## KAJIAN CITRA SATELIT SPOT-7 UNTUK ESTIMASI STANDING CARBON STOCK HUTAN MANGROVE DALAM UPAYA MITIGASI
PERUBAHAN IKLIM ( CLIMATE CHANGES) DI LAMPUNG SELATAN
(THE STUDY OF SPOT-7 SATELLITE FOR STANDING CARBON STOCK ESTIMATION OF MANGROVE FOR CLIMATE CHANGE

## MITIGATION IN SOUTH LAMPUNG)
Nirmawana Simarmata 1 , Fitralia Elyza 2 , Rezalian Vatiady 1
1 Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia
2 Teknik Lingkungan, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia e-mail: nirmawana.simarmata@gt.itera.ac.id
Diterima 15 November 2018; Direvisi 6 Januari 2019; Disetujui 6 Januari 2019

## ABSTRACT
This paper describes on the use of high-resolution remote sensing data for estimating carbon stock  of  mangrove  forest.  The  mangrove  forest  ecosystem  has  a  characteristic  that  can  sequester carbon much higher than dryland. The mangrove ecosystem can absorb carbon in the atmosphere as much  as  67.7  MtCO2  per  year.  The  results  of  the  calculation  and  mapping  of  carbon  stocks  can  be used as a reference in the management of mangrove forest areas in the future. The main objective of this study is to estimate, identify and map the carbon stock. Additionally, an analysis and assesment of natural  ecosystem  services  are  done  to  predict  the status of  carbon  stocks.  In  this  study,  SPOT  7 images  are  used  as  the  primary  source  of  data.  The  biomass  value  is  obtained  from  the  NDVI transformation  where  the  index  value  will  be  classified  based  on  the  object  which  includes  the  field object, mangrove area, sea and so on. The results of the study obtained low density class has a carbon value  between  71.64  -  91.48  tons/ha,  medium  density  class  has  a  carbon  value  between  91.48  - 111.31 tons/ha and high density class has a carbon value between 111.31 -  131.15 tons/ha. Based on the results of the RMSE test, the RMSE value ranges from 11.61 to 13.07.
Keywords: mangrove, SPOT 7, NDVI, biomassa, karbon
http://dx.doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2019.v16.a3050 Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 1. Juni 2019

## ABSTRAK
Penelitian ini menjelaskan tentang pemanfaatan citra resolusi tinggi untuk estimasi cadangan karbon  hutan  mangrove.  Ekosistem  hutan  mangrove  memiliki  keistimewan  yaitu  dapat  mengikat karbon  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  hutan  lahan  kering.  Ekosistem  mangrove  mampu menyerap  karbon  di  udara  sebanyak  67.7  MtCO2  per  tahun.  Hasil  perhitungan  dan  pemetaan cadangan  karbon  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  pengelolaan  kawasan  hutan  mangrove  di masa  yang  akan  datang.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengestimasi,  mengidentifikasi  dan memetakan  cadangan  karbon  hutan  mangrove  serta  menganalisis  dan  mengkaji  penilaian  jasa pelayanan  ekosistem  ( ecosystem  service )  alam  untuk  memprediksi  status  stok  karbon  berdasarkan kondisi penggunaan lahan/tutupan lahan saat ini atau yang akan datang. Jenis data yang digunakan adalah  citra  SPOT  7  yang  mempunyai  resolusi  6  meter.  Nilai  biomassa  diperoleh  dari  hasil transformasi  NDVI  dimana  nilai  indeks  akan  dikelaskan  berdasarkan  objeknya  yang  meliputi  objek ladang,  kawasan  mangrove,  laut  dan  sebagainya.  Hasil  penelitian  diperoleh  kelas  kepadatan  rendah mempunyai  nilai  karbon  antara  71.64  –  91.48  ton/ha,    kelas  kepadatan  sedang  mempunyai  nilai karbon  antara  91.48  –  111.31  ton/ha  serta  kelas  kepadatan  tinggi  mempunyai  nilai  karbon  antara 111.31  –  131.15  ton/ha.  Berdasarkan  hasil  uji  RMSE  menunjukkan  bahwa  nilai  RMSE  berkisar antara  11.61 sampai 13.07.
Kata kunci: mangrove, SPOT 7, NDVI, biomassa, karbon

