## Identifikasi Spesies Mangrove dengan menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) pada Citra Landsat-8 di Taman Nasional Sembilang, Sumatera Selatan, Indonesia
Devica Natalia Br Ginting 1* , Rizky Faristyawan 2 , Siti Nurulita Mutiara Safitri 3 , Gathot Winarso 2
1 Pusat Riset Oseanografi, Badan Riset dan Inovasi Nasional Jl. Pasir Putih Raya No.1, Ancol, Kec. Pademangan, Jakarta Utara, DKI Jakarta 14430 Indonesia
2 Pusat Riset Geoinformatika, Badan Riset dan Inovasi Nasional Jl. Sangkuriang, Dago, Kecamatan Coblong, Bandung Jawa Barat 40135 Indonesia
3 Departemen SIG, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada Jl. Kaliurang, Bulaksumur Sinduadi Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281 Indonesia Email: devi014@brin.go.id

## Abstract

## Species Identification of Mangroves Using Principal Component Analysis (PCA) on Landsat-8 Images in Sembilang National Park, South Sumatra, Indonesia
Mangroves are  coastal  plants influenced  by  tidal  cycles.  One of the  regions  in  South  Sumatra Province with  a  mangrove ecosystem  is  Sembilang  National  Park.  As  a  national  park,  this  location  is  strategically  positioned  for  research  related  to mangrove species. The utilization of the Principal Component Analysis (PCA) method is considered to enhance the capabilities of remote sensing data in mangrove mapping. However, its application has been limited to the mangrove level. The research objective is to identify mangrove species in Sembilang National Park using the PCA method by leveraging Landsat-8 image data acquired on September 9, 2019. Mangrove distribution is obtained through the Mangrove Vegetation Index (MVI) and vector  data  from  Global  Mangrove  Watch.  The  image  is  then  overlaid  with  field  species  data  to  obtain  species  spectral patterns. Additionally, the correlation between spectral band values and eigenvalues (PC) is analyzed to detect parameters correlated with eigenvalues. The research results show that PC values correlate with mangrove species and can be used for mangrove species identification. This is demonstrated by Bruguiera Gymnorrhiza species with canopy coverage of 60.8% and 62.46% at ST7 and ST8 having the same PC values, while mangroves with canopy coverage of 62.5% in different species have different PC values. Moreover, the PCA method can indicate two crucial factors in identifying mangrove species, namely vegetation and soil factors.
Keywords : mangrove species, Landsat-8, principal component analysis, Sembilang National Park

## Abstrak
Mangrove merupakan tumbuhan pesisir yang dipengaruhi oleh pasang surut. Salah satu wilayah di Provinsi Sumatera Selatan yang memiliki ekosistem mangrove adalah Taman Nasional Sembilang. Sebagai taman nasional, lokasi ini sangat strategis untuk  dilakukan  penelitian  terkait  spesies  mangrove.  Pemanfaatan  metode principal  component  analysis (PCA)  dinilai mampu meningkatkan kemampuan data penginderaan jauh dalam pemetaan mangrove. Namun selama ini, pemanfaatan terbatas  pada  level  mangrove.  Adapun  tujuan  penelitian  adalah  mengidentifikasi  spesies  mangrove  di  Taman  Nasional Sembilang  menggunakan  metode  PCA  dengan  memanfaatkan  data  citra  Landsat-8  yang  diakusisi  pada  09  September 2019. Sebaran mangrove diperoleh melalui indeks vegetasi mangrove (MVI) dan data vektor dari Global Mangrove Watch. Citra  tersebut  kemudian  di  overlay  dengan  data  spesies  lapangan  untuk  mendapatkan  pola  spektral  species.  Selain  itu, korelasi nilai spektral band dan eigen (PC) dianalisis untuk mendeteksi parameter yang berkorelasi dengan nilai eigen. Hasil penelitian menunjukkan nilai PC memiliki korelasi dengan spesies mangrove dan dapat digunakan untuk mengidentifikasi spesies mangrove. Hal ini ditunjukkan spesies Bruguiera Gymnorrhiza dengan tutupan kanopi 60,8% dan 62,46% pada ST7 dan ST8 memiliki nilai PC yang sama serta mangrove dengan besaran tutupan kanopi 62,5% pada spesies nilai PC berbeda. Selain itu, metode PCA mampu menunjukkan dua faktor penting dalam mengidentifikasi spesies mangrove, yaitu faktor vegetasi dan tanah.
