## PENGARUH PENGAMBILAN TRAINING SAMPLE SUBSTRAT DASAR BERBEDA PADA KOREKSI KOLOM AIR MENGGUNAKAN DATA
PENGINDERAAN JAUH
(EFFECT OF TRAINING SAMPLE OF DIFFERENT BOTTOM SUBSTRATES ON WATER COLUMN CORRECTION USING REMOTE SENSING DATA)
Syarif Budhiman, Gathot Winarso, dan Wikanti Asriningrum Peneliti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN e-mail: syarif.budhiman@lapan.go.id Diterima 8 Juli 2013; Disetujui 16 Oktober 2013

## ABSTRACT
Lyzenga  (1978,  1981)  developed  a  method  to  correct  the  water  column  using  a ratio of bottom waters substrates reflectance on 2 (two) different bands, assuming that the ratio is the same for a different bottom type. The problem arise when the Lyzenga method  was  being  simplified.  In  this  case  by  sampling  different  bottom  substrates  as input.  This  study  aims  to  compare  the  effects  of  the  simplification  process  with  the result  of  the  calculation  using  the  actual  Lyzenga  method.  The  calculation  of  water column correction followed the process described in the guide by UNESCO (1999) and Green  et  al  (2000).  The  results  showed  that  samples  from  two  different  substrates which  has  a  very  different  radiance  (reflectance)  increased  the  index  value  of  the substrate in deeper water.
Keywords: Water column correction, Bottom water substrates, Remote sensing

## ABSTRAK
Lyzenga  (1978,  1981)  membuat  metode  untuk  mengkoreksi  kolom  air menggunakan  rasio  pantulan  dari  dasar  perairan  pada  2  (dua)  kanal  yang  berbeda, dengan asumsi bahwa nilai rasio tersebut akan sama untuk berbagai macam substrat dasar  perairan.  Permasalahannya  adalah  terindikasinya  penyederhanaan  metode Lyzenga dalam proses perhitungannya, diantaranya dengan pengambilan sampel dasar perairan  yang  tidak  homogen.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan pengaruh  dari  proses  penyederhanaan  tersebut  terhadap  hasil  perhitungan menggunakan metode Lyzenga yang sebenarnya. Proses perhitungan koreksi kolom air mengikuti proses yang telah dijelaskan dalam panduan oleh UNESCO (1999) dan Green et  al  (2000).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pengambilan training  sample dari dua  substrat  dasar  yang  memiliki  nilai  radiansi  yang  berbeda  akan  membuat  nilai substrat yang berada pada perairan yang lebih dalam memiliki nilai indeks yang lebih tinggi.
Kata kunci: Koreksi kolom air, Substrat dasar perairan, Penginderaan jauh

## 1  PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara kepulauan  terbesar  di  dunia  dengan wilayah  laut  kurang  lebih  70%  dan pulau  lebih  dari  10.000  buah.  Wilayah pesisir dan pulau-pulau kecil menyimpan
potensi  sumberdaya  yang  besar  untuk pembangunan nasional. Potensi sumberdaya  pesisir  dan  pulau-pulau kecil  antara  lain  ekosistem  terumbu karang. Indonesia memiliki lebih kurang 60.000  km 2 atau  satu  per  delapan  dari
luas total terumbu karang yang terdapat di  seluruh  belahan  dunia  (Dahuri, 1999). Angka luasan tersebut lebih besar dari  estimasi World  Resources  Institute (WRI) melalui Reef at Risk project (Projek Terumbu  Karang  yang  terancam)  yang mengestimasi  luas  terumbu  karang  di Indonesia  sekitar  51.000  km 2 ,  tetapi belum  termasuk  terumbu  karang  yang berada di wilayah terpencil (Burke et al, 2002).  Ekosistem  terumbu  karang mempunyai  nilai  dan  arti  yang  sangat penting  baik  dari  segi  ekologi  perairan laut  maupun  dari  segi  sosial  ekonomi dan budaya (Suharsono, 1995). Keberadaan  ekosistem  terumbu  karang yang produktif dapat mendukung industri perikanan  dan  kehidupan  nelayan setempat.  Salah  satu  cara  untuk mendeteksi  dan  memetakan  ekosistem terumbu karang adalah dengan memanfaatkan data penginderaan jauh.