## 1  PENDAHULUAN
Potensi  hutan  mangrove  Indonesia cukup besar dimana Indonesia memiliki luas hutan mangrove terbesar di dunia.
Ekosistem mangrove Indonesia  mampu menyerap karbon di udara sebanyak 67.7 MtCO2 per tahun (Sadelie et  al .,  2012).  Hutan  mangrove per  hektar  dapat  menyimpan  sampai empat kali lebih banyak karbon dibandingkan  hutan  tropis  lainnya  di seluruh  dunia.  Salah  satu  kawasan mangrove  di  Provinsi  Lampung  adalah kawasan pantai timur Lampung
Selatan  dengan  tutupan  mangrove yang  relatif  luas.  Akan  tetapi  kondisi hutan  mangrove  di  Lampung  Selatan telah  banyak  mengalami  kerusakan. Menurut  WALHI  (2010),  menjelaskan bahwa  telah  terjadi  penurunan  luas hutan mangrove. Luasan hutan mangrove Indonesia menurun dari luas awal  sekitar  4.5  juta  ha  menjadi  1.9 juta ha. Penurunan luas hutan mangrove  terjadi  karena  kerusakan yang  disebabkan  oleh  faktor  manusia, seperti  alih  tata  guna  lahan  mangrove menjadi  lahan  tambak  dan  eksploitasi kayu  mangrove untuk kayu  bakar  dan arang.
Tingkat kerusakan dan peran hutan  mangrove  dalam  perubahan iklim    dapat  diketahui  dari  besar cadangan  karbon  tersimpan.  Estimasi kandungan biomassa dan karbon
dapat dilakukan dengan memanfaatkan  teknologi  penginderaan jauh  melalui  analisis  regresi  yang
dikorelasikan  dengan  biomassa  hutan aktual. Perkembangan teknologi penginderaan jauh telah menunjukkan bahwa  pengurangan  deforestasi  dapat digambarkan  dengan  nyata,  permanen dan penurunan emisi dapat diverifikasi dengan pengukuran yang dapat dipercaya. Penginderaan jauh merupakan  salah  satu  pendekatan terbaik  untuk  estimasi  biomassa  di tingkat  regional  ketika  data  tegakan hutan di lapangan sulit diperoleh.
Perhitungan biomassa untuk menginventarisasi, memantau dan mengelola  hutan dapat dilakukan dengan pengukuran lapangan menggunakan plot sampel yaitu diameter  pohon  setinggi  dada  (DBH). Pengukuran  secara  teresteris  dianggap kurang  efektif  karena  memerlukan waktu  dan  biaya  relatif  besar sehingga perkembangan  pemanfaatan  teknologi penginderaan jauh semakin berkembang  (Fatoyinbo,  2012).  Salah satu  citra  satelit  yang  digunakan untuk  estimasi  biomassa  dan  karbon hutan  yaitu  citra  SPOT-7  dengan resolusi 6 meter. Sensornya dilengkapi dengan  panjang  gelombang  0.6  – 0.7µm  ( band merah)  dan  0.7  –  1.0  µm ( band infra  merah)  yang  memiliki tingkat kepekaan tinggi terhadap obyek vegetasi.
Hasil  perhitungan  pada  citra  rasio,
pada citra
normalisasi juga menggunakan  data band merah  dan band inframerah. Band
merah mempunyai tingkat kepekaan terhadap vegetasi  yang  menyebabkan  adanya
penyerapan  terhadap radiasi  cahaya yang  datang  yang  dilakukan  saat fotosintesis, sedangkan band
inframerah  terdapat  dalam  daerah spektral  dimana  struktur  daun sponge mesophyll menyebabkan adanya pantulan  terhadap  radiasi  cahaya. Hal ini  menyebabkan  pemanfaatan  citra SPOT-7  cukup  baik  digunakan  untuk pendugaan biomassa di
atas permukaan  pada  hutan  mangrove  di Lampung Selatan Provinsi Lampung.
Penelitian  sebelumnya  menyatakan bahwa  hutan  mangrove  disebut  juga sebagai  hutan  bakau  atau  hutan payau  karena  habitat  hidupnya  yang berada di air payau. Mangrove berdasarkan tempat tumbuhnya berada disepanjang sungai berair payau hingga hampir air tawar (Noor et al., 2006). Hutan mangrove di Indonesia menyimpan lima kali karbon lebih  banyak  per  hektar  dibandingkan dengan  hutan  tropis  dataran  tinggi (Murdiyarso et  al .,  2015).  Jumlah biomassa  suatu  kawasan  diperoleh dari  pengukuran  diameter,  tinggi  dan wood density dari setiap jenis mangrove  (Rachmawati et  al., 2014). Menurut  Kauffman et  al., (2012) simpanan  karbon  di  hutan  mangrove lebih  tinggi  dibandingkan  simpanan karbon  pada  tipe  hutan  lainnya, dimana  simpanan  karbon  terbesar terdapat  pada  sedimen  mangrove. Daun  dan  ranting  pohon  mangrove yang gugur didekomposisi oleh mikroorganisme,  dan  menjadi  salah satu  sumber  bahan  organik  pada sedimen mangrove.

