## PEMETAAN GEOMORFOLOGI TERUMBU KARANG PULAU TUNDA MENGGUNAKAN KLASIFIKASI BERBASIS OBJEK

## CORAL REEF GEOMORPHIC MAPPING OF TUNDA ISLAND USING OBJECT BASE CLASSIFICATION
Fahriansyah 1 , Jonson Lumban Gaol 2 , James P. Panjaitan 2 1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana,
2 Depertemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor

## Korespondensi: fahriansyahmrg@gmail.com

## ABSTRACT
Mapping of  coral reefs geomorphic in Tunda Island has not been done before using an object-based image classification. This mapping can be used as the basic of  information to planning and area development towards the optimum utilization such as marine ecotourism area. This study aims to mapping coral reef  geomorphic zone of  Tunda Island using object base classification. Data analysis using multispectral image Worldview-2 with data acquisition  of  August 25, 2013 and bathymetric profiles. The classification using of  multiresolution segmentation. The classification is divided into two levels of  classification. Level 1 segmentation using parameter of  scale 200, shape 0.6 and compactness 0.4. Level 2 Segmentation using parameter of  scale 30, shape 0.6 and compactness 0.4. The classification object segmentation able to produce a map with high accuracy at every level. The classification accuracy of Level 1 is 97% and level 2 is 91%.
Keyword: Geomorphic zone, Object base classification, Tunda Island

## ABSTRAK
Pemetaan zona geomorfologi terumbu karang di Pulau Tunda ini belum pernah dilakukan khususnya menggunakan klasifikasi  citra  berbasis  objek.  Hasil  pemetaan  ini  dapat  digunakan  sebagai  dasar  informasi  perencanaan  dan pengembangan suatu kawasan menuju pemanfaatan yang optimal seperti contoh pemanfaatan sebagai kawasan ekowisata bahari. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan zona geomorfologi terumbu karang Pulau Tunda dengan menggunakan klasifikasi berbasis objek. Bahan analisis menggunakan citra multispektral Worldview-2 dengan akuisisi data tanggal 25 Agustus 2013 dan profil batimetri. Klasifikasi memakai algoritma segmentasi multiresolusi. Klasifikasi dibagi kedalam 2 level klasifikasi. Parameter klasifikasi level 1 menggunakan scale sebesar 200, shape 0.6 dan compactness 0.4. Segmentasi level 2 menggunakan scale 30, shape 0.6 dan compactness 0.4.  Klasifikasi segmentasi objek ini mampu menghasilkan peta dengan tingkat akurasi yang tinggi pada setiap level. Akurasi klasifikasi level 1 adalah sebesar 97% dan level 2 sebesar 91%.
Kata kunci: Klasifikasi berbasis objek, Pulau Tunda, Zona geomorfologi

