19 (1) (2024) 60-68

## Teknika
http://journals.usm.ac.id/index.php/teknika
Mengukur Kontribusi Kepedulian Masyarakat Dalam Restorasi Vegetasi DAS (Study Kasus: DAS Garang)
Emil Elestianto Dardak, Bambang Sudarmanto  , Ferry Firmawan
Universitas Semarang, Indonesia
DOI : 10.26623/teknika.v19i1.8980

## Info Artikel
___________________ Sejarah Artikel: Disubmit 2024-01-26
Direvisi 2024-02-26 Disetujui 2024-03-31
___________________
Keywords: Vegetation Index; Community’s Roles; Vegetation Resilience. _______________________

## Abstrak
____________________________________________________________ Eksistensi DAS sebagai wilayah pelindung kebencanaan sangat penting dan hal itu terkait dengan  eksistensi vegetasinya.  Penelitian  terdahulu  tentang  peran  vegetasi DAS  dalam menyokong  resiliensi  kawasan  telah  banyak  dilakukan,  namun  pendalaman  penelitian yang menghubungkan hal tersebut dalam bentuk aksi nyata restorasi lingkungan masih belum  banyak  dilakukan.  Penelitian  ini melakukan  pengujian peran masyarakat  dalam bentuk bobot kontribusi terhadap tindakan merestorasi vegetasi DAS dengan studi kasus di  wilayah  DAS  Garang. Metode yang  digunakan  adalah  melakukan  kuantifikasi  nilai kepedulian masyarakat dalam menanam dan merawat vegetasi dan mengukur korelasinya dengan  indeks  vegetasi  dari  interpretasi  citra  satelit  pada  musim  kemarau  dan  musim penghujan.  Pengukuran  bobot  kontribusi  peran  masyarakat  diukur  dari  interpretasi statistikal  secara  spatial  maupun  non-spatial.  Hasil  pengukuran  menunjukkan  bahwa kepedulian  masyarakat  DAS  Garang  dalam  menjaga  vegetasi  berpola  menyebar  atau disperse. Kontribusi kepedulian dalam bervegetasi menunjukkan bobot pengaruh 22,65% dengan  ketergantungan  kepada  peran  institusi  sebesar  35%.  Hasil  dari  pengukuran  ini diharapkan mampu dijadikan sebagai pertimbangan dalam penyusunan model restorasi vegetasi DAS dalam format integrasi sistem sosial dan ekologi.

## Abstract
____________________________________________________________ The  existence  of watersheds  as  disaster  protection  areas  is  very  important  and  it  is  related  to  the existence of vegetation. Previous research on the role of watershed vegetation in supporting regional resilience  has  been  widely  conducted,  but  deepening  research  that links  it  in  the  form  of  concrete actions to environmental restoration has not been widely carried out. This study examines the role of the community in the form of the weight of contribution to the act of restoring watershed vegetation with  a  case  study  in  the  Garang  watershed  area.  The  method  used  is  to  quantify  the  value  of community concern in planting and caring for vegetation and measure its correlation with vegetation index from satellite image interpretation in the dry and rainy seasons. The measurement of the weight of the contribution of the role of the community is measured from spatial and non-spatial statistical interpretations. The measurement results show that the concern of the Garang watershed community in maintaining vegetation is spread or dispersed. The contribution of concern in vegetation shows a weight of influence of 22.65% with dependence on the role of institutions of 35%. The results of this measurement are expected to be used as a consideration in the preparation of watershed vegetation restoration models in the format of social and ecological system integration.