## 2   METODOLOGI
Tahapan  pelaksanaan  penelitian yang  dilakukan  untuk  perhitungan kandungan biomassa di atas permukaan  tanah  dan  karbon  terdiri: koreksi geometrik, koreksi radiometrik, klasifikasi  citra  dan  ekstraksi  nilai indeks vegetasi menggunakan
Normalized  Difference  Vegetation  Index
(NDVI).
2.1 Lokasi dan Data
Lokasi kegiatan
penelitian dilakukan di kawasan hutan mangrove Kabupaten  Lampung  Selatan  yang
terletak  di  wilayah  pesisir  bagian selatan.  Secara  geografis  kawasan hutan  mangrove  berada  pada  posisi antara 05 O 48’48”LS sampai 06 O 02’20”BT dan 105 O 45’06”BT sampai  105 O 47’0”BT.  Penelitian  ini menggunakan data Citra SPOT-7
Tahun  2016  Provinsi  Lampung  yang bersumber  dari  Lembaga  Penerbangan dan  Antariksa  Nasional,  Peta  Rupa Bumi Indonesia dan hasil survei.

## 2.2 Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  dilakukan meliputi  koreksi  geometrik,  koreksi radiometrik, klasifikasi citra dan ekstraksi nilai NDVI. Penentuan sampel plot di lapangan berupa bentuk, ukuran  dan  jumlah  plot  yang  akan digunakan  untuk  pengumpulan  data fisionomi hutan di lapangan. Pengumpulan  data  lapangan  berupa pengukuran  diameter  pohon  setinggi dada dan tinggi tegakan.
Pendugaan  kandungan  biomassa aktual di lapangan ditentukan berdasarkan  persamaan alometrik yang dipilih  sesuai  dengan  karakteristik hutan  sedangkan  simpanan  biomassa dari  citra  dianalisis  menggunakan  nilai NDVI. Perhitungan biomassa di lapangan dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan alometrik berdasarkan hasil pengukuran di lapangan. Penggunaan rumus perhitungan biomassa pada jenis mangrove  spesies  Avicennia  marina yang digunakan adalah sebagai berikut: BBA = 0,1848*D 2,3624 (2-1)
Keterangan: BBA  = Biomassa Bagian Atas (kg) D      = Diameter Setinggi Dada (cm) (Kementerian Kehutanan, 2013)

## Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan
data lapangan dilakukan  melalui  survei  pengukuran tegakan hutan. Beberapa variabel tegakan yang harus diukur di lapangan yaitu tumbuhan berkayu meliputi diameter  pohon  setinggi  dada  (DBH), jenis pohon dan tinggi pohon, tumbuhan  mati,  tumbuhan  bawah  dan seresah  serta  lapisan  organik  tanah. Diagram alir penelitian disajikan secara visual seperti Gambar 2-1.