Telah  banyak  penelitian  yang menggunakan  data  penginderaan  jauh untuk  melakukan  identifikasi  terumbu karang (Maritorena, 1996; Siregar, 1996; Rauf  dan  Yusuf,  2004;  Vanderstraete  et al.,  2004;  Suciati  dan  Arthana,  2008; Hamylton,  2011;  Helmi  et  al.,  2011). Salah satu tahapan yang umum dilakukan dalam  pengolahan  data  adalah  proses koreksi  kolom  air.  Salah  satu  metode koreksi  kolom  air  adalah  menggunakan pendekatan  yang  dilakukan  oleh  Lyzenga (1978, 1981). Pendekatan yang dilakukan oleh Lyzenga (1978, 1981) menggunakan rasio pantulan dari dasar perairan pada 2  (dua)  kanal  yang  berbeda,  dengan asumsi  bahwa  nilai  rasio  tersebut  akan sama  untuk  berbagai  macam  substrat dasar perairan (misalnya terumbu karang, lamun  dan  pasir).  Metode  Lyzenga  ini dikenal  dengan  nama  metode  “ depth- invariant  index ”  atau  metode  “ water column correction ” (koreksi kolom air).
Pada prosesnya, perhitungan nilai rasio tersebut diambil dari substrat yang sama  pada  kedalaman  yang  berbeda. Dengan  demikian,  perubahan  intensitas cahaya  hanya  diakibatkan  oleh  kondisi kolom  air  dan  bukan  diakibatkan  oleh
pantulan substrat yang berbeda. Pengambilan  sampel  pada  substrat  dasar yang  tidak  homogen  kemungkinan akan mengakibatkan  nilai  koefisien  atenuasi ( k i /k j )  yang  tidak  rasional  dan  akan mempengaruhi  nilai  “ depth-invariant index ”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengkaji  pengaruh  pengambilan  training sampel pada substrat dasar yang berbeda dalam menghitung nilai koefisien k i /k j .

## 2  LANDASAN TEORI
Cahaya akan mengalami
pengurangan intensitas ketika berada di dalam kolom air. Pengurangan intensitas cahaya ini diakibatkan serapan ( absorption )  dan  hamburan  ( scattering ) oleh  partikel-partikel  (terlarut  maupun tersuspensi) yang terdapat dalam air dan oleh  molekul  air  itu  sendiri  (Kirk,  1994; Mobley,  1994;  Bukata  et  al.,  1995). Sehingga, semakin dalam cahaya masuk kedalam  kolom  air,  semakin  kecil intensitas cahaya yang masih terdapat di dalam kolom air. Seperti dijelaskan oleh hukum  Beer-Lambert,  bahwa  intensitas cahaya akan berkurang secara eksponensial terhadap perbedaan kedalaman,  atau  dapat  ditulis  sebagai berikut (Bukata et al., 1995):
(2-1)
dimana I z adalah intensitas cahaya  pada  kedalaman z , I 0 adalah intensitas  cahaya  awal  atau  pada kedalaman  0  (di  permukaan  air), f adalah  nilai  faktor  geometrik, k adalah nilai  koefisien  atenuasi  dan z adalah kedalaman.
Pengurangan  intensitas  cahaya akibat  adanya  peningkatan  kedalaman perairan  ini  dikenal  sebagai  atenuasi. Besaran atenuasi berbeda antar panjang gelombang cahaya. Atenuasi  pada panjang  gelombang  merah  (sekitar  700 nm)  akan  lebih  besar  dibandingkan dengan panjang gelombang biru  (sekitar 400  nm)  karena  serapan  ( absorption ) pada  panjang  gelombang  merah  lebih besar  dibandingkan  pada  panjang gelombang  biru  (Bukata  et  al.,  1995;
Green et al., 2000). Oleh karena itu, nilai koefisien  atenuasi  ( k )  pada  persamaan (2-1)  akan  berbeda  pada  panjang gelombang cahaya yang berbeda. Hal ini menyebabkan suatu obyek yang sama di dalam  air  akan  memiliki  karakteristik spektra ( spectral signature ) yang berbeda apabila berada pada kedalaman perairan yang berbeda.