 Alamat Korespondensi: E-mail: bambangsudar@usm.ac.id p-ISSN 1410-4202 e-ISSN 2580-8478

## PENDAHULUAN
Pengelolaan vegetasi merupakan bagian dari kegiatan konservasi lahan dan merupakan bagian yang harus ada dalam rencana pemulihan hutan dan lahan serta pengendalian erosi dan sedimentasi. yang merupakan faktor yang penting dalam pemulihan DAS. Hal ini telah diatur  dalam petunjuk penyusunan Rencana Umum Rehabilitasi Lahan dan Hutan Daerah Aliran Sungai (RURLH-DAS) melalui Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan (Permen LHK) Republik Indonesia Nomor  10  Tahun  2022  Tentang  Penyusunan  RURLH-DAS  dan  Rencana  Tahunan  Rehabilitasi Lahan dan Hutan. Pengelolaan penutupan vegetasi
Penilaian perubahan vegetasi telah menjadi penting untuk berbagai aspek lingkungan manusia dan alam dan  interaksi di antara mereka  (Kayiranga  et  al., 2016; Mohamed, 2017;  Aderele et al., 2020;  Zubi,  2022;  Hegazy  &  Kaloop,  2015;  Alqurashi  &  Kumar,  2013;  El-Aziz,  2013;  Castro  & Rocha,  2015).  Dalam  menjaga  keberlanjutan  fungsi  DAS,  keberadaan  vegetasi  sebagai  ukuran ketahanan ekologis sangat vital (Hu et al., 2022; Ramos et al., 2022; Falk et al., 2022; Li et al., 2017). Penelitian sebelumnya tentang hal-hal tersebut menemukan bahwa semakin tinggi keanekaragaman dan  kepadatan  vegetasi,  semakin  tinggi  kemampuan  tanah  untuk  mengurangi  erosi  dan mempertahankan  kesuburan  tanah,  meningkatkan  kemampuan  lahan  untuk  mempertahankan tutupan lahan yang stabil (Borrelli et al., 2017).
Berbagai penelitian yang berhubungan dengan vegetasi dan potensi kerentanan tutupan lahan untuk  risiko  erosi  menemukan  bahwa  kepadatan  dan  keanekaragaman  vegetasi  meningkatkan kemampuan lahan untuk mengurangi risiko erosi, yang pada gilirannya membantu menjaga tutupan lahan yang stabil (Tang et al., 2021; Chen & Zhang, 2022; Beniaich et al., 2023; Francke et al., 2022; Kosmalla et al., 2022; Masroor et al., 2022). Dengan demikian, peran vegetasi dapat berguna dalam menginterpretasikan kondisi ketahanan tutupan lahan DAS untuk mengamati potensi bencana.
Temuan penelitian tentang keanekaragaman vegetasi yang meningkatkan ketahanan tutupan lahan  menjadi  titik  tolak  diperlukannya  penelitian-penelitian  yang  terkait  dengan  usaha merekondisikan kembali atau merestorasi keberadaan vegetasi dengan melibatkan masyarakat yang menghuni dan memanfaatkan lahan tersebut. Wilayah DAS Garang dengan kondisi kekritisan lahan menjadi  lokasi  penelitian  yang  tepat.  Usaha  restorasi  vegetasi  DAS  Garang  tentu  memerlukan partisipasi masyarakat dengan tingkat kepedulian lingkungan yang tinggi. Tingkat kepedulian yang merupakan modal sosial penting tersebut menjadi tujuan penelitian dengan sasaran ditemukannya ukuran kontribusi terhadap kegiatan realisasi restorasi vegetasi.

## METODE

## 1. Nilai Kepedulian Masyarakat
Pengukuran kepedulian masyarakat penghuni DAS Garang dilakukan dengan menggunakan penyebaran questioner dengan teknik purposive random sampling . Wilayah penelitian dibagi dalam tiga sub  wilayah  yaitu  wilayah  hulu,  wilayah  tengah,  dan  wilayah  hilir  DAS  dengan  jumlah kelurahan/desa tercantum dalam Tabel 1.
Tabel 1. Wilayah Penelitian Wilayah DAS Jumlah Desa/Kelurahan Hulu Kendal Kabupaten 8 Semarang Kabupaten 23 Semarang Kota 11 Tengah Semarang Kota 23 Hilir Semarang Kota 22
Pengukuran  pola  spasial  dari  sebaran  nilai  indeks  vegetasi  digunakan persamaan  Moran’s  I yang  secara  matematis  dinyatakan  dalam  persamaan  dengan  nilai 𝐼 = −(𝑛 − 1) −1 , 𝐼 𝑠 ≈ 0 yang mengindikasikan  bahwa  seluruh  data  observasi  merepresentasikan  pola  spasial  menyebar  atau dispersi. Nilai Indeks Moran 𝐼 > −(𝑛 − 1) −1 , 𝐼 𝑠 > 0 , mengindikasikan pola spasial negatif atau acak. Sedangkan nilai Indeks Moran 𝐼 < −(𝑛 − 1) −1 , 𝐼 𝑠 < 0 diindikasikan bahwa seluruh data observasi merepresentasikan pola spasial positif atau mengelompok atau cluster .
