## Pemanfaatan Data Penginderaan Jauh untuk Ekstraksi Habitat Perairan Laut Dangkal di Pantai Pemuteran, Bali, Indonesia

## Anang Dwi Purwanto*, Kuncoro Teguh Setiawan dan Devica Natalia Br. Ginting
Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari No.8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur Indonesia Email: anang_depe@yahoo.com

## Abstract
The Data Utilization of Remote Sensing for Habitat Extraction on Shallow Water in Pemuteran Beach, Bali, Indonesia
Indonesia  had a large  diversity of coastal ecosystems. One part of the them is the coral reef. The concept of mapping coral reef ecosystems has been outlined in the RSNI  document about  the  mapping  of  shallow  marine  waters.  The  aim  of  this  study  is  to  map  shallow  marine waters  using  the  1981  and  2006  lyzenga  methods.  The  mapping  was  made  based  on  three classes including coral reef, mixed seagrass and macroalgae, and substrate. The location of the study  was  conducted  at  Pemuteran  Beach,  Bali.  The  data  used  were  Landsat  8  imagery acquisition  on  14  April  2018.  Stages  of  data  processing  include  atmospheric  correction, radiometric  correction,  pansharpening,  masking,  cropping,  and  water  column  correction  and classification. Water column correction used the Lyzenga 1981 and 2006. Classification methods to  distinguish  objects  of  shallow  marine  waters  using  the  unsupervised  method.  The  results showed  differences  in  the  results  of  extraction  of  shallow  marine  waters  information  using  the Lyzenga  1981  with  the  2006  Lyzenga  method.  The  extraction  results  with  the  Lyzenga  2006 method  provide  more  detailed  information  in  identifying  the  three  classes  of  shallow  marine waters.
Keywords : Coral Reef; Lyzenga; Pemuteran; Unsupervised Classification

## Abstrak
Indonesia  memiliki  keanekaragaman  ekosistem  pesisir  yang  cukup  besar.  Salah  satu bagian dari ekosistem tersebut adalah ekosistem terumbu karang. Konsep pemetaan ekosistem terumbu  karang  telah  dituangkan  dalam  RSNI  tentang  pemetaan  habitat  dasar  perairan  laut dangkal. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan pemetaan habitat perairan laut dangkal dengan  menggunakan  metode  lyzenga  1981  dan  2006.    Pemetaan  tersebut  dibuat berdasarkan tiga kelas diantaranya: kelas terumbu karang, kelas campuran padang lamun dan makro alga, serta kelas substrat dasar. Lokasi penelitian dilaksanakan di Pantai Pemuteran, Bali. Data yang digunakan adalah citra Landsat 8 akuisisi 14 April 2018. Tahapan pengolahan data meliputi, koreksi atmosferik, koreksi radiometrik, proses pansharpening, proses masking darat air, cropping,  serta  koreksi  kolom  air  serta  klasifikasi.  Koreksi  kolom  air  menggunakan  metode Lyzenga  1981  dan  2006.  Klasifikasi  untuk  membedakan  obyek  habitat  perairan  laut  dangkal menggunakan  metode unsupervised .  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  perbedaan  hasil ekstraksi informasi habitat perairan laut dangkal menggunakan metode Lyzenga 1981 dengan metode Lyzenga 2006. Hasil ekstraksi dengan metode Lyzenga 2006 memberikan informasi yang lebih detail dalam mengidentifikasi tiga kelas habitat perairan laut dangkal tersebut.
Kata kunci : Terumbu Karang; Lyzenga; Pemuteran; Klasifikasi Unsupervised .
Jurnal Kelautan Tropis November 2019 Vol. 22(2):165-172

## PENDAHULUAN
Terumbu  karang  adalah  bagian  dari habitat  dasar  perairan  laut  dangkal  yang menjadi  salah  satu  sumber  daya  alam  laut yang  sangat  menarik  dan  dinamik. Hochberg  dan  Atkinson,  (2002)  adalah terumbu  karang  merupakan  ekosistem kompleks laut yang kehadirannya mempengaruhi  banyak  aspek  seperti perekonomian  (Johns et  al .,  2001;  White, et al .,  2000),  dan  tempat  keanekaragaman hayati  (Bellwood  dan  Hughes,  2001). Berdasarkan  rilis  resmi  dari  kebijakan  satu peta (one  map  policy) menyebutkan  luas terumbu  karang  di  Indonesia  berdasarkan citra  satelit  adalah  sekitar  2,5  juta  hektar (LIPI, 2017).