Keberadaan kolom air akan mem- pengaruhi  proses  ekstraksi  informasi substrat dasar perairan dengan menggunakan  data  penginderaan  jauh. Apabila mengikuti  hukum  Beer-Lambert seperti pada persamaan (2-1), maka nilai radiansi  ( L )  yang  diterima  oleh  sensor satelit (dipengaruhi oleh kondisi atmosfer, pantulan  permukaan  air  dan  perbedaan kedalaman) dapat ditulis sebagai sebagai persamaan berikut (Lyzenga, 1978; Green et al., 2000; Vanderstraete et al., 2004):
(2-2)
dimana L i adalah radiansi yang diterima oleh  sensor  satelit, L si adalah  radiansi pada perairan laut dalam (radiansi yang diterima  oleh  sensor  yang  berasal  dari perairan laut dalam merupakan pengaruh  dari  kondisi  atmosfer,  karena pada  perairan  laut  dalam  radiansi  lebih banyak  diserap  oleh  air), a i adalah konstanta  pengaruh atmosfer  dan pantulan  permukaan  air  pada  panjang gelombang i , R bi adalah  pantulan  dari dasar  perairan  (misalnya  pantulan  dari terumbu  karang), f adalah  nilai  faktor geometrik, k i adalah  nilai  koefisien atenuasi  pada  panjang  gelombang i dan z adalah kedalaman.
Persamaan (2-2) memiliki beberapa konstanta yang tidak diketahui, sehingga menyulitkan dalam melakukan perhitungan.  Lyzenga  (1978,  1981) membuat  metode  untuk  koreksi  kolom air yang tidak terlalu bergantung dengan nilai-nilai  konstanta  yang  ada  pada persamaan  (2-2)  dengan  menggunakan rasio pantulan dari dasar perairan pada 2  (dua)  kanal  yang  berbeda.  Metode Lyzenga  dapat  turunkan  dari  hukum
intensitas  cahaya  Beer-Lambert  pada persamaan  (2-1),  secara  matematika berdasarkan  keberadaan  kanal i pada sensor satelit sebagai berikut:
(2-3) (2-4) (2-5)
kemudian rasio dari 2 buah kanal (kanal i dan j )  merupakan  rasio  persamaan  (2- 5) pada kanal i dan j , menjadi:
(2-6)
nilai  konstanta f (nilai  faktor  geometrik) dan z (kedalaman)  dapat  dihilangkan karena  nilai  tersebut  habis  dibagi  oleh nilai  konstanta  itu  sendiri,  sehingga persamaan (6) menjadi
(2-7)
(2-8)
(2-9)
Sehingga  apabila depth-invariant  index adalah rasio dari intensitas cahaya pada kanal i dan j ,  maka  persamaan  (2-9) merupakan  persamaan depth-invariant index sebagai berikut:
(2-10)
Terdapat dua informasi pada ruas kanan pada persamaan (2-10) yaitu nilai indeks pada  kedalaman  tertentu  ( I i dan  I j )  dan nilai  indeks  pada  permukaan  air, dimana intensitas cahaya belum berkurang ( I 0i dan I 0j ). Nilai pada kondisi cahaya  belum  berkurang  ( I 0 )  tersebut dapat  diabaikan,  karena  nilai  indeks yang  ingin  diketahui  adalah  pada kedalaman  dimana  substrat  dasar perairan  yang  akan  diukur  berada. Dengan  demikian,  persamaan  (2-10) dapat disederhanakan lagi menjadi
(2-11)
Kemudian,  Lyzenga (1981) menjelaskan bahwa jika suatu pengukuran radiansi
Gambar 2-1: Grafik tahapan proses koreksi kolom air (UNESCO, 1999; Green et al., 2000).