Kata kunci : spesies mangrove, Landsat-8, principal component analysis , Taman Nasional Sembilang

## PENDAHULUAN
Hutan  mangrove  memainkan  peran  penting  sebagai  ekosistem  pesisir  (Senoaji  &  Hidayat, 2016; Subagiyo et al ., 2019) dan dapat ditemukan dengan persebaran spesies bervariasi tergantung iklim, hidrologi, struktur substrat, serta kondisi fisik lingkungan hidup (Febrianto et al ., 2022; Purwanto
et al ., 2022; Sitepu et al ., 2023; Winarso et al ., 2023). Taman Nasional Sembilang merupakan kawasan hutan mangrove di Kecamatan Banyuasin II, Sumatera Selatan (Kusrini et al ., 2018; Febrianto et al ., 2022; Purwanto et al ., 2022). Kawasan ini memiliki 12 spesies mangrove antara lain Ceriops Tagal, Hibiscus  Tiliarceus,  Candelia  Candel,  Rhizopora  Mucronata,  Sonneratia  Alba,  Terminalia  Cakapa, Avicennia  marina,  Avicennia  alba,  Rhizophora  apiculata,  Bruguiera  gymnorrhiza,  Excoecaria agallocha, Xylocarpus granatum dan Nypa fruticans (Hutasoit et al ., 2017; Febriansyah et al ., 2019). Namun kondisi hutan mangrove wilayah ini khususnya di Solok Buntu mengalami kerusakan akibat alih guna lahan sebagai pemukiman, tambak ikan Bandeng serta pemanfaatan sebagai bahan bangunan  serta  kayu  bakar  (Febriansyah et  al .,  2019)  khususnya  species Avicennia  sp,  Nypa fruticans,  Rhizophora  sp .  dan Sonneratia  sp .  Pemanfaatan  mangrove  ini  mengakibatkan terganggunya stabilitas fungsi dari kawasan mangrove (Muarif. et al ., 2016; Zainuri et al ., 2017). Oleh sebab itu, diperlukan metode yang efektif dan efisien untuk mendeteksi dan memonitoring spesies mangrove.
Pemanfaatan  teknologi  penginderaan  jauh  dinilai  efektif  karena  ketersediaan  data  spasial dan temporal. Lokasi vegetasi mangrove yang umumnya sulit dijangkau dan membutuhkan banyak sumber daya dapat diakomodasi oleh data penginderaan jauh (Giri, 2021). Penginderaan jauh juga dinilai  mampu  memantau  keberadaan  mangrove  (Baloloy et  al .,  2020;  Febrianto et  al .,  2022; Sabriyati et al ., 2023), monitoring kesehatan (Nurhaliza et al ., 2021; Hidayah et al ., 2023), dan stok karbon (Suryono et al ., 2018; Frananda et al ., 2018; Singh et al ., 2023) hingga spesies (Kamal dan Phinn,  2011;  Heenkenda et  al .,  2014;  Zimudzi et  al .,  2021;  Xia et  al .,  2020).  Berbagai  metode digunakan untuk identifikasi spesies mangrove, seperti segmentasi citra (Kamal & Phinn, 2011; Zulfa et al ., 2021), klasifikasi terselia (Wang et. al., 2018 Xia et al ., 2020), dan machine learning (Heenkenda et al ., 2014; Nagarajan et al ., 2022). Namun, metode diatas memiliki beberapa kelemahan seperti tingkat  kesulitan  yang  tinggi  dalam  menangkap  variasi  antar  spesies  mangrove,  diperlukannya training data yang memadai, variasi  yang sangat kompleks pada citra  satelit, dan  keterbatasan pada spesies campuran (Darko et al ., 2021; Zulfa et al ., 2021). PCA memiliki potensi untuk mengatasi permasalahan  kompleksitas  pengolahan  data  dengan  kemampuannya  dalam  mengidentifikasi komponen yang memiliki varian spektral tinggi, reduksi dimensi data, dan peningkatan ketepatan ekstraksi fitur spektral (Li et al ., 2017; Weiwei Cai & Wei, 2020; Lan et al ., 2023; Karimzadeh et al ., 2023). Dalam citra multispektral, penggunaan PCA terletak pada kompresi citra dan penghapusan noise, sehingga dapat meningkatkan efisiensi analisis data penginderaan jauh (Dai, 2023).