## Gambar 2-1: Diagram Alir Penelitian

## Pengukuran Diameter Tegakan
Diameter  tegakan    mangrove  yang diukur  antara  1,1-67,1  cm.  Rata-rata diameter  tegakan  hasil  survei  mayoritas berukuran  10  cm.  Hasil  pengukuran diameter tagakan akan digunakan untuk  menghitung  biomassa  aktual menggunakan persamaan alometrik.

## Pengukuran Tinggi Tegakan
Tinggi  tegakan  yang  diukur  yaitu tinggi  tegakan  total  yang  merupakan jarak terpendek  dari  titik puncak  pohon dengan  titik  proyeksinya  pada  bidang datar  dan  tinggi  pohon  bebas  cabang. Jarak horizontal antara pengukur dengan  pohon  harus  diukur  dengan cermat dan teliti.
Transformasi Indeks Vegetasi
Estimasi biomassa di atas permukaan  menggunakan  citra  SPOT-7 didasarkan atas dua parameter penduga yaitu  nilai  indeks  NDVI  dan  diameter tegakan.
Nilai NDVI diperoleh menggunakan transformasi indeks
vegetasi  yang  diregresikan  dengan  nilai biomassa aktual lapangan.
Perhitungan  indeks  vegetasi  tutupan lahan dengan menggunakan NDVI merupakan perhitungan dari band merah dan band infra merah dekat yang direfleksikan  oleh  vegetasi.  Berdasarkan nilai  korelasi  dan  grafik  hubungan antara nilai NDVI dan biomassa diketahui bahwa korelasi tersebut mempunyai  hubungan  yang  positif, artinya apabila terjadi peningkatan pada nilai  NDVI  di  citra,  maka  akan  terjadi peningkatan pula pada potensi biomassa yang dihasilkan, dan begitupun  sebaliknya.  (Yusandi et  al., 2015).

## Uji Korelasi
Hubungan antara kandungan biomassa  di  atas  permukaan  dengan nilai NDVI Citra SPOT-7 dapat dianalisis menggunakan  persamaan  matematik dengan  model  linier,  model  polynomial dan model eksponensial. Koefisien korelasi  (r)  merupakan  variabel  yang
dapat menunjukkan keeratan hubungan antara  dua  peubah  atau  lebih  terhadap peubah tak bebas.

## Analisis Regresi
Analisis  statistik  dilakukan  untuk penentuan  model  terbaik  yang  akan digunakan  berdasarkan  nilai  koefisien determinan  (R 2 )  dengan  selang  nilai  0– 100%  dan Root  Mean  Square  Error (RMSE) paling rendah.
Untuk
mengetahui pengaruh
signifikansi
koefisien  regresi  yang  dihasilkan  dalam pembuatan  model  terhadap  potensi biomassa, maka perlu dilakukan pengujian  menurut  kaidah  statistik. RMSE  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  besar  kesalahan  yang  terjadi pada  hasil  perhitungan  model  jika dibandingkan dengan nilai aktual. Semakin kecil nilai RMSE, maka semakin  kecil  pula  kesalahan  yang terjadi pada penggunaan model (Yusandi et  al. ,  2015).  Apabila  nilai  RMSE semakin rendah maka nilai hasil pendugaan semakin akurat