dilakukan  pada  substrat  perairan  yang sama  tetapi  berada  pada  kedalaman yang  bervariasi,  akan  memberikan korelasi linear diantara  nilai  radiansi pada kanal i dan j . Slope atau gradient pada korelasi linear tersebut merupakan pendekatan  terhadap  nilai  rasio  koefisien atenuasi diantara kanal i dan j, dan nilai rasio k i /k j tersebut  akan  sama  untuk semua  jenis  substrat  dasar  perairan (Gambar 2-1).

## 3  METODE

## 3.1 Data
Data yang digunakan adalah data WorldView-2.  Data  ini  meliputi  wilayah Pulau  Tidung  yang  terdapat  di  perairan Kepulauan  Seribu,  Jakarta,  dengan tanggal  liputan  4  Desember  2011. WorldView-2  memiliki  resolusi  spasial 1.84  m  dan  terdiri  dari  8  kanal.  Kanal gelombang  cahaya  tampak  yang  dapat menembus  kolom  air  terbagi  dalam  6 kanal dengan rentang gelombang cahaya antara  400  nm  sampai  dengan  745  nm (DigitalGlobe,  2010).  Data  didapat  dari kegiatan  pelatihan  pemanfaatan  data penginderaan  jauh  untuk  pemetaan terumbu  karang,  kerjasama  antara Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional
(LAPAN) dengan Badan Pemeriksa
Keuangan (BPK), yang dilaksanakan  pada  tanggal  1-5  Oktober
2012. Dalam pelaksanaannya dilakukan juga  survey  lapangan  pada  tanggal  3 Oktober 2012 ke Pulau Tidung.

## 3.2 Konversi Nilai Digital (DN) Menjadi Nilai Radiansi
Data WorldView-2 dikonversi menjadi  nilai  radiansi  menggunakan modul  “ WorldView  Radiance ”  dalam software ENVI. Data dalam nilai radiansi sudah  dapat  digunakan  untuk  seluruh proses  perhitungan  dalam  penelitian  ini sehingga  tidak  perlu  lagi  dikonversi menjadi  nilai  reflektansi  (Vanderstraete et al., 2004).

## 3.3 Koreksi Atmosfer
Sebelum dilakukan koreksi kolom air,  dilakukan  koreksi  atmosfer  terlebih dahulu berdasarkan metode pengurangan piksel  gelap  ( dark  pixel  subtraction ). Rata-rata  nilai  radiansi  perairan  laut dalam  (kedalaman  >  50  m)  digunakan sebagai nilai pengurang dari nilai radiansi pada  seluruh  piksel.  Asumsi  yang digunakan  adalah  seluruh  cahaya gelombang  tampak  di  perairan  laut dalam  akan  diserap,  sehingga  nilai radiansi  yang  terekam  pada  sensor merupakan nilai radiansi akibat pengaruh kondisi  atmosfer  (Green  et  al.,  2000; Vanderstraete  et  al.,  2004).  Selain  itu, juga  diasumsikan  bahwa  pengaruh atmosfer  dan  kondisi  permukaan  air
adalah  sama  untuk  seluruh  piksel, sehingga metode tersebut dapat digunakan  (Vanderstraete  et  al.,  2004). Seperti  disarankan  oleh  Armstrong (1993),  maka  nilai  rata-rata  radiansi perairan  laut  dalam  tersebut  dikurangi dengan  2  kali standard  deviation dari rata-rata  nilai  radiansi  perairan  laut dalam  (UNESCO,  1999;  Green  et  al., 2000).