Mengingat banyaknya manfaat yang diberikan dari keberadaan terumbu karang maka  diperlukan  upaya  pengelolaan  yang baik dimana salah satunya adalah dengan melakukan  monitoring  kondisi  luasan  dan kesehatan  dari  ekosistem  terumbu  karang tersebut.  LIPI  (2018)  menyebutkan  kondisi terkini  dari  terumbu  karang  di  Indonesia secara umum sedikit mengalami perubahan    dibandingkan    dengan    tahun sebelumnya.      Penelitian  yang  dilakukan oleh Lubin et al ., (2001) menunjukan adanya kerusakan  terumbu  karang  akibat  dari aktivitas manusia baik secara langsung dan tidak  langsung  yang  akan  menganggu ekosistem  pesisir  (Dustan  and  Halas,  1987; Hughes,  1994;  Hatziolos et  al .,  1998).  Untuk mengetahui kondisi terumbu karang diperlukan  monitoring  yang  berkelanjutan. Penginderaan  jauh  merupakan  salah  satu alat  yang  efektif  dan  efisien  dalam memetakan ekosistem dari terumbu karang tersebut.
Dalam  upaya  monitoring  kondisi luasan  terumbu  karang  dapat  digunakan teknologi  penginderaan  jauh  dan  sistem informasi  geografis  (SIG)  karena  sangat efektif  dan  efisien  baik  dari  aspek  waktu maupun  biaya  (Green et  al., 2000). Penelitian  mengenai  terumbu  karang mengunakan  penginderan  jauh  telah banyak  dilakukan  oleh  banyak  peneliti. Lubin et  al. (2001)  dengan  mengunakan model  transfer  radiasi  pada  data  Landsat- TM menunjukan kemampuan untuk membedakan pasir, alga coralline,
makroalga  hijau,  alga  rumput,  dan  species terumbu  karang  lainnya.  Andrefouet et  al. (2000)  mengatakan  bahwa  Landsat-ETM+ mampu  membedakan  3  hal  yaitu,  pasir karbonat,  terumbu  karang  hidup  dan makroalga.  Mumby,  et  al.,  (1998)  dengan mengunakan algoritma menunjukan perbandingan  estimasi  terumbu  karang mengunakan  satelit  Landsat  TM  dan  citra dari spectrometer  airborne memiliki  akurasi keseluruhan  75%.  Arief  (2013)  menjelaskan bahwa  dalam  pemetaan  terumbu  karang, radiansi  yang  diterima  sensor  dipengaruhi oleh sifat pantulan dari obyek di dasar dan air  di  atasnya.  Algoritma  Lyzenga  dapat memudahkan dalam menunjukkan kenampakan  obyek  di  bawah  permukaan laut  karena  telah  terbebas  dari  pengaruh kedalaman (Jaelani et al ., 2015). Berdasarkan
penelitian-penelitian sebelumnya  terlihat  semakin  banyak  band tampak (visible) yang  digunakan  untuk koreksi  kolom  air  maka  hasil  identifikasi habitat perairan laut dangkal akan semakin optimal.  Penelitian  yang  dilakukan  dengan menggunakan  data  Landsat  8  yang memiliki  jumlah  band  lebih  banyak  dan panjang  gelombang  yang  lebih  bervariasi dibandingkan  produk  Landsat  sebelumnya diharapkan  mampu  memetakan  habitat perairan  laut  dangkal  dalam  skala  resolusi menengah  dengan  lebih  akurat.    Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan pemetaan  habitat  perairan  laut  dangkal dengan  menggunakan  metode  lyzenga 1981  dan  2006  menggunakan  data  citra Landsat 8 di wilayah Pantai Pemuteran, Bali. Pemetaan  tersebut  dibuat  dalam  skala resolusi  menengah  berdasarkan  tiga  kelas yaitu kelas terumbu karang, kelas campuran antara lamun dengan makroalga dan kelas substrat dasar.