## PENDAHULUAN

## Latar belakang
Pulau Tunda merupakan salah satu gugusan pulau dari 17 pulau di Kabupaten Serang yang termasuk dalam program pengembangan perekonomian pulau-pulau kecil di Indonesia (Dirjen KP3K-KKP 2012). Pulau Tunda memiliki ekosistem terumbu karang yang beragam dan banyak ditemukan hidup di zona outer  reef  flat mengarah ke zona reef slope . Penelitian terkait zona geomorfologi terumbu karang sudah banyak dilakukan seperti yang dilakukan oleh Phinn et  al. (2011); Roelfsema et al. (2013); Zhang et al.
(2013); Anggoro et al. (2015). Pemetaan zona geomorfologi terumbu karang di Pulau Tunda khususnya  menggunakan  klasifikasi  citra berbasis objek belum pernah dilakukan. Hasil pemetaan ini dapat digunakan sebagai dasar informasi perencanaan dan pengembangan suatu kawasan menuju pemanfaatan yang optimal seperti contoh pemanfaatan sebagai kawasan ekowisata bahari.
Zona geomorfologi terumbu karang merupakan wilayah di kawasan ekosistem terumbu karang yang menempati suatu ruang meliputi lagoon, reef flat, reef crest, dan reef slope (Blanchon, 2011). Geomorfologi terumbu karang mengandung potensi kekayaan informasi ekologi yang mampu diakses jika hubungan antara morfologi dan ekologi dapat diterjemahkan (Blakeway & Hamblin 2015). Pemetaan geomorfologi terumbu karang memberikan informasi kunci untuk ilmuwan dan pemegang kepentingan tentang distribusi, luas dan struktur bentangan alam karang (Leon et al. 2012). Teknologi penginderaan jauh sangat efektif  pemanfaatannya dari segi biaya dan waktu untuk memantau perubahan dan manajemen sumberdaya alam khususnya objek perairan dangkal dan hutan mangrove (Mumby et  al. 1999; Green et    al. 2000; Maeder et  al. 2002; Lillesand et  al. 2004; Zhi-gang et  al. 2008; Tamondong et  al. 2013). Data satelit penginderaan jauh juga telah mengalami peningkatan kualitas yang baik mencakup resolusi spektral, resolusi temporal, resolusi spasial serta peningkatan kualitas sensor radiometrik. Kebutuhan data citra resolusi tinggi dalam pengelolaan lingkungan tropis juga telah meningkat seiring dengan berkembangnya kegiatan antropogenik
di wilayah pesisir (Chauvad et  al. 1998). Meningkatnya kualitas dan resolusi citra, linear dengan kemampuannya untuk memetakan objek di permukaan bumi serta mampu menginterpretasi kelas- kelas yang ditentukan dengan sangat baik. Namun, masih terdapat beberapa kelemahan khususnya dalam memetakan kolom perairan. Pancaran gelombang elektromagnetik dari sensor satelit yang memasuki kolom perairan tidak selalu sempurna nilai hambur balik gelombangnya (Lyzenga, 1981). Kendala lainnya adalah noise dari kolom atmosfer, sehingga perlu beberapa koreksi matematis sebelum citra diproses lebih lanjut.
Proses  klasifikasi  juga  menjadi faktor penentu keberhasilan dari pemetaan. Pemilihan  metode  klasifikasi  citra  dengan tingkat akurasi yang baik  juga menjadi pertimbangan (Mumby et al. 1999; Green et al. 2000; Congalton & Green 2009). Klasifikasi citra saat ini dapat dilakukan dengan menggunakan  metode  klasifikasi  berbasis piksel dan berbasis objek  (Blaschke, 2010). Penerapan metode klasifikasi berbasis piksel yang umumnya menggunakan algoritma maximum likelihood telah menghasilkan peta zona geomorfologi dengan tingkat akurasi yang  beragam.  Sementara  klasifikasi berbasis objek mampu mengkelaskan objek pada citra yang meliputi aspek spektral dan aspek spasial (Danoedoro, 2012). Klasifikasi berbasis objek ini merupakan proses segmentasi citra  dari pixel  level menjadi segmen/objek ( object  level ) yang homogen dilihat berdasarkan parameternya. Menyajikan peta terumbu karang yang akurat untuk memeriksa struktur biologis  dan  proses  geomorfik  merupakan tantangan besar dalam penginderaan jauh. Mendapatkan peta dengan akurasi yang baik diperlukan beberapa algoritma koreksi  dan  skema  klasifikasi  yang  terbaik (Phinn et  al. 2011). Pengembangan metode berbasis objek sesuai untuk klasifikasi citra dengan resolusi sedang sampai dengan resolusi tinggi (Whiteside & Ahmad 2005). Klasifikasi  berbasis  objek  saat  ini  terbukti mampu meningkatkan akurasi pada pemetaan tutupan lahan serta geomorfologi dan ekosistem terumbu karang (Whiteside & Ahmad 2005; Phinn et al. 2011; Anggoro et al. 2015).  Penerapan  klasifikasi  citra  berbasis objek pada penelitian ini diharapkan mampu menghasilkan pemetaan dengan akurasi yang baik.

## METODE PENELITIAN
Posisi geografis Pulau Tunda terletak antara 5 O 48’35” – 5 O 49’30’’LS dan 106 O 15’00” - 106017’ 30’’BT (Gambar  1). Pengamatan lapangan dilaksanakan di wilayah perairan Pulau Tunda Kabupaten Serang, Banten pada bulan Agustus 2014 dan Maret 2015.