## 3.4 Koreksi Kolom Air Metode Lyzenga
Setelah  seluruh  data  terkoreksi atmosfer,  kemudian  dilakukan  koreksi pengaruh  kolom  air.  Pada  proses  ini digunakan metode Lyzenga. Perhitungan matematika  koreksi  kolom  air  ditulis secara  sederhana  sebagai  persamaan berikut (Green et al., 2000)
(3-1)
nilai  rasio  koefisien  atenuasi k i /k j tidak langsung diperoleh dari hasil persamaan korelasi  linear  (Gambar  2-1),  tetapi dilakukan  perhitungan  untuk  mendapat- kan  nilai  rata-rata  akar deviation (simpangan)  terkecil  terhadap  garis korelasi linear (Lyzenga, 1981).
(3-2)
(3-3)
dimana k i /k j adalah  rasio  koefisien attenuasi,  ii adalah  nilai variance dari kanal i ,  jj adalah  nilai variance dari kanal j ,  dan  ij adalah  nilai  co variance dari kanal i dan j .
3.5 Koreksi Kolom Air Dengan Pengambilan Sampel Substrat
yang Tidak Sama
Untuk  mendapatkan  nilai  indeks yang  benar,  maka  persyaratan  dalam penggunaan  metode  Lyzenga  (1981) adalah  (a)  pengambilan training  sample harus  dilakukan  terhadap  substrat perairan  yang  sama,  dan  (b) training sample tersebut harus mewakili
kedalaman yang bervariasi. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan hasil indeks yang  didapat,  dengan  pengambilan training  sample yang  dilakukan  tidak mewakili substrat perairan yang sama.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses perhitungan koreksi kolom air  dilakukan  terhadap  data  WorldView- 2  yang  telah  terkoreksi  atmosfer. Berdasarkan  pemantauan  saat  survey lapangan,  kondisi  perairan  dangkal  di sekitar  Pulau  Tidung  di  dominasi  oleh substrat  pasir.  Substrat  pasir  tersebut berada  pada  kedalaman  yang  relatif sama,  sehingga  untuk  pengujian  proses perhitungan  koreksi  kolom  air  perlu dipilih wilayah perairan yang dipengaruhi oleh perbedaan kedalaman. Gambar 4-1 (a)  memperlihatkan  posisi  garis  transek untuk  melihat  pengaruh  perhitungan kolom air. Garis transek dari piksel C ke piksel D memiliki kedalaman yang relatif sama,  sesuai  dengan  informasi  survey lapangan.  Hal  tersebut  juga  dibuktikan dari  grafik  tren  garis  eksponensial  nilai radiansi  pada  transek  tersebut  yang mendatar  (Gambar  4-1  (b)).  Untuk pengujian hasil koreksi kolom air, maka dibuat  garis  transek  baru  dari  piksel  E ke piksel F yang didominansi oleh karang campur (piksel gelap) dan substrat pasir (piksel  terang).  Terlihat  tren  perubahan nilai  radiansi  dari  piksel  E  ke  piksel  F mengalami  penurunan,  yang  diakibatkan oleh  perubahan  kedalaman  (Gambar  4- 1(c)).
Perhitungan  koreksi  kolom  air dipengaruhi  oleh  rentang  dari  kanal yang digunakan. Rentang kanal ini akan mempengaruhi  seberapa  dalam  kanal tersebut  dapat  mendeteksi  substrat dasar  perairan,  atau  biasa  disebut sebagai depth  of  penetration .  Pada Gambar  2(c)  terlihat  kanal  5  sensor WorldView-2 (630-690 nm) tidak mampu untuk  membedakan  antara  radiansi substrat  pasir  dan  substrat  karang campur, berbeda dengan yang diperlihatkan  oleh  grafik  kanal  2  (450- 510  nm)  dan  kanal  3  (510-580  nm).
Gambar 4-1: (a)  Gambar  WorldView-2  image  sebagian  Pulau  Tidung  dan  posisi  garis  transek;  (b)  Grafik nilai  radiansi  pada  transek  piksel  C  ke  piksel  D;  (c)  Grafik  nilai  radiansi  pada  transek piksel E ke piksel F
Perhitungan depth  of  penetration dari kanal  yang  akan  digunakan  menjadi penting  karena  akan  mempengaruhi nilai  rasio  kanal  tersebut  dengan  kanal lain, sehingga pengambilan training sample dapat  dibatasi  pada  daerah depth  of penetration yang maksimum dari masing- masing kanal (Vanderstraete et al., 2004).