Identifikasi  spesies  mangrove  dengan  menggunakan  PCA  berdasarkan  faktor  lingkungan seperti  pH,  oksigen  terlarut,  salinitas,  suhu  dan  tebal  lumpur  telah  diterapkan  dan  menunjukkan bahwa faktor lingkungan mempengaruhi sebaran spasial spesies mangrove (Poedjirahajoe et al ., 2017;  Wijaya  &  Huda,  2018;  Ita,  2020).  Pendekatan  berbasis  objek  yang  menggunakan  PCA  dan algoritma  random  forest  juga  telah  diterapkan  untuk  mengidentifikasi  spesies  mangrove,  namun masih  terbatas  di  wilayah  rawa  (Sanam et  al .,  2023).  Selain  itu,  identifikasi  spesies  mangrove menggunakan  PCA  juga  telah  digunakan  pada  citra  hyperspektral  di  skala  laboratorium  dan memberikan hasil dengan akurasi  di atas 80% (Cao et al ., 2018; Prasad et al ., 2016; Zhang et al ., 2014). Metode PCA pada citra multispektral telah digunakan namun terbatas pada level mangrove- nonmangrove dan menunjukkan peningkatan akurasi klasifikasi (Thakur et al ., 2020; Quang et al ., 2020).  Namun,  pemanfaatan  metode  PCA  untuk  identifikasi  pada  level  spesies  mangrove  masih sangat terbatas. Oleh sebab itu, perlu dilakukan eksplorasi terkait pemanfaatan metode PCA pada citra multispektral untuk identifikasi spesies mangrove.

## MATERI DAN METODE
Taman Nasional Sembilang terletak di pesisir timur Provinsi Sumatera Selatan, yaitu 104°14’  - 104°54’ BT dan 1°53’ - 2°27’ LS (Balai TN Sembilang, 2008) (Gambar 1). Menurut Febriansyah et al . (2019), Taman Nasional Sembilang merupakan daerah lahan basah yang sebagian besar terdiri dari hutan  mangrove  dengan  hutan  rawa  gambut  dan  hutan  rawa  air  tawar  yang  terletak  di belakangnya. Kawasan ini merupakan kawasan hutan mangrove terluas yang tersisa di sepanjang pantai timur pulau Sumatera (Ulqodry et al ., 2016; Desmiwati & Surati, 2017).