2. Menghitung Nilai Indeks Vegetasi dan Tingkat Resiliensi Vegetasi
Indeks vegetasi diperoleh dengan melakukan analisis interpretasi peta citra satelit yang dalam hal ini digunakan peta Landsat 8 OLI. Peta satelit Landsat 8 OLI diperoleh dari USGS diekstraksi dan  diproses  untuk  menemukan  indeks  vegetasi  yang  dalam  penelitian  ini  ditentukan  berupa Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) untuk vegetasi kanopi tinggi dan Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) untuk antisipasi keberadaan vegetasi kanopi rendah. Pemantauan nilai indeks vegetasi dilakukan pada kondisi musim penghujan dan musim kemarau dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2023. Nilai indeks vegetasi tersebut dirinci untuk nilai rata-rata dalam satuan wilayah kelurahan/desa dalam wilayah DAS Garang. Garis tren perubahan nilai indeks vegetasi dihitung dengan mengukur sudut kemiringannya yang untuk selanjutnya digunakan untuk mencari besaran sudut total  yang merepresentasikan  tingkat  resiliensi  vegetasi.  Ilustrasi  penghitungan  tingkat  resiliensi  vegetasi disajikan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Ilustrasi penghitungan sudut total a sebagai ukuran nilai resiliensi vegetasi
3. Mengukur Pengaruh Nilai Kepedulian Masyarakat terhadap Nilai Indeks Vegetasi Pengujian  pengaruh  kepedulian  masyarakat  terhadap  keberadaan  vegetasi  menggunakan  uji
Structural Equation Modeling (SEM) dengan aplikasi Smart-Partial Least Square (PLS) atau Smart -PLS versi 3. Model keterkaitan dicoba dengan tiga skema yaitu skema model yang tersaji dalam Gambar 2. Gambar tersebut menunjukkan bahwa konstruk model diukur dengan 5 buah, yaitu pengetahuan (knowledge) ,  sikap (attitude) ,  peran  institusi (external  institution) ,  tindakan  nyata  merawat  vegetasi (response) , dan perubahan nilai vegetasi yang dilihat dari besaran total  (vegetation indices change) .  Arah panah  antara  indikator  dengan  kontruk  laten  adalah  menuju  indikator  yang  menunjukkan  bahwa penelitian menggunakan indikator reflektif yang relatif sesuai untuk mengukur persepsi. Hubungan yang akan diteliti (hipotesis) dilambangkan dengan anak panah antara konstruk.
y = 0,0161x + 0,1103 0 0,1 0,2 0,3 1 2 3 4 5 6 7 Musim Hujan y = -0,0113x + 0,2037 0 0,1 0,2 0,3 1 2 3 4 5 6 7 Musim Kemarau  musim hujan  musim kemarau Total 
Gambar 2. Model Konstruk Pengaruh Kepedulian Masyarakat terhadap Perubahan Indeks Vegetasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Nilai Kepedulian Masyarakat DAS Garang
Hasil analisis sistem sosial yang diukur dari skor : sikap, pengetahuan, respon, dan peranan institusi kelurahan / desa sebagai pendorong partisipasi masyarakat dalam pemeliharaan vegetasi di DAS Garang, didapatkan hasil yang disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Kepedulian Masyarakat di DAS Garang Wilayah DAS Nilai P Nilai S Nilai R Nilai Pi Total Hulu Kendal Kabupaten 1.05625 0.808333 1.96875 2.794643 6.627976 Semarang Kabupaten 0.818478 0.572464 1.01087 1.85528 4.257092 Semarang Kota 0.618182 0.793939 1.318182 2.161039 4.891342 Tengah Semarang Kota 0.817391 0.753623 1.25 2.287026 5.108040 Hilir Semarang Kota 0.705682 0.562121 1.375 2.298052 4.940855 Keterangan : P : Pengetahuan
R : Respon S : Sikap Pi : Peran Institusi
Wilayah  hulu  DAS  terutama  pada  wilayah  administrasi  Kabupaten  Semarang  dan  Kota Semarang yang merupakan penyangga utama dalam mengurangi potensi kebencanaan menunjukkan tingkat kepedulian yang kurang tinggi. Masyarakat dengan tingkat kepedulian tinggi hannya terdapat di wilayah administrasi Kabupaten Kendal. Hal ini perlu mendapatkan perhatian yang serius oleh para  pemangku  kepentingan.  Selanjutnya,  pola  sebaran  kepedulian  masyarakat  dalam  menanam, memelihara  atau  merawat  vegetasi  dilingkungannya  dihitung  dalam  ukuran  Indeks  Moran menggunakan aplikasi GeoDa versi 1.16.0.12. Sebagai representasi bentuk pola persebaran nilainya dalam wilayah DAS Garang, penghitungan nilai indeks dilengkapi dengan ilustrasi gambar pola yang hasilnya dalam Gambar 3.