## Bahan dan data
Penelitian ini menggunakan Citra satelit Worldview-2 (akuisisi pada tanggal 25 Agustus 2013, proyeksi koordinat UTM zona 48S-WGS84). Citra Worldview-2 terdiri dari 9 kanal ( panchromatic,  coastal,  blue,  green, yellow, red, red-edge , NIR1 dan NIR2). Band multispektral citra Worldview-2 memiliki
resolusi spasial 2 m dan pankromatik resolusi spasial 0.5 m (Digitalglobe, 2010). Pengamatan lapangan secara visual dilakukan  untuk  mengidentifikasi  zona geomorfologi. Data batimetri digunakan saat mengidentifikasi  zona  geomorfologi.  Data batimetri didapatkan dari Febrianto (2016).

## Tahapan penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan dua tahapan yaitu tahapan pengolahan citra dan tahapan pengamatan lapangan. Penelitian ini juga dilakukan proses uji akurasi untuk melihat tingkat keakuratan dari klasifikasi. Tahapan dari penelitian ini tertera pada (Gambar2).

## Gambar 1. Lokasi penelitian dan titik pengamatan lapangan (Citra Worldview-2 komposit RGB 531 Datum WGS84 Zona 48S)
Citra worldview 2 Pengolahan Citra • Koreksi radiometrik
• Koreksi atmosferik FLAASH Klasifikasi Uji Akurasi Ground Truth Identifikasi Geomorfologi Survei Lapangan Berbasis Objek Peta Geomorfologi Terumbu Karang Batimetri Val id as i Validasi
Gambar 2. Tahapan penelitian

## Koreksi citra
Koreksi atmosferik pada citra menggunakan model pada toolbox FLAASH ( Fast  Line-of-sight  Atmospheric  Analysis  of Spectral Hypercube ) yang telah tersedia pada perangkat lunak Envi 5.1. Modul FLAASH tersebut mampu menganalisis gelombang sinar tampak sampai inframerah rendah dari citra multispektral dan hiperspektral (Felde et al. 2003). Koreksi geometrik tidak dilakukan karena citra telah terkoreksi geometrik.

## Segmentasi
Citra yang telah terkoreksi atmosferik menjadi Input Image Layer (IIL) dalam proses klasifikasi yang dilakukan di perangkat lunak Ecognition 9.0. Langkah pertama, dilakukan proses segmentasi IIL. Kedua, adalah proses klasifikasi  masing-masing  segmen  menjadi kelas-kelas yang ditetapkan pada setiap level. Proses segmentasi menggunakan algoritma Multiresolution Segmentation (MRS). Algoritma tersebut merupakan pengatur homogenitas objek pada citra.
Parameter dari algoritma MRS tersebut terdiri dari scale,  shape , dan compactness . Scale adalah abstraksi untuk menentukan nilai maksimum dari heterogenitas objek yang dibangun. Shape adalah homogenitas tekstur dari IIL yang dikelompokkan berdasarkan nilai digital. Compactness berfungsi untuk mengoptimalkan kekompakan objek- objek yang berasal dari parameter shape (Trimble, 2014). Secara teoritis, saat ini masih belum ada formulasi dari parameter segmentasi terbaik untuk membangun objek yang  diperlukan  dalam  proses  klasifikasi. Pengguna harus melakukan uji try and error terhadap parameter-parameter segmentasi tersebut. Nilai scale dapat ditentukan menurut objek yang diperlukan pada setiap level (Blaschke & Hay 2001, Burnett & Blaschke 2003, Myint et al. 2011).