Selain  itu,  pengetahuan  tentang kedalaman  perairan  juga  diperlukan. Seperti  dijelaskan  sebelumnya  bawah salah  satu  syarat  penggunaan  metode Lyzenga adalah adanya variasi kedalaman.  Dengan  resolusi  spasial  50 cm,  pemilihan  training  area  untuk wilayah  perairan  dengan  kedalaman berbeda  di  Pulau  Tidung  tentu  tidak menjadi  masalah.  Permasalahan  akan timbul  apabila  seluruh  wilayah  perairan terumbu  karang  yang  akan  dilakukan training  sample berada  pada  kedalaman yang  sama.  Pengaruh  ini  kemungkinan akan lebih terlihat apabila menggunakan resolusi  spasial  yang  lebih  rendah (misalnya  Landsat  dengan  resolusi spasial 30 m).
Lyzenga (1981) menjelaskan bahwa untuk mendapatkan korelasi linear yang benar,  maka  perlu  dilakukan training sample pada  substrat  dasar  perairan yang  sama  untuk  kedalaman  yang berbeda.  Penelitian  ini  mencoba  melihat pengaruh  pengambilan training  sample pada  substrat  dasar  perairan  yang berbeda dengan kedalaman yang berbeda. Pengambilan training  sample dilakukan
pada  data  WorldView-2  seperti  terlihat pada Gambar 4-2(a). Kemudian dilakukan perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai rasio koefisien atenuasi k i /k j . Data training sample tersebut  kemudian  diplotkan pada grafik untuk 2 kanal yang berbeda. Ada  4  kombinasi ploting data  hasil training sample yang dilakukan (Gambar 4-2(b)) yaitu: (1) plot antara data karang campur  di  perairan  dalam  dengan  data karang campur di perairan lebih dangkal, (2) plot antara  data  karang  campur  di perairan  dalam  dengan  data  lamun  di perairan  lebih  dangkal,  (3) plot antara data  karang  campur  di  perairan  dalam dengan  data  pasir  di  perairan  lebih dangkal,  (4) plot antara  data  karang campur  di  perairan  dalam  dengan seluruh  data  substrat  dasar  di  perairan lebih dangkal.
Pengambilan training sample pada substrat  dasar  perairan  yang  berbeda, akan mempengaruhi nilai rasio koefisien atenuasi k i /k j (Gambar  4-2(b)).  Untuk substrat  yang  sama  (karang  campur), nilai k i /k j yang diperoleh adalah 0.3637. Sedangkan  untuk  substrat  karang campur  dan  lamun,  nilai  tersebut menurun  menjadi  0.2698.  Penurunan nilai  tersebut  kemungkinan  dipengaruhi oleh  serapan  klorofil  yang  ada  pada kanal 3, sehingga nilai radiansi substrat lamun  menjadi  kecil  dan  nilai  rasio atenuasi  menjadi  kecil.  Peningkatan nilai k i /k j terjadi  saat  substrat  dasar yang diambil adalah karang campur dan
(a) (b) (c)
Gambar 4-2: (a)  Posisi  pengambilan training  sample untuk  substrat  dasar  yang  berbeda,  (b)  Grafik hasil perhitungan koreksi kolom air menggunakan substrat dasar perairan yang berbeda
substrat  pasir,  dimana  nilai k i /k j yang diperoleh  adalah  0.5707.  Peningkatan ini  dipengaruhi  oleh  nilai  radiansi  pasir yang  lebih  tinggi  dari  nilai  radiansi karang. Pengaruh nilai radiansi substrat pasir  juga  terlihat  saat  seluruh  data training sample digunakan untuk mendapatkan  nilai k i /k j ,  dimana  nilai k i /k j yang diperoleh adalah 0.6108.