(a) LMI Sikap
(b) LMI Pengetahuan
(c) LMI Respon (d) LMI Peran Institusi
Gambar 3. Loc al Moran’s Indeks (LMI)
Komponen Sikap, Pengetahuan, Respon, dan Peran Institusi
Sebaran ruang dari nilai kepedulian masyarakat yang tergambar pada nilai LMI menunjukkan bahwa pada wilayah hulu DAS Garang, keterhubungan antar kelurahan  rendah. Selanjutnya, pola ruang dari kepedulian masyarakat dapat disimpulkan dengan menggunakan ukuran nilai GMI pada Tabel  3.  Dapat  disimpulkan  bahwa  kepedulian  masyarakat  dalam  menjaga  dan  merawat  vegetasi DAS Garang menunjukkan nilai jauh dibawah angka 1 (kisaran nilai GMI = 0.01-0.43) yang artinya
membentuk  pola  menyebar  dan  bukan  mengelompok.  Hal  ini  tentunya  tidak  diinginkan  sebagai prasarat dalam melakukan kegiatan nyata merestorasi vegetasi lahan.
Tabel 3. Nilai Global Moran’s Indeks (GMI) Komponen Sikap, Pengetahuan, Respon, dan Peran Institusi
Pertanyaan q1 q2 q3 q4 GMI Sikap 0.101 0.359 0.079 GMI Pengetahuan 0.099 0.261 -0.036 0.049 GMI Respon 0.114 0.287 GMI peran institusi 0.128 0.432 0.201 0.149
2. Nilai Indeks Vegetasi
Nilai indeks vegetasi dengan ukuran SAVI dan NDVI disajikan dalam Tabel 4 dan Tabel 5. Pengamatan pada musim kemarau menunjukkan kecenderungan perubahan pola menuju menyebar ( disperse ) dan pada musim penghujan pola sebaran nilai indeks vegetasi mempunyai kecenderungan kembali menuju pola mengelompok. Fenomena ini lebih terlihat pada pengukuran indeks vegetasi dengan nilai NDVI.
Tabel 4. Nilai SAVI (a) Nilai SAVI pada Musim Kemarau Wilayah DAS SD 2017 SD 2018 SD 2019 SD 2020 SD 2021 SD 2022 SD 2023 Sudut  (derajat) Hulu Kendal 0.3507191  0.4301863  0.3435957  0.5067242  0.260542181  0.39150359  0.247172  -0.96238 Kab.Semarang 0.3084321  0.3975763  0.3141842  0.4442814  0.250061979  0.33957289  0.272568  -0.58837 Kota Semarang 0.3350278  0.4249646  0.3401027  0.4537198  0.26288036 0.36401409  0.279741  -0.74686 Tengah Kota Semarang 0.2922907  0.3695561  0.3122844  0.3831039  0.243388295  0.31196443  0.233332  -0.73832 Hilir Kota Semarang 0.1593213  0.1839143  0.141906 0.1881126  0.127253884  0.1567625 0.050749  -0.80755 (b) Nilai SAVI pada Musim Penghujan Wilayah DAS SW 2017 SW 2018 SW 2019 SW 2020 SW 2021 SW 2022 SW 2023 Sudut  (derajat) Hulu Kendal 0.393638 0.176702 0.047386 0.210697 0.319705 0.43911445  0.248855 0.741894 Kab.Semarang 0.388967 0.198482 0.054736 0.217053 0.4056912  0.3834413 0.234706 0.527833 Kota Semarang 0.410671 0.191231 0.065376 0.27259 0.4484711  0.43356832  0.251747 0.799976 Tengah Kota Semarang 0.34847 0.180775 0.061126 0.240018 0.3863385  0.38902488  0.200374 0.609283 Hilir Kota Semarang 0.172015 0.105958 0.04441 0.171982 0.2531676  0.19197528  0.077757 0.08255