## MATERI DAN METODE
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Landsat 8 OLI hasil (path/row:  117/066).  Lokasi  penelitian dilakukan  di  Pantai  Pemuteran,  Bali (Gambar  1).  Pemilihan  tanggal  citra disesuaikan  atau  berdekatan  dengan waktu pelaksanaan survei lapangan.
Proses  pengolahan  data  diawali dengan  pengolahan  awal  diantaranya
koreksi atmosferik, koreksi radiometrik, proses pansharpening , masking darat dan air, serta cropping (pemotongan).  Koreksi  atmosferik adalah  suatu  proses  untuk  menghilangkan atau  mengurangi  efek  atmosfer  terhadap data  yang  dihasilkan  oleh  sensor  satelit sehingga  data  piksel  yang  diterima  sensor tersebut  merupakan  hasil  pantulan  dari masing-masing  obyek.  Koreksi  radiometrik dilakukan untuk memberikan kestabilan nilai pantulan  setiap  band  dari  masing-masing obyek.  Proses  pansharpening  merupakan teknik  penajaman  resolusi  citra  satelit menggunakan  input  citra  multispektral  dan citra  pankromatik  untuk  mendapatkan resolusi  spasial  yang  lebih  tinggi.  Proses pansharpening menggunakan metode gram-schmidt yang terdapat pada software
Envi 5.1. Cropping dilakukan untuk memfokuskan  lokasi  penelitian  sehingga dapat  mempercepat  proses  pengolahan data analisanya.
Setelah tahapan pre-processing data, kemudian  dilakukan  koreksi  kolom  air dengan  menggunakan  metode  Lyzenga 1981  dan  Lyzenga  2006.  Algoritma  Lyzenga pada  dasarnya  adalah  suatu  metode koreksi  kolom  air  yang  digunakan  untuk menghilangkan  efek  dari  suatu  kolom  air yang mempengaruhi terhadap nilai pantulan suatu obyek yang diterima sensor. Oleh karena itu setelah proses koreksi kolom air  dilakukan  nilai  pantulan  yang  diterima oleh  sensor  merupakan  hasil  dari  reflektansi dari  setiap  obyek  yang  ada  dibawah  air. Penelitian  Nurlidiasari  dan  Budiman  (2005)
menunjukan  metode  koreksi  kolom  air memiliki  akurasi  lebih  baik  dibandingkan tanpa  koreksi  kolom  air.  Koreksi  kolom  air menggunakan  metode  empirikal  dari Lyzenga  mudah  untuk  diaplikasikan  pada perairan dangkal dengan ekosistem terumbu karang.
Dalam  metode  koreksi  Lyzenga  1981, hamburan permukaan laut atau hamburan atmosfer secara implisit diasumsikan homogen pada area target. Untuk perairan laut dalam, pancaran spektral yang diamati diasumsikan  tidak  termasuk  reflektansi dasar, sehingga kedalaman air hanya terdiri dari  informasi  yang  berkaitan  dengan refleksi  eksternal  dari  permukaan  air  dan hamburan  atmosfer.  Oleh  karena  itu  efek dari  hamburan  permukaan  laut  atau hamburan  atmosfer  dapat  dihilangkan dengan mengurangi rata-rata nilai hamburan  pada  laut  dalam  (Lyzenga,
1981). Dalam koreksi kolom
air menggunakan  metode  Lyzenga  2006, hamburan permukaan laut atau  hamburan atmosfer  tidak  dianggap  homogen  di  atas area  obyek  tertentu;  nilai  hamburan tersebut  bervariasi  setiap  pikselnya.  Variasi nilai hamburan tersebut diregersikan secara linear  dengan  nilai  panjang  gelombang band NIR. Jadi metode tersebut merupakan metode  koreksi  menghilangkan  variasi  pixel dari  hamburan  permukaan  laut  atau hamburan atmosfer dengan menggunakan band  NIR  (Lyzenga,  1978)  dimodifikasi  oleh (Kanno, 2011).