Dari  nilai k i /k j yang  diperoleh, dilakukan  perhitungan  koreksi  kolom air.  Untuk  melihat  pengaruh  dari pengambilan  training  sample  yang berbeda,  kembali  digunakan  transek garis  dari  piksel  E  ke  piksel  F  (Gambar 4-1(a)).  Nilai depth-invariant  index yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 4-3. Dengan  asumsi  bahwa  tren  garis eksponensial  akan  mendatar  apabila pengaruh  kedalaman  telah  dihilangkan, maka tren garis linear digunakan sebagai pengganti tren garis eksponensial untuk melihat  seberapa  besar slope dari  garis tersebut  yang  menunjukkan  pengaruh kedalaman perairan. Pengambilan training  sample untuk  substrat  karang campuran  yang  sama  (garis  warna  biru dengan simbol  ) memperlihatkan slope yang  mendekati  0,  artinya  pengaruh
kolom  air  sudah  dapat  dihilangkan. Perbedaan  nilai  indeks  adalah  karena perbedaan  substrat  dasar  perairan, misalnya nilai indeks yang tinggi antara piksel ke-5 dan piksel ke-10 merupakan nilai  indeks  untuk  substrat  pasir  yang terbuka seperti terlihat pada Gambar  4- 1(a). Untuk substrat karang campur dan lamun memberikan hasil yang menyerupai substrat yang sama, karena pigmen photosintesis algae yang terdapat  pada  karang  memiliki  nilai radiansi  yang  menyerupai  nilai  radiansi pigmen  photosintesis  pada  lamun. Tetapi,  melihat  grafik  hasil  perhitungan koreksi  kolom  air  (garis  warna  merah dengan simbol  ), pengaruh kedalaman perairan  masih  terlihat  dimana slope dari  tren  garis linear memiliki  nilai negatif (Gambar 4-3).
Pengaruh paling signifikan adalah ketika  substrat  karang  yang  memiliki radiansi  lebih  rendah  digabungkan dengan  substrat  pasir  yang  memiliki nilai  radiansi  yang  lebih  tinggi  (garis warna hijau dan garis warna ungu). Nilai indeks  yang  dihasilkan  memperlihatkan nilai  indeks  yang  meningkat  untuk kedalaman air yang meningkat (Gambar
(a)
(b)
4-3).  Hal  ini  membuktikan  bahwa pengambilan  substrat  dasar  perairan yang memiliki nilai radiansi yang sangat berbeda  (antara  substrat  karang  dan substrat  pasir),  akan  membuat  nilai indeks  yang  dihasilkan  menjadi  sangat tidak akurat. Hasil paling akurat adalah ketika  pengambilan training  sample dilakukan  pada  substrat  yang  memiliki nilai  radiansi  yang  sama  (berasal  dari substrat  dasar  yang  sama)  seperti  yang dijelaskan oleh Lyzenga (1981).
Gambar 4-3: Grafik  hasil  koreksi  kolom  air dengan pengambilan training substrat  dasar  perairan  yang berbeda  pada  transek  dari  piksel E ke piksel F

## 5 KESIMPULAN
Penelitian ini menunjukkan bahwa pengambilan training  sample pada substrat dasar perairan yang tidak sama dan  memiliki  nilai  radiansi  yang  sangat berbeda  akan  membuat  nilai  substrat yang  berada  pada  perairan  yang  lebih dalam  memiliki  nilai  indeks  yang  lebih tinggi.    Sehingga,  persyaratan  dalam pengambilan training sample mengguna- kan  metode  Lyzenga  (1981)  yaitu (a)  pengambilan training  sample harus dilakukan  terhadap  substrat  perairan yang  sama,  dan  (b) training  sample tersebut  harus  mewakili  kedalaman yang  bervariasi.  kedua  persyaratan tersebut harus dipenuhi untuk mendapatkan  nilai  indeks  substrat dasar  perairan  yang  benar,  yang  akan
digunakan  untuk  ekstraksi  informasi terumbu  karang  dan  substrat  dasar perairan lainnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Armstrong,  R.  A.  1993. Remote  Sensing of Submerged Vegetation Canopies for
Biomass Estimation . International  Journal  of  Remote Sensing , 14 , 621-627.