Pengamatan dilakukan dengan membuat transek ukuran 30 x 30m untuk memfasilitasi resolusi spasial dari citra  Landsat-8. Foto kanopi dilakukan dengan menggunakan canon EF 8-15mm f/4L fisheye pada 5 sisi dari transek, yaitu 4 sudut transek dan 1 tengah transek (Gambar 2). Foto diolah menggunakan perangkat lunak Can-Eye untuk menghasilkan informasi tutupan kanopi pada setiap transek.  Can-Eye  adalah  perangkat  lunak  gratis  yang  dikembangkan  pada  tahun  2003  melalui Environnement  Mediterranéen  et  Modélisation  des  Agro-Hydrosystèmes (EMMAH)  oleh French National  Institute  of  Agronomical  Research (INRA).  Can-Eye  digunakan  untuk  mengekstrak karakteristik  stuktur  kanopi  dari  citra  true  color  (Weiss  and  Baret,  2017).  Hasil  pengolahan  data lapangan dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 1 . Peta Lokasi Penelitian
Data yang digunakan adalah Landsat-8 Level 2 ( Surface Reflectance ). Principal Component Analysis (PCA)  digunakan  untuk  mendeteksi  spesies  mangrove. PCA  adalah  teknik  statistik multivariat  yang  digunakan  untuk  mereduksi  dimensi  dataset  yang  kompleks  sambil mempertahankan  variabilitas  yang  paling  signifikan.  PCA  mengubah  sekumpulan  variabel  yang mungkin berkorelasi menjadi sekumpulan variabel yang tidak berkorelasi yang disebut komponen utama (Tefas et al ., 2011; Kurita et al ., 2020). Komponen utama pertama memaksimalkan varians data, komponen kedua memaksimalkan varians yang tersisa, dan seterusnya (Chen et al ., 2022). Tujuan  utama  PCA  adalah  untuk  mengurangi  dimensi  (jumlah  variabel)  dari  sekumpulan  besar variabel  yang  saling  berhubungan  sambil  mempertahankan  sebanyak  mungkin  informasi (variabilitas)  dalam  dataset  asli.  Ini  dilakukan  dengan  mengidentifikasi  komponen  yang  secara kolektif menjelaskan sebagian besar varians data (Hilbert & Buhner, 2020).
Adapun tahapan pengolahan yang dilakukan untuk mendeteksi spesies mangrove di Taman Nasional Sembilang adalah dengan mendapatkan citra khusus area mangrove berdasarkan indeks vegetasi  mangrove  (Baloloy et  al .,  2020)  dan  data  vektor  dari Global  Mangrove  Watch .  Citra tersebut  kemudian  di overlay dengan  data  spesies  lapangan  untuk  mendapatkan  pola  spektral spesies mangrove berdasarkan nilai digital Landsat-8. Hal ini dilakukan untuk melihat apakah citra Landsat-8  mampu  menunjukkan  perbedaan  pola  spektral  pada  species  mangrove  berbeda. Selanjutnya, Metode PCA digunakan untuk menghasilkan citra-citra yang menyatakan variabilitas dari data atau biasa disebut Nilai eigen (PC). Nilai eigen pada citra ini diekstrak pada masing-masing stasiun untuk melihat bagaimana hubungan antara nilai eigen dengan spesies mangrove. Selain itu, dilakukan  analisis  korelasi  antara  citra  dari  PCA  dengan  band  pada  citra  Landsat-8  untuk mengetahui faktor penting dalam mengindetifikasi spesies mangrove.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tutupan  kanopi  mangrove  di  daerah  penelitian  diperoleh  dengan  memproses  foto  kanopi mangrove dengan menggunakn software Can-Eye. Hasil tutupan kanapi mangrove  dapat dilihat pada  Tabel  1.  Berdasarkan  pengamatan  lapangan,  terdapat  7  spesies  yang  dianalisis,  yaitu Bruguiera  Gymnorrhiza,  Bruguiera  Palviflora,  Ceriops  Tagal,  Exocaria  Agalloca,  Nypa  Fruticans, Rhizopora  Apiculata, dan Rhizopora  Apiculata .  Secara  umum,  tutupan  kanopi  pada  data  yang dikumpulkan berada pada rentang  48.22%  - 93.82%  yang tersebar di sepanjang Taman  Nasional Sembilang.