## 3   HASIL PEMBAHASAN
Pengolahan  citra  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  kehijauan  yang sangat baik sebagai awal dari pembagian  daerah  vegetasi.  NDVI  dapat menunjukkan parameter
yang berhubungan dengan
parameter vegetasi, antara lain, biomass dedaunan hijau,  daerah  dedaunan hijau yang merupakan nilai yang dapat diperkirakan  untuk  pembagian  vegetasi. Berdasarkan  hasil  transformasi  indeks vegetasi  NDVI  diperoleh  nilai  indeks untuk  objek  vegetasi  memiliki  rentang nilai 0.2 – 0.8. Lebih jelasnya hasil NDVI disajikan dalam Gambar 3-1. Gambar 3- 2 merupakan histogram hasil
transformasi NDVI. Rentang  nilai  NDVI  adalah  antara  -
1.0  hingga  +1.0.  Nilai  yang  lebih  besar dari 0.1 biasanya menandakan peningkatan derajat kehijauan dan intensitas  dari  vegetasi.  Nilai  diantara  0 dan 0.1 umumnya merupakan karakteristik  dari  bebatuan  dan  lahan kosong,  dan  nilai  yang  kurang  dari  0 kemungkinan  mengindikasikan  awan, uap,  dan  air.  Permukaan  vegetasi memiliki  rentang  nilai  NDVI  0.1  untuk
lahan savanna (padang  rumput)  hingga 0.8 untuk daerah hutan hujan tropis.
Gambar 3-1: Kawasan Hutan Mangrove berdasarkan hasil pengolahan NDVI
Gambar 3-2: Histogram Hasil NDVI
Nilai indeks  vegetasi digunakan sebagai acuan dalam pengambilan sampel  untuk  pengukuran  parameter  di lapangan.  Pengambilan  jumlah  dan lokasi  sampel  berdasarkan  pada  nilai indeks  vegetasi  yang  memiliki  rentang antara  0.47  –  0.59.  Nilai  indeks  hutan mangrove  relatif  lebih  tinggi  daripada nilai  indeks  objek  disekitarnya.  Hasil

## observasi  lapangan  berdasarkan  nilai NDVI disajikan pada Gambar 3-3.

## Gambar 3-3: Hasil Observasi di Lapangan Berdasarkan Nilai NDVI
Pembagian  objek  penutup  lahan berdasarkan  nilai  objek  dijelaskan  pada Tabel 3-1.
Tabel 3-1: PEMBAGIAN OBJEK BERDASARKAN NILAI INDEKS No Objek Nilai Indeks 1 Sungai,  Laut,  Awan, Bayangan Awan < 0 2 Lahan  Kosong  dan Batuan 0 – 0.1 3 Semak  belukar  dan padang rumput 0.2 – 0.3 4 Hutan mangrove 0.4 – 0.8

## Sumber: Hasil Pengukuran Lapangan (2018)

## Model Penduga Potensi Biomassa
Sampel  yang  digunakan  untuk membuat model penduga adalah 24 dari 30  sampel  yang  diukur  di  lapangan. Pengurangan sampel terjadi akibat
adanya beberapa data yang tidak terdistribusi secara normal.
Hasil  perhitungan  nilai  biomassa aktual  dari  persamaan  alometrik  akan dianalisis  menggunakan  uji  korelasi untuk  mengetahui  hubungan  antara nilai  NDVI  dengan  biomassa  aktual. Berikut  hasil  analisis  korelasi  antara biomassa  aktual  dengan  nilai  NDVI menggunakan model linier yang mempunyai  nilai  R 2 =  0,7842  disajikan pada Gambar 3-4.

## Gambar 3-4: Korelasi antara Biomassa Aktual dengan Nilai NDVI Model Linier
Hasil analisis korelasi antara biomassa  aktual  dengan  nilai  NDVI menggunakan  model  eksponensial  yang mempunyai  nilai  R 2 =  0,7182  disajikan pada Gambar 3-5.
Gambar 3-5: Korelasi antara Biomassa Aktual dengan Nilai NDVI Model Eksponensial
Hasil analisis korelasi antara biomassa  aktual  dengan  nilai  NDVI menggunakan  model  polinomial  yang mempunyai  nilai  R 2 =  0,7969  disajikan pada Gambar 3-6.
Kawasan
Hutan Mangrove