Bukata, R. P., Jerome, J. H., Kondratyev, K.  Y.,  dan  Pozdnyakov,  D.  V.,
1995. Optical  Properties  and Remote  Sensing  of  Inland  and Coastal Waters : CRC Press.
Burke,  L.,  Selig,  E.,  dan  Spalding,  M.,
2002. Terumbu  Karang  yang Terancam  di  Asia  Tenggara: Ringkasan untuk Indonesia , World Resources Institute. Dahuri, R., 1999. Kebijakan dan Strategi Pengelolaan Terumbu Karang Indonesia.  Prosiding  Lokakarya Pengelolaan  dan  Iptek  Terumbu Karang Indonesia, COREMAP LIPI. DigitalGlobe. 2010. http://www. digitalglobe.com/downloads/Worl dView-2_8-Band_ Applications_
Whitepaper.pdf    Diunduh  pada tanggal 11 January 2013.
Green,  E.  P.,  Mumby,  P.  J.,  Edward,  A. J., dan Clark, C. D., 2000. Remote Sensing  Handbook  for  Tropical Coastal Management : UNESCO. Hamylton,  S.,  2011. An  Evaluation  of Waveband Pairs for Water Column
Correction  using Band Ratio Methods for Seabed Mapping in the
Seychelles , International Journal of Remote  Sensing,  32  (24) ,  9185- 9195.
Helmi,  M.,  Hartoko,  A.,  Herkiki,  S.,  dan Wouthuyzen,  S.,  2011. Analisis Respon  Spektral  dan  Ekstraksi Nilai  Spektral  Terumbu  Karang pada  Citra  Digital  Multispektral Satelit  ALOS-AVNIR  di  Perairan gugus  Pulau  Pari , Kepulauan
Seribu, Jakarta , Buletin Oseanografi Marina , 1 , 120-136.
Kirk,  J.  T.  O.,  1994. Light  and Photosynthesis in Aquatic Ecosystems , New York: Cambridge Univ. Press. Lyzenga,  D.  R.,  1978. Passive  Remote Sensing  Techniques  for  Mapping Water  Depth  and  Bottom  Feature . Applied 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 , International  Journal  of Remote Sensing, 2 (1), 71-82. Maritorena,  S.,  1996. Remote  Sensing  of Teh  Water  Attenuation  in  Coral Reefs:  A  Case  Study  in  French Polynesia , International Journal of Remote Sensing , 17 (1) , 155-166. Mobley,  C.  D.,  1994. Light  and  Water Radiative  Transfer  in  Natural Waters : Academic Press.
Rauf,  A.,  dan  Yusuf,  M.,  2004. Studi Distribusi  dan  Kondisi  Terumbu Karang dengan Menggunakan Teknologi  Penginderaan  Jauh  di
Kepulauan  Spermonde ,  Sulawesi
Selatan. Ilmu Kelautan, 9(2) , 74-81.
Siregar,  V.  P.,  1996. Pengembangan Algoritma Pemetaan Terumbu Karang  di  Pulau  Menjangan  Bali dengan  Citra  Satelit . Kumpulan Seminar Maritim .
Suciati, dan Arthana, I. W., 2008. Study of  Coral  Reef  Distribution  Around
Badung Strait using ALOS Satellite
Data , Ecotropic, Journal of Environmental Science, 3(2) , 87-91. Suharsono,  1995. Jenis-jenis  Karang yang  Umum  Dijumpai  di  Perairan Indonesia, Puslibang  Oseanologi LIPI.
UNESCO,  1999. Applications  of  Satellite and  Airborne  Image  Date  to
Coastal Management, Coastal region  and  small  island  papers  4 .
Paris: UNESCO.
Vanderstraete,  T.,  Goossens,  R.,  dan Ghabour,  T.  K.,  2004. Coral  Reef Habitat  Mapping  in  the  Red  Sea (Hurghada Egypt) Based on Remote  Sensing .  Paper  presented at the EARSeL eProceedings.