Hasil  dari  proses  koreksi  kolom  air kemudian diklasifikasi
menggunakan metode klasifikasi unsupervised untuk memisahkan  kelas-kelas  habitat  dasar perairan  laut  dangkal.  Teknik  klasifikasi unsupervised pernah digunakan oleh Green et  al. (2000)  untuk  memetakan  habitat terumbu karang. Teknik klasifikasi ini berbasis komputer  dan  atau  pengetahuan  lokal habitat  serta  pengalaman  di  lapangan dengan  menggunakan  data  posisi  yang telah  diketahui.  Mishra et  al .  (2006)  juga menggunakan  algoritma  ISODATA  untuk memetakan habitat bentik perairan dangkal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  identifikasi  suatu  obyek  yang berada di bawah perairan sangat diperlukan  sebuah  proses  koreksi  kolom  air. Kondisi  atmosfir  dan  kolom  air  sangat berpengaruh  dalam  pemetaan  habitat dasar  perairan  laut  dangkal  berdasarkan citra  satelit.  Radiasi  yang  dipancarkan  oleh sensor  melalui  2  (dua)  media  perantara yaitu  atmosfir  dan  air  yang  nantinya  akan dipantulkan oleh obyek dasar perairan dan direkam  kembali  oleh  sensor  sehingga sangat  diperlukan  koreksi  atmosferik  dan kolom air untuk mengetahui pantulan dasar perairan.
Pada  penelitian  ini,  proses  koreksi kolom  air  dilakukan  dengan  menggunakan metode  Lyzenga  1981  dan  Lyzenga  2006. Berdasarkan hasil pengolahan menunjukkan kedua metode lyzenga tersebut
menghasilkan beberapa perbedaan dalam hal  mengekstraksi  obyek  habitat  perairan laut dangkal. Metode  Lyzenga 2006 terlihat memiliki kemampuan yang lebih baik dalam membedakan obyek perairan laut dangkal dibandingkan  dengan  metode  Lyzenga 1981  seperti  ditunjukan  pada  Gambar  3. Obyek  yang  mampu  dikenali  dengan metode  Lyzenga  2006  lebih  banyak  dan lebih  bervariasi  dibandingkan  dengan metode Lyzenga 1981.
Kedua  algoritma  Lyzenga  menghasil- kan  identifikasi  obyek  dibawah  air  dalam  3 kelas  yaitu  kelas  substrat,  kelas  campuran antara  lamun  dan  makroalga  serta  kelas terumbu  karang.  Kedua  algoritma  dapat mengekstraksi  obyek  dibawah  air  dengan baik.  Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan menggunakan  metode  klasifikasi  tidak terbimbing ( unsupervised ). Hasil dari klasifikasi  tersebut  selanjutnya  dilakukan proses  reklasifikasi  yang  hasil  akhirnya dikelaskan  menjadi  3  kelas  tersebut.  Hasil proses  klasifikasi  memberikan  gambaran adanya  perbedaan  hasil  ekstraksi  dengan lebih jelas.
Hasil klasifikasi identifikasi habitat perairan laut  dangkal  dari  algoritma  Lyzenga  1981 dan  Lyzenga  2006  ditampilkan  pada Gambar  4  dan  Gambar  5.    Berdasarkan Gambar  4  terlihat  sebaran  karang  hampir merata  di  sepanjang  lokasi  penelitian, kemudian  sebaran  kelas  lamun  dan makroalga  banyak  dijumpai  pada  bagian tengah  dan  barat  lokasi  penelitian. Sedangkan  kelas  substrat  banyak  dijumpai pada  bagian  tengah  dari  lokasi  penetian.
Lyzenga 1981
Lyzenga 2006
Hasil  perhitungan  luasan  hasil  klasifikasi ekosistem  terumbu  karang  menggunakan metode  Lyzenga  1981  ditampilkan  pada Tabel 1 dimana kelas lamun dan makroalga memiliki  luasan  tertinggi  sebesar  264.75  Ha, kemudian  diikuti  kelas  substrat  dan  karang masing-masing  memiliki  luasan  sebesar 194.80 Ha dan 89.47 Ha.