Pola  spektral  mangrove  adalah  pola  unik  yang  diperoleh  akibat  interaksi  antara  objek mangrove dengan gelombang elektromagnetik pada panjang gelombang yang berbeda. Spesies mangrove memiliki kesamaan pola reflektan untuk setiap band. Secara umum, Nilai band NIR akan lebih tinggi dibandingkan band lainnya. Hal ini dikarenakan klofil pada mangrove menyerap sinar tampak (band biru dan merah) dan memantulkan NIR (Basheer et al ., 2019; Rahmandhana et al ., 2022). Gambar 3 menunjukkan pola spektral untuk spesies Bruguiera Palviflora dan Bruguiera
Tabel 1 . Data Tutupan Kanopi Stasiun Spesies Tutupan Kanopi (%) Tutupan Kanopi (%) 1 Nypa Fruticans Bruguiera Gymnorrhiza 62.26 2 Rhizopora Apiculata Nypa Fruticans 72.22 3 Bruguiera Palviflora Bruguiera Gymnorrhiza 70.82 4 Bruguiera Palviflora Ceriops Tagal 76.48 5 Sonneratia Alba 48.22 6 Bruguiera Palviflora 79.32 7 Bruguiera Gymnorrhiza 60.8 8 Bruguiera Gymnorrhiza Rhizopora Apiculata 62.46 9 Bruguiera Gymnorrhiza 71.52 10 Exocaria Agalloca Nypa Fruticans 93.82
Gymnorrhiza . Pada spesies Bruguiera Palviflora , ST3 dan ST4, menunjukan nilai spektral yang sama meskipun  dengan  perbedaan  besaran  kanopi  5%.  Namun  hal  sebaliknya  ditunjukkan  oleh  ST6 dengan tutupan kanopi yang lebih besar tetapi memiliki nilai spektral NIR lebih rendah dibandingkan ST 3 dan ST4. Hal yang sama ditunjukkan oleh spesies Bruguiera Gymnorrhiza . ST7 dan ST8 memiliki nilai spektral NIR yang lebih tinggi dibandingkan ST9 yang memiliki tutupan kanopi yang lebih tinggi. Hal  ini  dapat  disebabkan  beberapa  faktor  seperti  komposisi  mangrove  dan/atau  faktor lingkungan/lokasi lebih dekat laut. ST 6 berada di lokasi bibir pantai sehingga memiliki kelembaban tanah  yang  lebih  tinggi.  Panjang  gelombang  NIR  sebagian  besar  diserap  oleh  air  sehingga  nilai spektral  NIR  menjadi  rendah,  hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  McGuirk  dan  Cairns  (2022).  ST9 memiliki komposisi pohon yang lebih rendah dibandingkan ST7 dan ST8 dan didominasi oleh semai menyebabkan spektral NIR yang rendah akibat diserap oleh permukaan tanah, hubungan antara respon band spektral NIR, vegetasi, dan permukaan tanah ini sejalan dengan penelitian Zeng et.al (2021).
Gambar  4  menunjukkan  pola  spektral  spesies  mangrove  yang  berbeda  dengan  persen tutupan yang hampir sama. ST1 yang ditutupi oleh spesies Nypa Fruticans memiliki nilai NIR dan SWIR lebih rendah dibandingkan ST8 dengan spesies Bruguiera Gymnorrhiza dan Rhizopora Apiculata . Hal ini sesuai dengan penelitian Anshah et al . (2021) terkait respon spektral Nypa Fruticans di lapangan dengan menggunakan Spectroradiometer Spectra Vista GER 1500 yang memiliki nilai spektral lebih rendah jika dibandingkan dengan spesies mangrove lainnya.