## Gambar 3-6: Korelasi antara Biomassa Aktual dengan Nilai NDVI Model Polinomial
Gambar  3-6  menunjukkan  bahwa model persamaan yang dihasilkan memiliki  nilai  koefisien  determinasi  (R²) paling  tinggi  sehingga  model  polynomial dipilih  sebagai  model  penduga  terbaik untuk  perhitungan  biomassa.  Nilai  R² yaitu    0.7969.  Hal  ini  menjelaskan bahwa  hubungan  antara  nilai  biomassa aktual dan nilai NDVI kuat. Hasil output terlihat bahwa
nilai
koefisien determinansi sebesar 0.7969 yang berarti  sebesar  79.69%  perubahan  atau variasi  nilai  biomassa  dapat  dijelaskan oleh nilai indeks sedangkan 20,31% oleh variabel  lainnya.  Nilai  RMSE    pada penelitian  ini  berkisar  antara  11.61 sampai 13.07.

## Peta Sebaran Cadangan Karbon
Cadangan  karbon  diperoleh  dari hasil  perhitungan  nilai  biomassa  aktual dan  nilai  indeks  vegetasi.  Perhitungan karbon  menggunakan  model  polinomial karena  nilai  koefisien  determinansinya tertinggi yaitu 0.7969.
Hasil pendugaan biomassa dikonversi menjadi nilai
karbon menggunakan asumsi 50% faktor konversi  karbon.  Kandungan  karbon dibagi  menjadi  tiga  kelas  yaitu  kelas kepadatan  rendah,  sedang  dan  tinggi. Sebaran nilai cadangan karbon ini telah dibagi ke dalam tiga kelas menggunakan metode natural  breaks .  Klasifikasi  data yang  bertujuan  untuk  membagi  data menjadi kelas-kelas
berdasarkan pengelompokan  alami  dalam  distribusi data  (Jenks  1997  dalam  Yusendi et  al. , 2015). Kelas kepadatan rendah mempunyai  nilai  karbon  antara  71.64  – 91.48 ton/ha,  kelas  kepadatan  sedang mempunyai  nilai  karbon  antara  91.48  –
111,31  ton/ha  serta  kelas  kepadatan tinggi  mempunyai  nilai  karbon  antara 111,31  –  131,15  ton/ha.  Lebih  jelasnya sebaran  karbon  di  kawasan  hutan mangrove pantai Timur Kabupaten Lampung Selatan disajikan pada Gambar 3-7 Gambar 3-7: Sebaran Karbon Hutan Mangrove Pantai Timur Lampung Selatan