## Klasifikasi
Citra yang telah tersegmentasi selanjutnya  diklasifikasikan  dengan  cara membangun rule set klasifikasi di perangkat
lunak Ecognition 9.0.  Klasifikasi  ditetapkan menjadi 2 level yang mengacu pada skema  klasifikasi  Phinn et  al. (2011) yaitu klasifikasi level 1 ( reef level ) dan level 2 (zona geomorfologi).  Klasifikasi  Level  1  adalah proses pemisahan objek darat, perairan dangkal  dan  perairan  dalam.  Klasifikasi di level 2 bertujuan untuk mengkelaskan zona geomorfologi terumbu karang. Zona geomorfologi terumbu karang tersebut adalah:
• Reef Slope : zona perairan dangkal dengan tingkat kemiringan tertentu dan menghadap langsung ke arah perairan dalam.
• Reef Crest : zona puncak terumbu yang muncul pada saat surut terendah.
Umumnya zona ini terletak pada bagian yang menghadap perairan dalam dan mendapat energi yang tinggi dari gempuran gelombang.
•  Outer Reef Flat : wilayah di sekitar puncak terumbu yang menghadap perairan dalam sebelum lereng terumbu.
•  Inner Reef Flat : wilayah di sekitar rataan terumbu yang dekat dengan daratan. Klasifikasi dilakukan dengan cara menentukan nilai threshold dari fitur  yang  tepat  untuk  setiap  kelas.  Fitur yang  digunakan  terdiri  dari  fitur  yang berhubungan  dengan  objek  dan  fitur  yang berhubungan dengan kelas (Trimble, 2014). Aspek spektral adalah treshold dari nilai layer ( mean,  standart  deviation, dan ratio antar kanal) dan kostumasi dengan transformasi NDVI ( Normalize Different Vegetation Index ). Aspek spasial adalah pengelompokan objek- objek yang telah memiliki kelas pada level yang sama ke dalam kelas hirarki objek citra seperti  fitur relative  boarder  to . Algoritma klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 1.

## Uji akurasi
Uji  akurasi  hasil  klasifikasi  pada penelitian ini menggunakan matrik kesalahan ( error  matrix/confusion  matrix ) dengan menghitung Overall Accuration (OA), Producer  Accuracy (PA) dan User  Accuracy (UA)  (Congalton & Green 2009).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Segmentasi multiresolusi
Segmentasi level 1 menggunakan scale sebesar 200, shape 0.6 dan compactness 0.4, sedangkan segmentasi level 2 menggunakan scale 30, shape 0.6 dan compactness 0.4. Nilai dari segmentasi tersebut didapatkan melalui proses uji try and error dan hasil segmentasi tersebut dianggap telah mampu membangun dan memisahkan objek-objek yang menjadi kajian. Setiap level diterapkan nilai dari parameter scale, shape dan compactness yang berbeda beda. Nilai dari ketiga parameter tersebut ditentukan tergantung kebutuhan dan tingkat keditlan objek  yang  ingin  diklasifikasi.  Nilai  skala pada level 1 tidak lebih besar dibandingkan pada level 2 sehingga objek yang dihasilkan pada level 2 lebih banyak dari level 1. Jumlah objek pada level 1 adalah sebanyak 2113 objek dan pada level 2 sebanyak 2206 objek.  Wilayah yang heterogen pada citra menghasilkan objek yang lebih banyak dibandingkan wilayah yang homogen. Proses segmentasi IIL dapat dilihat pada Gambar 3.

## Klasifikasi level 1
Hasil  klasifikasi  pada  level  1  telah mampu mengkelaskan daratan, perairan dangkal, dan perairan dalam dengan baik (Gambar 4). Luas  kelas daratan adalah 276.8 Ha, dan perairan dangkal seluas 85.1 Ha. Tingkat akurasi OA level 1 adalah sebesar 97%. Akurasi PA dan UA setiap kelas dengan akurasi >95%. Klasifikasi pada level 1 dapat terpetakan dengan sangat baik dan menunjukkan batas-batas yang jelas pada masing masing kelas, namun masih terdapat beberapa kesalahan pada klasifikasi misalnya pada kelas perairan dangkal yang dikelaskan menjadi daratan. Faktor penyebabnya adalah objek terumbu karang seperti reef crest yang muncul ke permukaan perairan pada saat air surut sehingga terkelaskan menjadi  objek  darat.  Klasifikasi  pada  level 1 (zona perairan dangkal) merupakan dasar layer untuk klasifikasi selanjutnya di level 2 yaitu klasifikasi zona geomorfologi perairan dangkal (Phinn et al. 2011).

## Tabel 1. Algoritma klasifikasi yang digunakan di Setiap Level
Level Kelas Algoritma klasifikasi 1 ( reef level ) Daratan Perairan dalam Perairan dangkal NDVI Mean band coastal Mean band green 2 (zona geomorfologi) Reef slope Reef crest Outer reef flat Inner reef flat Rel.  border  to perairan dalam Mean band blue Mean band green Rel.border to daratan
Gambar 3. Segmentasi pada setiap level: (a) Citra Worldview-2 koreksi atmosferik FLAASH komposit RGB (531); (b) Segmentasi level 1 ( scale 200, shape 0.6 dan compactness 0.4); (c) Segmentasi level 2 ( scale 30, shape 0.6 dan compactness 0.4)