Gambar 3 . Pola spektral spesies (a) Bruguiera Palviflora dan (b) Bruguiera Gymnorrhiza
Gambar 4 . Pola spektral spesies dengan persen tutupan sama 0 1000 2000 3000 4000 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 N ila i spe kt ra l Band Bruguiera Palviflora ST3 (Bruguiera Palviflora and Bruguiera Gymnorrhiza - 70.8%) ST4 (Bruguiera
Palviflora and Ceriops Tagal - 76.5%) ST6 (Bruguiera Palviflora - 79.3%) 0 2000 4000 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 N ila i spe kt ra l Band Bruguiera Gymnorrhiza ST7 (Bruguiera Gymnorrhiza - 60.8%) ST8 (Bruguiera Gymnorrhiza and Rhizopora - 62.5%) ST9 (Bruguiera Gymnorrhiza - 71.5%) 0 1000 2000 3000 4000 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 N ila i spe kt ra l Band ST1 (Nypa Fruticans and Bruguiera Gymnorrhiza - 62.2%)
ST8 (Bruguiera Gymnorrhiza and
Rhizopora- 62.5%)
Pola spektral seluruh spesies ditunjukkan oleh Gambar 5. ST1 yang ditutupi oleh spesies Nypa Fruticans dan Bruguiera  Gymnorrhiza memiliki  nilai  spektral  lebih  rendah  dibandingkan  spesies lainnya kecuali ST5 yang ditutupi oleh spesies Sonneratia Alba dikarenakan memiliki tutupan kanopi terendah dibandingkan stasiun lainnya. ST2 meskipun memiliki tutupan kanopi 72% namun memiliki nilai spektral yang lebih rendah dari ST3 dan ST7 yang memiliki tutupan lebih rendah dibandingkan ST2. Hal ini dikarenakan ST2 merupakan campuran spesies Rhizopora Apiculata dan Nypa Fruticans dengan  komposisi  tegakan  yang  setara  dimana  nilai  spektral  yang  rendah  pada Nypa  Fruticans berkontribusi pada ST2 (Anshah et al ., 2021). ST3 dan ST7 memiliki pola spektral yang sama meskipun dengan persen tutupan yang berbeda. Hal ini dikarenakan Bruguiera Palviflora memiliki nilai spektral yang lebih rendah dibandingkan Bruguiera Gymnorrhiza (Prasad dan Gnanappazham, 2016; Prasad et al ., 2022). ST10 memiliki tutupan kanopi tertinggi berdasarkan analisis Can-Eye namun berdasarkan pengamatan di lapangan, tutupan mangrove lebih rendah dengan tingkat tumbuhan pakis yang tinggi di area lantai dasar mangrove sehingga dimungkinkan reflektansi spektral yang tertangkap berasal dari pakis.
Eigen  value adalah  suatu  nilai  yang  menunjukkan  besarnya  pengaruh  suatu  variabel terhadap pembentukan karakteristik sebuah vektor atau matriks (Tefas & Pitas, 2011; Kurita, 2020). Semakin  besar  nilai  eigen  yang  dihasilkan,  maka  semakin  besar  pengaruh  dari  suatu  variabel terhadap  karakter  dari  nilai  spektral  citra.  Nilai  paling  dominan  adalah  PC1  diikuti  dengan  PC2 kemudian PC3 (Tabel 2). Nilai PC 1 mewakili 99,98% dari variabilitas dari data.
Berdasarkan Tabel 3, dapat dilihat hubungan antara PC dengan spesies mangrove. Nilai PC1 berada  pada  rentang  18919.1  -  19905.9.  Nilai  terendah  ditunjukkan  oleh  ST  9  dengan  spesies Bruguiera Gymnorrhiza dan tertinggi ditunjukkan oleh ST10 dengan spesies Exocaria Agalloca dan Nypa Fruticans . Pada PC2, nilai PC, yaitu -382.2 - 1280.7 dengan nilai terendah ditunjukkan oleh ST7 dengan  spesies Bruguiera  Gymnorrhiza dan  tertinggi,  ST  5  dengan  spesies Sonneratia  Alba .  PC3 memiliki rentang nilai -260.32 - 117.66 dengan nilai terendah ditunjukkan oleh ST10 dengan spesies Exocaria Agalloca dan Nypa Fruticans dan tertinggi ditunjukkan oleh ST3 dengan tutupan spesies Bruguiera Palviflora and Bruguiera Gymnorrhiza .