Tabel 5. Nilai NDVI (a) Nilai NDVI pada Musim Kemarau Wilayah DAS ND 2017 ND 2018 ND 2019 ND 2020  ND 2021 ND 2022 ND 2023 Sudut  (derajat) Hulu Kendal 0.717341 0.172147 0.06295 0.151108 0.2490375  0.68370558  0.605572 1.787581 Kab.Semarang 0.684426 0.179647 0.048352 0.134029 0.2835688  0.58326673  0.532613 1.200811 Kota Semarang 0.713162 0.205885 0.053108 0.148717 0.292881 0.62067158  0.5802 1.371084 Tengah Kota Semarang 0.584522 0.204925 0.043704 0.146902 0.2786233  0.54325888  0.514709 1.436151 Hilir Kota Semarang 0.305919 0.20469 0.030546 0.153495 0.1326081  0.27294074  0.287915 0.377591

## (b) Nilai NDVI pada Musim Penghujan
Wilayah DAS NW 2017 NW 2018 NW 2019 NW 2020  NW 2021 NW 2022 NW 2023 Sudut  (derajat) Hulu Kendal 0.605572 0.560403 0.560402 0.337823  0.4068823  0.74240342 0.7352443  -1.12281 Kab.Semarang 0.532613 0.504653 0.505595 0.296194  0.4029786  0.63772719 0.7337541  -0.81124 Kota Semarang 0.5802 0.555635 0.555633 0.302486  0.4184096  0.72055303 0.7361872  -0.94632 Tengah Kota Semarang 0.514709 0.507898 0.507898 0.255408  0.3983763  0.64265851 0.7276747  -1.13327 Hilir Kota Semarang 0.287915 0.241927 0.241926 0.125411  0.2118085  0.33348318 0.4097395  -0.85649
Dari analisis perhitungan nilai total  , diperoleh kesimpulan bahwa wilayah hulu DAS Garang khususnya  pada  wilayah  administrasi  Kabupaten  Semarang  menunjukkan  tingkat  resiliensi  yang rendah  (nilai  total  terendah  dibandingkan  dengan  wilayah  administrasi  Kabupaten  Kendal  dan Kota Semarang). Hal ini membutuhkan perhatian terkait dengan penyiapan partisipasi masyarakat dalam usaha menjaga eksistensi vegetasinya.
Tabel 6. Perubahan Nilai Vegetasi Wilayah DAS α SAVI kemarau α SAVI penghujan α NDVI kemarau α NDVI penghujan Total α (SAVI)  Total α (NDVI) Hulu Kendal -0.96238 0.741894 1.787581 -1.12281 1.704269746 1.864705567 Kab. Semarang -0.58837 0.527833 1.200811 -0.81124 1.116204392 1.339069368 Kota Semarang -0.74686 0.799976 1.371084 -0.94632 1.546831755 1.746295949 Tengah Kota Semarang -0.73832 0.609283 1.436151 -1.13327 1.347604961 1.742556642 Hilir Kota Semarang -0.80755 0.08255 0.377591 -0.85649 0.890104258 0.939044256

## 3. Pengaruh Kepedulian Masyarakat terhadap Eksistensi Vegetasi
Pengaruh kepedulian masyarakat dalam menjaga dan merawat vegetasi DAS dilakukan dengan analisis Smart Partial Least Square (Smart-PLS). Nilai kepedulian masyarakat diambil dari Tabel 1 dan dirinci  dalam  angka-angka  per  kelurahan/desa.  Nilai  perubahan  indeks  vegetasi  yang  diukur  dari besaran  total  pada  Tabel  4  dan  Tabel  5  juga  diuraikan  dan  dirinci  untuk  besaran  nilai  di  tiap kelurahan/desa.  Hasil  analisis  dengan  menggunakan  model  pada  Gambar  2  menghasilkan  nilai keterhubungan yang dirangkum dalam Tabel 7.
Tabel 7. Ringkasan Hasil Uji Keterkaitan  Tingkat Kepedulian Masyarakat dengan Tren Perubahan Indeks Vegetasi.