Dari  Gambar  5  terlihat  sebaran  kelas lamun&makroalga  mendominasi  di  area tengah  dan  barat  dari  lokasi  penelitian, sedangkan  sebaran  kelas  substrat  juga terlihat  cukup  luas  di  bagian  tengah  dan timur  dari  lokasi  penelitian.  Untuk  sebaran kelas  terumbu  karang  sebarannya  terlihat tidak  terlalu  luas  dan  relatif  hampir  merata di  sepanjang  lokasi  penelitian.  Hasil perhitungan luasan hasil klasifikasi menggunakan  metode  Lyzenga  2006 ditampilkan  pada  Tabel  1  dimana  kelas lamun  dan  makroalga  memiliki  luasan
tertinggi sebesar 365.54 Ha, kemudian diikuti kelas  substrat  dan  karang  masing-masing memiliki luasan sebesar 134.79 Ha dan 78.79 Ha.
Perbedaan  hasil  identifikasi  dengan menggunakan algoritma Lyzenga 1981 dan 2006  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  yang ditunjukan pada nomor 1, 2, 3 dan 4. Kedua algoritma  tersebut  memiliki  perbedaan dalam  mengidentifikasi  obyek.  Ada  obyek yang  mampu  di  identifikasi  oleh  algoritma Lyzenga  1981  akan  tetapi  tidak  mampu  di identifikasi  oleh  algoritma  Lyzenga  2006. Begitu  juga  dengan  sebaliknya  ada  obyek yang  mampu  diidentifikasi  oleh  algoritma Lyzenga  2006  namun  tidak  mampu diidentifikasi  oleh  algoritma  Lyzenga  1981. Pada Tabel 1 ditampilkan hasil perhitungan luasan  hasil  klasifikasi  ekstraksi  informasi ekosistem  terumbu  karang  berdasarkan metode
Lyzenga 1981 dan 2006.
Gambar 4 . Hasil Klasifikasi Menggunakan Lyzenga 1981
(Metode Lyzenga 1981                                              Metode Lyzenga 2006
Gambar 6. Perbandingan Hasil Klasifikasi
Tabel 1. Hasil Perhitungan Luasan Kedua Algoritma
No Kelas Luas (Ha) Lyzenga (1981) Lyzenga (2006) 1. Terumbu Karang 89.47 78.79 2. Lamun & Makroalga 264.75 365.54 3. Substrat 194.80 134.79
Berdasarkan Tabel 1 tersebut terlihat luasan kelas  terumbu  karang  memiliki  luasan  yang relatif  sama  sehingga  dapat  dikatakan kedua  metode  yang  digunakan  mampu memisahkan obyek terumbu karang dengan baik. Untuk hasil perhitungan luasan kelas  lamun  &  makroalga  dengan  metode lyzenga  2006  memiliki  luasan  yang  relatif lebih  tinggi  dibanding  metode  lyzenga 1981,  sedangkan  hasil  perhitungan  luasan kelas substrat dengan metode lyzenga 1981 memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  dibanding dengan  metode  lyzenga  2006.  Hal  ini menunjukkan  untuk  kedua  metode  koreksi kolom  air  yang  digunakan  (Lyzenga  1981 dan 2006) memiliki kendala dalam membedakan  obyek  lamun&makroalga dan substrat.
Lyzenga  (1981)  membuat  metode untuk mengkoreksi kolom air menggunakan rasio  pantulan  dari  dasar  perairan  pada dua  kanal  yang  berbeda,  dengan  asumsi bahwa nilai rasio tersebut akan sama untuk berbagai  macam  substrat  dasar  perairan terutama substrat yang lebih dalam memiliki nilai  indeks  yang  lebih  tinggi  (Budhiman, 2013).  Penelitian  Manessa  (2014)  dengan menggunakan  6  (enam)  band  dari  citra worldview  2  dan  metode  koreksi  kolom  air Lyzenga 2006 memberikan hasil dan akurasi
yang lebih baik. Winarso (2016) menyebutkan akurasi  terbaik diperoleh dari koreksi kolom air Lyzenga 2006 dan dengan metode klasifikasi Maximum Likelihood yang berbeda  sedikit  dengan Random  Forest . Selain  itu  pengaruh  kondisi  lokasi  menjadi faktor  yang  dominan  yang  mempengaruhi total akurasi.