## 4   KESIMPULAN
Pengukuran  biomassa  dan  karbon memiliki  korelasi  yang  cukup  tinggi antara biomassa di citra dengan biomassa aktual lapangan. Hasil output terlihat bahwa nilai koefisien determinansi  sebesar  0.7969    yang berarti sebesar 79.69% perubahan atau variasi  nilai  biomassa  dapat  dijelaskan oleh  nilai  indeks  sedangkan  20,31% oleh variabel lainnya.
Kelas kepadatan sedang mempunyai nilai  karbon  antara  71.64  –  91.48 ton/ha,    kelas  kepadatan  sedang mempunyai nilai karbon antara 91.48 – 111.31  ton/ha  serta  kelas  kepadatan tinggi  mempunyai  nilai  karbon  antara
111.31  –  131.15  ton/ha.Nilai  RMSE berkisar antara  11.61 sampai 13.07.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada  Ditjen  Penguatan  Riset  dan Pengembangan  (Ditjen  Risbang)  yang telah memberikan hibah dana penelitian ini, Pusat Teknologi dan Data
Penginderaan  Jauh  LAPAN  yang  telah menyediakan  data,  Tim  Redaksi  Jurnal Penginderaan Jauh dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Dharmawan,  I.  W.  S.  dan  Siregar,  C. H.  (2008). Karbon Tanah dan Pendugaan Karbon Tegakan Avicennia  Marina  (Forsk)  Vierh  di Ciasem , Purwakarta. Jurnal Penelitian  Hutan  dan  Konservasi Alam. 4(4): 317—328. Donato, C. D., Kauffman, J., Murdiyarso, B., Kurnianto, S., Stidham,  M  dan  Kanninen,  M. (2011). Mangroves  Among  The  Most Carbon-Rich  Forests  in  The  Tropics. Nature Geoscience. 4: 293—297. Duke,
N.C. (2006). Australia’s Mangroves:  The  Authoritative  Guide to Australia’s Mangrove Plants . Brisbane: University of Queensland
Fatoyinbo,  Temilola,  (2012). Remote Sensing  of  Biomass  Principles  and Applications, Croatia: Intech. Kauffman,  J.  Boone,  &  Daniel  C. Donato.  (2012). Protocols  for  the Measurement, Monitoring and Reporting of Structure, Biomass,  and Carbon  Stocks  in  Mangrove  Forests CIFOR. Bogor, Indonesia Kementerian Kehutanan. (2013). Pendugaan  Model  Alometrik  untuk Pendugaan Biomassa dan Stok Karbon  Hutan  di  Indonesia .  Buku. Pusat Penelitian dan Pengembangan Konservasi  dan  Rehabilitasi,  Badan Penelirian dan Pengembangan Kehutanan. Bogor Krisnawati,  H.  (2010). REDD+  dan
Forest Governance : Status Data Stok Karbon  dalam  Biomas  Hutan  di Indonesia. Buku.  Pusat  Penelitian Sosial Ekonomi dan Kebijakan
Kehutanan,  Badan  Penelitian  dan
Pengembangan Kehutanan, Bogor. Krisnawati, H. Adinugroho, W.C.
Imanuddin  R.  dan  Hutabarat.  S. (2014) .  Pendugaan  Biomassa  Hutan untuk  Perhitungan  Emisi  CO2  di Kalimantan  Tengah.
Buku.  Pusat Penelitian dan Pengembangan Konservasi  dan Rehabilitasi,  Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan, Bogor. Murdiyarso,  D.,  Purbopuspito,  J., Kauffman, J. B., Warren, M., Sasmito,  S.,  Donato,  D.,  Kurnianto, S. (2015). The Potential of Indonesian  Mangrove  Forests  for Global Climate Change Mitigation . Nature  Climate  Change. Vol.5, DOI: 10.1038/NCLIMATE2734.
Noor, Rusila Yus, M. Khazali, dan I. N.
N.  Suryadiputra.  (2006). Panduan Pengenalan  Mangrove  di  Indonesia . PHKA/WI-IP. Bogor.
Rachmawati,  D.,  Setyobudiandi,  I., Hilmi,  E.  (2014). Potensi  Estimasi Karbon  Tersimpan  Pada  Vegetasi Mangrove  di  Wilayah  Pesisir  Muara Gembong  Kabupaten  Bekasi .  Omni- Akuatika  Vol.  XIII  No.19  November 2014 : 85 -91.
Sadelie,  A., et  al ,  H.  (2012). Kebijakan Pengelolaan Sumberdaya Pesisir Berbasis Perdagangan Karbon. Jurnal  Hutan  dan  Masyarakat.  6 (1): 1-11. WALHI.  (2010).  Hutan  Mangrove:  Laju Kerusakan di Lampung Sulit diredam.
http://www.walhi.or.id/in/ruang- media/walhi-dimedia/1048-hutan- mangrove-laju kerusakan- dilampung-sulit-diredam.  (10  April 2017).
Yusandi,  S.,  Jaya,  I  Nengah  Surati.
(2015). Model  Penduga  Biomassa Hutan Mangrove Menggunakan Citra  Satelit  Resolusi  Sedang  di Areal  Kerja  Perusahaan  Konsesi Hutan di Kalimantan Barat .
Bonorowo  Wetlands  6  (2):  69-81, December 2015