NO DESKRIPSI Peran institusi terhadap Respon peran  institusi  mempengaruhi  respon  (tindakan  nyata  merawat  vegetasi) masyarakat sebesar 0,37 atau 37% Peran pengetahuan terhadap respon Peran sikap terhadap respon pengetahuan mempengaruhi respon sebesar 0,071 atau 7,1% sikap mempengaruhi respon sebesar 0,045 atau 4,5% Peran respon terhadap indeks vegetasi respon  (tindakan  nyata  merawat  vegetasi)  mempengaruhi  perubahan  indeks vegetasi sebesar 22,60%

## SIMPULAN
Penelitian menemukan bahwa kepedulian masyarakat, yang menguraikan pengetahuan, sikap, tanggapan,  dan  peran  institusi  menunjukkan  bahwa  kepedulian  masyarakat  di  daerah  hulu, khususnya di wilayah Kabupaten Kendal,  berada pada  posisi terbaik dengan nilai  6,627976. Nilai terendah sebesar 4,257092 terdapat di daerah hulu, di wilayah Kabupaten Semarang.
Indeks  vegetasi  mengalami  perubahan  pola  spasial  menuju  dispersi  yang  berarti  terjadi fragmentasi vegetasi. Fragmentasi terjadi di musim kemarau dan mengalami kecenderungan terjadi recovery pada  musim  hujan.  Pola recovery terjadi  terutama  pada  wilayah  dengan  perbedaan  NDVI dengan SAVI yang tinggi yaitu daerah hulu ( upstream ) dengan keanekaragaman vegetasi yang lebih baik.
Pengetahuan  dan  sikap  penduduk  penghuni  DAS  berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai “respon/behavior” masyarakat penghuni DAS dalam merawat vegetasi. Pengetahuan mempengaruhi respon sebesar 7.1% dan sikap mempengaruhi respon sebesar 4.5%. Nilai respon ini juga sangat terkait dengan  partisipasi  aktif  dari  pihak  kelurahan/desa  serta  organisasi  sosial  yang  peduli  lingkungan. Peran institusi mempengaruhi respon sebesar 37%. Respon mempengaruhi perubahan indeks vegetasi sebesar  22.60%. Nilai  kepedulian masyarakat dalam tindakan nyata dalam merawat vegetasi yang merupakan akumulasi dari nilai pengetahuan, sikap, respon, dan peran institusi menunjukkan angka tertinggi pada kawasan hulu DAS terutama di wilayah Kabupaten Kendal dan terendah pada wilayah Kabupaten Semarang. Dari sisi spasial, tingkat kepedulian dalam menjaga kelestarian dan kestabilan tutupan vegetasi lahan menunjukkan pola menyebar atau dispersi.

## DAFTAR PUSTAKA
Aderele, M. O., Bola, T. S., & Oke, D. O. (2020). Land Use/Land Cover Changes of Ago-Owu Forest Reserve, Osun State, Nigeria Using Remote Sensing Techniques. Open Journal of Forestry , 10 (04), 401 – 411. https://doi.org/10.4236/ojf.2020.104025
Alqurashi, A. F., & Kumar, L. (2013). Investigating the Use of Remote Sensing and GIS Techniques to Detect Land Use and Land Cover Change: A Review. Advances in Remote Sensing , 02 (02),
193 – 204. https://doi.org/10.4236/ars.2013.22022 Beniaich, A., Guimarães, D. V., Avanzi, J. C., Silva, B. M., Acuña-Guzman, S. F., dos Santos, W.
P., & Silva, M. L. N. (2023). Spontaneous vegetation as an alternative to cover crops in olive orchards reduces water erosion and improves soil physical properties under tropical conditions.