Hasil  ekstraksi  dengan  menggunakan metode  lyzenga  1981  dan  lyzenga  2006 menunjukkan beberapa perbedaan terutama  dalam    mendeteksi  obyek  di bagian  timur  dari  lokasi  penelitian  dimana dengan  menggunakan  metode  lyzenga 2006  menunjukkan  informasi  yang  lebih detail.    Adanya  perbedaan  luasan  karena adanya  perbedaan  hasil  ekstraksi  yang dihasilkan  dari  kedua  algoritma  yang digunakan.  Kedua  algoritma  mempunyai perbedaan  dalam  kemampuan  identifikasi habitat  perairan  laut  dangkal,  ada  obyek yang  mampu  diidentifikasi  oleh  hasil algoritma  Lyzenga  1981  namun  tidak teridentifikasi  di  algoritma  Lyzenga  2006 begitu pula sebaliknya.

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya perbedaan  hasil  ekstraksi  informasi  habitat
perairan  laut  dangkal  menggunakan metode  Lyzenga  1981  dengan  metode Lyzenga  2006.  Hasil  ekstraksi  dengan metode Lyzenga 2006 memberikan informasi yang lebih detail dalam mengidentifikasi  tiga  kelas  habitat  perairan laut  dangkal  yaitu  kelas  terumbu  karang kelas  campuran  lamun  dengan  makroalga dan  kelas  substrat  dasar.  Hasil  penelitian diharapkan  dapat  memberi  masukan dalam  klasifikasi  habitat  perairan  laut dangkal  terutama  untuk  mendapatkan tingkatan  kelas  yang  lebih  spesifik  dengan menggunakan  data  citra  satelit  resolusi menengah.  Tantangan  utama  dalam identifikasi  habitat  perairan  laut  dangkal adalah  membedakan  obyek  makroalga dengan  obyek  pesisir  lainnya  terutama obyek lamun.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrefouet,  S.,  Roux,  L.,  Chancerelle,  Y.  & Bonneville,  A.,  2000.  A  fuzzy-possibilistic scheme  of  study  for  objects  with indeterminate  boundaries:  application to  French  Polynesian  reefscapes. IEEE
Transac. Geosci. Remot. Sens. , 38(1):257-270. doi: 10.1109/36.823918
Arief,  M.  2013. Metode  Lyzenga  untuk Deteksi  Terumbu  Karang  di  Kepulauan Seribu  dengan  Menggunakan  Data Satelit AVNIR-2. J. Statistika , 13(2):55 – 64 Budhiman, S., Winarso, G. &  Asriningrum, W.
2013.  Pengaruh  Pengambilan  Training
Sample  Substrat  Dasar  Berbeda  Pada Koreksi  Kolom  Air  Menggunakan  Data Penginderaan Jauh. Jurnal Penginderaan Jauh. LAPAN Bellwood,  D.  &  Hughes,  T.  2001.  Regional- scale assembly rules and biodiversity of coral reefs. J. Science , 292:1532–1534 Dustan,  P.  &  Halas,  J.  1987.  Changes  in  the reef-coral  population  of  Carysfort  Reef, Key  Largo,  Florida,  1975–1982. J.  Coral Reefs 6:91–106
Green,  E.P.,  Mumby, P.J.,  Edwards,  A.J. & Clark,  C.D.  2000.  Remote    Sensing Handbook for Tropical Coastal Management. Paris: UNESCO Hatziolos, M., Hooten, A.J. & Fodor, M. 1998. Coral Reefs: Challenges and Opportunities for Sustainable
Management. The World Bank,
Washington, DC
Hochberg,  E.J.  &  Atkinson,  M.J.  2002. Capabilities of remote sensors to classify coral,  algae,  and  sand  as  pure  and mixed  spectra.  Hawaii  Institute  of Marine  Biology,  School  of  Ocean  and
Earth Science and Technology,
University of Hawai Hughes,  T.P.  1994.  Catastrophic  phase  shifts and  large  scale  degradation  of  a Carribbean  coral  reef. J.  Science 265: 1547–1551