## Gambar 4. Hasil klasifikasi level 1

## Klasifikasi level 2 (Zona Geomorfologi)
Profil  batimetri  dijadikan  dasar identifikasi  zona  geomorfologi  terumbu karang,  sehingga  pada    klasifikasi  level  2 ini didapatkan 4 kelas meliputi reef  slope, reef  crest,  inner  reef  flat dan outer reef flat .  Profil  batimetri  ini  sangat  membantu untuk  mengidentifikasi  batas  setiap  zona geomorfologi untuk proses klasifikasi.
Nilai batimetri perairan Pulau Tunda berkisar antara 0.9 m – 52.0 m (Febrianto, 2016). Perairan bagian timur laut sampai mengarah  ke  tenggara  terdapat  topografi perairan  yang sangat rata hingga mencapai lebih dari 300 m dari bibir pantai (zona reef flat ).  Sampel  profil  batimetri  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Zona geomorfologi yang dapat dikelaskan pada klasifikasi level 2 adalah 4 kelas yaitu: reef slope, reef crest, inner reef flat dan outer reef flat (Gambar 6). Luas masing- masing kelas adalah: zona inner reef flat , 7.3 Ha; zona outer reef flat , 55.8 Ha; zona reef slope , 21 Ha; zona reef crest , 1 Ha. Diketahui bahwa zona outer  reef  flat mendominasi di perairan dangkal Pulau Tunda, sedangkan luasan terendah pada zona reef crest . Nilai OA pada level 2 menunjukkan hasil akurasi yang tinggi yaitu sebesar 91% (Tabel 2). PA dan UA bervariasi antara 74%- 100%. PA terendah pada kelas reef slope sebesar 74%. UA tertinggi pada kelas zona inner  reef  flat sebesar 100% menunjukkan bahwa pada kelas ini sangat homogen sehingga dapat dikelaskan dengan sangat baik. Pemetaan zona geomorfologi terumbu karang yang  telah banyak dilakukan
menghasilkan nilai akurasi yang beragam dengan jumlah kelas yang berbeda-beda tergantung pada kompleksitas objek studi dan metode klasifikasi yang dipilih. Menurut Andrefouet et  al. (2003) akurasi pemetaan akan menurun berbanding lurus dengan semakin kompleksnya objek yang dikaji dan semakin  banyak  jumlah  kelas  klasifikasi. Green et  al. (2000) menyatakan bahwa akurasi pemetaan habitat bentik yang ideal adalah dengan akurasi keseluruhan sebesar >60%. Faktor yang mempengaruhi rendahnya akurasi disebabkan kompleksitas bentukan zona geomorfologi yang tinggi di wilayah kajian. Pemetaan zona geomorfologi yang  menggunakan  klasifikasi  berbasis objek telah dilakukan oleh beberapa peneliti seperti Phinn et  al. (2011), melaporkan bahwa penelitian pada zona geomorfologi yang dilakukannya menghasilkan akurasi pemetaan >80%. Roelfsema et  al. (2013) melaporkan hasil akurasi pemetaan berbasis objek pada pemetaan zona geomorfologi diperoleh akurasi keseluruhan antara 76%-82%. Penelitian yang dilakukan oleh Zhang et  al. (2013) yang menggunakan klasifikasi  berbasis  objek  menghasilkan akurasi keseluruhan tertinggi yaitu 86.3% dari keseluruhan percobaan terhadap citra. Pada lokasi yang berdekatan dengan Pulau Tunda, yaitu pemetaan berbasis objek yang dilakukan oleh Anggoro et  al.
(2015) menghasilkan pemetaan geomorfologi terumbu karang Pulau Pari dengan akurasi yang tinggi yaitu 87%. Penerapan klasifikasi berbasis objek sesuai untuk penerapan pemetaan geomorfologi terumbu karang yang dikombinasikan dengan pengamatan
lapangan dan validasi terhadap data batimetri. Keunggulan dari metode ini adalah mampu menghubungkan aspek spektral dan spasial sekaligus. Namun, hasil pemetaan dengan metode ini masih belum maksimal karena tidak bakunya formulasi
dan kerangka dari parameter segmentasi di setiap objek yang akan dikaji. Sehingga diperlukan uji try and error secara mandiri terhadap parameter-parameter segmentasi di setiap level yang dibangun.
Gambar 5. Sampel profil batimetri perairan Pulau Tunda yang selanjutnya digunakan untuk validasi zona geomorfologi secara kontekstual