Agricultural Water Management , 279 (January). https://doi.org/10.1016/j.agwat.2023.108186
Borrelli, P., Robinson, D. A., Fleischer, L. R., Lugato, E., Ballabio, C., Alewell, C., Meusburger, K., Modugno, S., Schütt, B., Ferro, V., Bagarello, V., Oost, K. Van, Montanarella, L., & Panagos, P. (2017). An assessment of the global impact of 21st century land use change on soil erosion. Nature Communications , 8 (1). https://doi.org/10.1038/s41467-017-02142-7 Castro, G. G. H., & Rocha, W. P. (2015). Change Analysis of Land Use and Urban Growth in the Municipalities of Culiacan and Navolato, Sinaloa, Mexico Using Statistical Techniques and GIS. Journal of Geographic Information System , 07 (06), 620 – 630. https://doi.org/10.4236/jgis.2015.76050
Chen, B., & Zhang, X. (2022). Effects of slope vegetation patterns on erosion sediment yield and hydraulic parameters in slope-gully system. Ecological Indicators , 145 (November), 109723. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109723
El-Aziz, A. O. A. (2013). Monitoring and Change Detection along the Eastern Side of Qena Bend,
Nile Valley, Egypt Using GIS and Remote Sensing. Advances in Remote Sensing , 02 (03), 276 – 281. https://doi.org/10.4236/ars.2013.23030
Falk, D. A., van Mantgem, P. J., Keeley, J. E., Gregg, R. M., Guiterman, C. H., Tepley, A. J., JN Young, D., & Marshall, L. A. (2022). Mechanisms of forest resilience. Forest Ecology and
Management , 512 (February), 120129. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2022.120129
Francke, A., Dosseto, A., Forbes, M., Cadd, H., Short, J., Sherborne-Higgins, B., Constantine, M., Tyler, J., Tibby, J., Marx, S. K., Dodson, J., Mooney, S., & Cohen, T. J. (2022). Catchment vegetation and erosion controlled soil carbon cycling in south-eastern Australia during the last two glacial-interglacial cycles. Global and Planetary Change , 217 (February), 103922. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2022.103922
Hegazy, I. R., & Kaloop, M. R. (2015). Monitoring urban growth and land use change detection with GIS and remote sensing techniques in Daqahlia governorate Egypt. International Journal of Sustainable Built Environment , 4 (1), 117 – 124. https://doi.org/10.1016/j.ijsbe.2015.02.005 Hu, J., Zhou, Q., Cao, Q., & Hu, J. (2022). Effects of ecological restoration measures on vegetation and soil properties in semi-humid sandy land on the southeast Qinghai-Tibetan Plateau, China.
Global Ecology and Conservation , 33 (December 2021), e02000. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2022.e02000 Kayiranga, A., Kurban, A., Ndayisaba, F., Nahayo, L., Karamage, F., Ablekim, A., Li, H., &
Ilniyaz, O. (2016). Monitoring Forest Cover Change and Fragmentation Using Remote Sensing and Landscape Metrics in Nyungwe-Kibira Park. Journal of Geoscience and Environment
Protection , 04 (11), 13 – 33. https://doi.org/10.4236/gep.2016.411003 Kosmalla, V., Keimer, K., Schürenkamp, D., Lojek, O., & Goseberg, N. (2022). Erosion resistance of vegetation-covered soils: Impact of different grazing conditions in salt marshes and analysis of soil-vegetation interactions by the novel DiCoastar method. Ecological Engineering , 181 (March 2021), 106657. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2022.106657
Li, D., Wen, L., Zhang, W., Yang, L., Xiao, K., Chen, H., & Wang, K. (2017). Afforestation effects on soil organic carbon and nitrogen pools modulated by lithology . https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.05.050
Masroor, M., Sajjad, H., Rehman, S., Singh, R., Hibjur Rahaman, M., Sahana, M., Ahmed, R., & Avtar, R. (2022). Analysing the relationship between drought and soil erosion using vegetation health index and RUSLE models in Godavari middle sub-basin, India. Geoscience Frontiers ,
13 (2), 101312. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2021.101312 Mohamed, M. A. (2017). Monitoring of Temporal and Spatial Changes of Land Use and Land Cover in Metropolitan Regions through Remote Sensing and GIS. Natural Resources , 08 (05),
353 – 369. https://doi.org/10.4236/nr.2017.85022
Pinto-Ramos, D., Echeverría-Alar, S., Clerc, M. G., & Tlidi, M. (2022). Vegetation covers phase separation in inhomogeneous environments. Chaos, Solitons and Fractals , 163 (July), 112518. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112518
Tang, C., Liu, Y., Li, Z., Guo, L., Xu, A., & Zhao, J. (2021). Effectiveness of vegetation cover pattern on regulating soil erosion and runoff generation in red soil environment, southern China. Ecological Indicators , 129 , 107956. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107956 Zubi, H. (2022). Detecting the Influence of Urban Expansion on Vegetation Intensity in North Detecting the Influence of Urban Expansion on Vegetation Intensity in North East Al-Jabal Al- Akhdar , Libya Using Remote Sensing and GIS Techniques. Libyan Journal of Basic Sciences (LJBS) , 17 (August), 99 – 111. https://www.researchgate.net/publication/362965634