Jaelani,  L.M.,  Laili,  N.  &  Marini,  Y.  2015. Pengaruh  Algoritma  Lyzenga  Dalam Pemetaan Terumbu Karang Menggunakan Worldview-2, Studi Kasus: Perairan PLTU Paiton Probolinggo. J. Penginderaan Jauh, 12(2):123-132
Johns,  G.M.,  Leeworthy,  V.R.,  Bell,  F.W.  & Bonn,  M.A.  2001.  Socioeconomic  study of  reefs  in  Southeast  Florida  (Final report).  Hollywood,  FL:  Hazen  and Sawyer,  Environmental  Engineers  and Scientists, 348 pp
Kanno,   A.  & Tanaka,   Y.   2011. Modified Lyzenga's      Method      for      Estimating Generalizes    Coefficients    of    Satellite- based    Prediction    of    Shallow  Water Depth. IEEE    Geosci.    Remot.    Sens. Lett. , 9(4):715-719 LAPAN. 2014. Pemanfaatan Data Penginderaan  Jauh  Untuk  Ekstraksi Informasi Terumbu Karang. Buku
Laporan Akhir Kegiatan 2014. Jakarta
LIPI.  2017.  Status  Terumbu  Karang  Indonesia 2017. Jakarta
LIPI.  2018.  Status  Terumbu  Karang  Indonesia 2018. Jakarta
Lubin,  D.,  Li,  W.,  Dustan,  P.,  Mazel,  C.  H.  & Stamnes, K. 2001. Spectral signatures of coral  reefs:  features  from  space. J.
Remot. Sens. Environ. , 75:127–137 Lyzenga,  D.R.  1978.  Passive  remote  sensing techniques  for  mapping    water  depth and  bottom  feature. J.  App.  Optics , 17(3):379-383.
Lyzenga,    D.R.    1981.    Remote    sensing    of bottom    reflectance    and    water attenuation    parameters    in    shallow water  using  aircraft  and  landsat data. Int. J.  Remot. Sens. , 2(1):71-82.
Manessa,  M.D.M.,  Widagti,  N.,  Kanno,  A., Sekine, M., Ampou, E.E. & As-syakur, A.R.
2014. Shallow-Water Benthic Identification Using Multispectral Satellite  Imagery:  Investigation  on  the Effects  of  Improving  Noise  Correction
Method  and  Spectral  Cover. Remot. Sens.  J., 4454-4472;  doi:10.3390/rs605
4454
Mishra,  D.,  Narumalani,  S.,  Rundquist, D. & Lawson,  M.    2006.    Benthic    Habitat Mapping    in    Tropical    Marine Environments    Using    Quickbird Multispectral  Data. J.  Photogram.  Eng. Remot. Sens. , 72(9):1037-1048
Mumby,  P.J.,  Green,  E.P.,  Clark,  C.D.  & Edwards,  A.J.  1998.  Digital  analysis  of multispectral  airborne  imagery  of  coral reefs. J. Coral Reefs 17:59–69 Nurlidiasari,  M.,  &  Budhiman,  S.  2005.
Mapping  coral  reef  habitat  with  and without  water  column  correction  using Quickbird  image. Int.  J.  Remote  Sens.
Earth Sci. , 2:45-56
White, A., Vogt, H., & Arin, T. 2000. Philippine coral  reefs  under  threat:  the  economic losses  caused  by  reef  destruction. Mar.
Poll. Bull., 40:598–605 Winarso, G., Manessa, M.D.M., Budhiman, S.
&  Kanno,  A.  2016.  Pemetaan  Terumbu Karang  di  Indonesia:  Komparasi  7 Metode Klasifikasi Terawasi dan Pengaruh Lokasi yang Berbeda. Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh – 2016. LAPAN Wouthuyzen,  S.,  Herandarudewi,  S.M.C.  &
Komatsu,  T.  2015.  Stock  assessment  of brown seaweeds (Phaeophyceae) along  the  Bitung-Bentena  Coast,  North Sulawesi Province, Indonesia for alginate  product  using  satellite  remote sensing.  UPT  LPKSDMO  Pulau  Pari, Coremap  –  LIPI.  The  2nd  International Symposium  on  LAPAN-IPB  Satellite  for Food  Security  and  Environmental
Monitoring 2015, LISAT-FSEM 2015