksternal  maupun  faktor  internal
ojek  tidak  homogen.  Hal  ini  sesuai  dengan prinsip kerja algoritma klasifikasi multispeltral, yang tahapannya sebagai berikut :
1. Menentukan nilai spektral representatif tiap objek/kelas  secara sampling .  Nilai  rerata tiap  sampel  merupakan  acuan  untuk pengenalan objek/kelas;
2. Menempatkan  nilai  representatif  objek sebagai sampel pada diagram multidimensional;
3. Menentukan batas toleransi (jarak spektral) dari  nilai  representatif.  Jika  vektor  piksel yang  terhitung  pada  posisi  di  luar  jarak  ini akan dikelaskan sebagai lain;
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Jurnal Kehutanan Papuasia 6 (1) : 1 – 9 (2020)
Imburi 4. Pengambilan keputusan, yakni penghitungan seluruh  nilai  piksel,  dan  memasukkan  ke kelas  yang  tersedia  (jarak  spektral  ≤  jarak tole- -ransi masing-masing objek), dan mengkelaskan  sebagai  tak  terklasifikasi  jika tidak  masuk  kelas  manapun  (Danoedoro 2012). Tabel 1 . Nilai spektral mangrove pada band inframerah dekat ALOS AVNIR-2 Kelas zonasi mangrove Julat nilai spektral Kelas zonasi mangrove Julat nilai spektral 01. 0.0130 - 0.0170 08. 0.0355 - 0.0381 02. 0.0171 - 0.0209 09. 0.0382 - 0.0412 03. 0.0210 - 0.0238 10. 0.0413 - 0.0441 04. 0.0239 - 0.0266 11. 0.0442 - 0.0471 05. 0.0267 - 0.0296 12. 0.0472 - 0.0499 06. 0.0297 - 0.0324 13. 0.0500 - 0.0586 07. 0.0325 - 0.0354

## Penerapan Julat Nilai Spektral Zonasi Mangrove
Kegiatan  pada  tahapan  ini  merupakan aplikasi julat nilai spektral yang dihasilkan dari prosedur  yang  dirancang.  Tujuannya  adalah untuk menilai akurasi
julat nilai spektral, mengetahui apakah prosedur yang  dirancang  aplikatif  atau  tidak,  dan mengetahui  implikasi  dari  prosedur  tersebut. Hasil  penerapan  julat  nilai  spektral  Zonasi mangrove adalah peta tentatif zonasi mangrove.
Gambar  8 .  Peta  tentatif  zonasi  mangrove  dominan  di  estuari  sungai  Andai  berbasis  metode density slicing
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Jurnal Kehutanan Papuasia 6 (1) : 1 – 9 (2020)
Imburi

## Perbandingan Metode DS dan Metode Klasifikasi Multispektral

## KESIMPULAN
Secara  garis  besar  ada  2  hal  yang  dapat disimpulkan pada penelitian ini, yakni prosedur perolehan  julat  nilai  spektral  zonasi  genus mangrove,  dan  tingkat  akurasi  julat  nilai spektral  objek  berbasis  metode  DS  dalam memetakan zonasi  manggrove level genus, dan membandingkannya  dengan  tingkat  akurasi metode  klasifikasi  klasifikasi  tersedia.  Dengan demikian  kesimpulan  dari  penelitian  ini  dapat dirumuskan  bahwa  prosedur  analisis  perolehan julat nilai spektral zonasi genus mangrove dapat dilakukan  melalui  analisis  histogram  band inframerah  dekat  ALOS  AVNIR-2.  Selain  itu, analisis  histogram  band  inframerah  dekat ALOS  AVNIR-2  dapat  meningkatkan  akurasi pemetaan  objek  mangrove  sampai  pada  level genus  atau  zonasi  melalui  penerapan  metode DS  dengan  akurasi  keseluruhan  40,00%,  yang terdiri  dari  akurasi  pembuat  untuk  zonasi Avicennia 14,29%,  zonasi Bruguera 90,91%, dan  zonasi Rhyzophora 0,00%.  Bersamaan dengan  itu,  akurasi  pengguna  untuk  zonasi Bruguiera 52,63%, zonasi Rhyzophora 40,00% dan zonasi Avicennia 0,00%.

## DAFTAR PUSTAKA
Danoedoro  P.  2012.  Pengantar  penginderaan jauh  digital.  Penerbit  Andi  Yogyakarta, Yogyakarta.
Mughofar  A,  Masykuri  M,  Setyono  P.  2018. Zonasi  dan  komposisi  vegetasi  hutan mangrove pantai Cengkrong desa
Karanggandu kabupaten Trenggalek provinsi Jawa Timur. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan. 8(1): 77-85.
Murti  SH.  2001.  Pengaruh  lereng  dan koreksinya  terhadap  nilai  spektral  tanaman karet  dan  tanaman  campuran  pada  sitra landsat  thematic  mapper.  Kasus  di  Kota Semarang bagian Barat.
Swain  PH,  Davis  SM.  (eds.).  1978.  Remote Sensing:  The  Quantitative  Approach. McGraw-Hill. New York.
Takarendehang  R,  Sondak  CFA,  Kaligis  E, Kumampung  D,  Manembu  IS,  Rembet UNWJ.  2018.  Kondisi  ekologi  dan  nilai manfaat  hutan  mangrove  di  desa  Lansa, kecamatan Wori, kabupaten Minahasa Utara. Jurnal Pesisir dan Laut Tropis. 2(1): 45-52.
Yunus  HS.  2010.  Metode  penelitian  wilayah kontemporer.  Penerbit  Pustaka  Pelajar Yogyakarta, Yogyakarta.