## Gambar 6. Klasifikasi level 2 (zona geomorfologi)

## Tabel 2. Uji akurasi level 2
Citra Lapang Inner Reef Flat Outer Reef Flat Reef Crest Reef Slope Total UA Inner Reef Flat 7 0 0 0 7 100% Outer Reef Flat 0 42 0 8 50 84% Reef Crest 0 0 11 0 11 100% Reef Slope 0 0 0 23 23 100% Total 7 42 11 31 91 PA 100% 100% 100% 74% OA: 91%

## KESIMPULAN
Penerapan klasifikasi berbasis objek pada citra Pulau Tunda  menghasilkan 4 kelas klasifikasi. Kelas-kelas tersebut adalah zona inner reef flat seluas 7.3 Ha; zona outer reef  flat seluas 55.8 Ha; zona reef slope seluas 21 Ha dan zona reef crest seluas 1 Ha. Nilai Overall  accuracy level 1 sebesar 97% dan level 2 sebesar 91%. Berdasarkan nilai akurasi yang tinggi tersebut maka dapat disimpulkan bahwa klasifikasi citra berbasis objek di daerah Pulau mendapatkan akurasi yang tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Try Febrianto atas kontribusi data batimetri dan tim penelitian Pulau Tunda yaitu Tarlan Subarno, Nunung Noer Aziizah dan Ike Dori Chandra.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrefouet S, et  al . 2003. Multi-site Evaluation of Ikonos Data for Classification  of  Tropical  Coral  Reef Environments. Remote  Sens.  Environ. 88: 128-143. Andrefouet S, Muller-Karger FE, Hochberg
EJ, Hu C, Carder KL. 2001. Change Detection in Shallow Coral Reef Environments using Landsat 7 ETM+
Data. Remote  Sens.  Environ. 78: 150- 162.
Anggoro A, Siregar VP, Agus SB. 2015.
Pemetaan Zona Geomorfologi Ekosistem Terumbu Karang Menggunakan Metode OBIA. Jurnal
Penginderaan Jauh 12 (1): 1-12 Asriningrum  W.  2005.  Studi  Identifikasi
Karakteristik Pulau Kecil Menggunakan Data Landsat dengan Pendekatan Geomorfologi dan Penutup Lahan
(Studi Kasus Kepulauan Pari dan
Kepulauan Belakang Sedih) Surabaya: Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV. Blakeway D, Hamblin MG. 2015. Self- Generated Morphology in Lagoon Reefs. PeerJ 3:e935; DOI 10.7717/peerj. Blanchon P. 2011. Geomorphic Zonation, Netherlands: Encyclopedia of modern coral reefs, Springer. Pages 469-486 in Hopley D, ed. Blaschke T, Hay GJ. 2001. Object-Oriented Image Analysis and Scale-Space: Theory and Methods for Modeling and Evaluating Multiscale Landscape Structure. Isprs A Photogramm 34: 22-
29. Blaschke T. 2010. Object Based Image Analysis for Remote Sensing. Isprs  J.
Photogramm. 65: 2-16.
Burnett C, Blaschke T. 2003. A Multi-Scale
Segmentation/object Relationship Modelling Methodology for Landscape Analysis. Ecol. Model 168: 233-249. Chauvad S, Bouchon C, Maniere R. 1998. Remote Sensing Techniques Adapted to High Resolution Mapping of Tropical Coastal Marine Ecosystems (Coral Reefs, Seagrass Beds and Mangrove). Int. J. Remote Sens. 19(18): 3625-3639. Congalton RG, Green K. 2009. A ssessing the  Accuracy  of  Remotely  Sensed Data-Principles  and  Practices  (second edition) . Boca Raton: CRC Press. Danoedoro P. 2012. Pengantar Penginderaan
Jauh  Digital . Yogyakarta (ID): ANDI Press. Digitalglobe. 2010. Radiometric Use of Worldview-2 Imagery: Technical note. 1601 Dry Creek Drive Suite 260 Longmont, Colorado (USA) 80503: DigitalGlobe®.
Direktorat Jenderal Kelautan Pesisir dan
Pulau Pulau Kecil Kementerian Kelautan dan Perikanan [Dirjen KP3K-
KKP].  2012.  Identifikasi  Pulau  Pulau Kecil, Jakarta: Direktorat Jenderal Kelautan Pesisir dan Pulau Pulau Kecil Kementerian Kelautan dan Perikanan. Febrianto T. 2016. Kombinasi Data Akustik dan Satelit untuk Pemetaan Batimetri di Perairan Dangkal Pulau Tunda.
[Tesis]. Bogor: Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB.
Felde GW, Anderson GP, Cooley TW, Matthew
MW, Adler-Golden SM, Berk A, Lee J. 2003. Analysis of Hyperion Data with the FLAASH Atmospheric Correction Algorithm.  IEEE IGARSS: Learning
from Earth’s Shapes and Colours; Toulouse.p 90-92.
Green EP, Mumby PJ, Edwards AJ, Clark CD, 2000. Remote  Sensing  Handbook for    Tropical        Coastal    Management .
France: UNESCO.
Leon J, Phinn SR, Woodroffe CD, Hamylton S, Roelfsema C, Saunders M. 2012.
Data Fussion for Mapping Coral Reef Geomorphic Zones: Possibilities and Limitation. Rio de Jeneioro: Proceedings of the 4th Geobia. Lillesand TM, Kiefer RW, Chipman JW. 2004. Remote  Sensing  and  Image Interpretation . United State of America: John Wiley and Son. Lyzenga DR. 1981. Remote Sensing of Bottom Reflectance  and  Water  Attenuation Parameters in Shallow Water using Aircraft and Landsat Data. Int J Remote
Sens . 2: 71-82.
Maeder J, Narumalani S, Rundquist DC, Perk
RL, Schalles J, Hutchins K, Keck J. 2002. Classifying and Mapping General Coral-Reef Structure Using Ikonos Data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 68(12): 1297- 1306. Mumby PJ, Green EP, Edwards AJ, Clark CD. 1999. The Cost-Effectiveness of Remote Sensing for Tropical Coastal Resources Assessment and Management. J
Environ Manage . 55: 157-166. Myint SW, Gober P, Brazel A, Grossman- Clarke S, Weng Q. 2011. Per-Pixel vs Object-Based  Classification  of  Urban Land   Cover   Extraction   using   High Spatial Resolution Imagery. Remote Sens Environ.  115(5): 1145-1161. Navulur K. 2007. Multispectral Image
Analysis using the Object-oriented Paradigm. LLC: Taylor & Francis Group. Phinn SR, Roelfsema CM, Mumby PJ. 2011. Multi-scale, Object-based Image Analysis for Mapping Geomorphic and Ecological Zones on Coral Reefs. Int J
Remote Sens 33: 3768-3797. Roelfsema C, Phinn S, Jupiter S, Comley
J, Albert S. 2013. Mapping Coral Reefs at Reef to Reef-system Scales, 10s–1000s km2, using object-based image analysis. Int J Remote Sens 34: 6367-6388.
Tamondong AM, Blanco AC, Fortes MD, Nadaoka  K.    2013.    Mapping    of Seagrass and Other Benthic Habitats in Bolinao, Pangasinan using Worldview 2 Satellite Image. Geoscience and
Remote Sensing Symposium (IGARSS): IEEE International. 1579-1582 Trimble. 2014. Ecognition  Developer:  User
Guide . Munich [Germany]: Trimble. Whiteside T, W Ahmad. 2005. A Comparison of Object-Oriented and Pixel Based Classification  Methods  for  Mapping Land Cover in Northern Australia. Melbourne: Proceedings of SSC (The National biennial Conference of the Spatial Science Institute). Zhang C, Selch D, Xie Z, Roberts C, Cooper H, Chen G. 2013. Object-based Benthic Habitat Mapping in the Florida Keys from Hyperspectral Imagery. Estuar. Coast. Shelf S. 134: 88-97. Zhi-gang L, Jing L, Boon-Leong L, Cung- yueh S, Suppiah I, Zhicao S. 2008. Local Spatial Statistics for Remotely Sensed Image Classification of Mangrove. Remote Sensing and Spatial Information Sciences 37: 719-724.