Gambar 5 . Pola spektral seluruh spesies
Tabel 2. PC Eigenvalue
Pricipal component Eigen Value 1 181830872,6 2 21342,7
3 8295,9 0 2000 4000 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 N ila i spe kt ra l Band ST1 (Nypa Fruticans and Bruguiera Gymnorrhiza - 62.2%)
ST2 (Rhizopora Apiculata and Nypa Fruticans - 72.2%)
ST3 (Bruguiera Palviflora and Bruguiera
Gymnorrhiza - 70.8%)
ST5 (Sonneratia Alba - 48.2%)
ST7 (Bruguiera Gymnorrhiza - 60.8%) ST10 (Exocaria Agalloca and Nypa Fruticans
- 93.8%)

## Tabel 3 . Nilai PC Berdasarkan Spesies
Stasiun PC1 PC2 PC3 Spesies Tutupan Kanopi (%) ST1 19010.9 490.2 -0.7 Nypa Fruticans Bruguiera Gymnorrhiza 62.26 ST2 19353.5 -183.3 82.6 Rhizopora Apiculata Nypa Fruticans 72.22 ST3 19753.8 -326.2 117.6 Bruguiera Palviflora Bruguiera Gymnorrhiza 70.82 ST4 19681.5 -166.2 89.9 Bruguiera Palviflora Ceriops Tagal 76.48 ST5 18927.2 1280.7 -94.1 Sonneratia Alba 48.22 ST6 19613.3 -109.5 -20.6 Bruguiera Palviflora 79.32 ST7 19763.2 -338.7 26.8 Bruguiera Gymnorrhiza 60.8 ST8 19763.9 -382.2 88.0 Bruguiera Gymnorrhiza Rhizopora Apiculata 62.46 ST9 18919.2 712.2 76.8 Bruguiera Gymnorrhiza 71.52 ST10 19905.9 413.3 -260.3 Exocaria Agalloca Nypa Fruticans 93.82
Gambar 6 . PC1 dan spesies mangrove
Gambar  6  menunjukkan  nilai  eigen  PC1  dan  persen  tutupan  kanopi  pada  masing-masing stasiun. ST1, ST2, dan ST10 memiliki persamaan, yaitu besaran eigen value dan persen tutupan kanopi berbanding  lurus.  Ketika  persentase  kanopi  wilayah  tersebut  tinggi,  maka  eigenvalue  juga  akan tinggi, begitu pula sebaliknya. Persamaan lainnya dari ketiga stasiun ini adalah keberadaan spesies Nypa Fruticans yang cukup dominan. Namun sebaliknya pada spesies Bruguiera Gymnorrhiza di ST7, ST8,  dan  ST9  dimana  ST9  dengan  tutupan  kanopi  lebih  besar  dibandingkan  ST7  dan  ST8  namun memiliki  nilai  eigen  lebih  kecil.  ST7  dan  ST8  dengan  tutupan  kanopi  yang  tidak  jauh  berbeda menunjukkan nilai eigen yang sama. Hal ini sejalan dengan respon spektral NIR pada Gambar 5(b). ST3, ST4, dan ST6 dengan tutupan spesies Bruguiera Palviflora menunjukkan pola yang sama dengan Bruguiera Gymnorrhiza, semakin besar persen tutupan maka semakin kecil eigen value PC1.
Perbandingan  nilai  eigen  pada  PC2  dengan  persen  tutupan  ditunjukkan  oleh  Gambar  7. Secara umum, PC 2 menunjukkan hubungan yang berkebalikan antara nilai eigen dengan persen tutupan kanopi. Sebagai contoh spesies Bruguiera palviflora memiliki tutupan kanopi semakin besar berurutan pada ST3, ST4, dan ST 6 namun nilai eigen semakin mengecil. Begitu juga dengan stasiun lainnya.
40 60 80 100 18500 19000 19500 20000 ST1 (Nypa Fruticans and Bruguiera
Gymnorrhiza) ST2 (Rhizopora Apiculata and Nypa Fruticans) ST3 (Bruguiera Palviflora and Bruguiera Gymnorrhiza) ST4 (Bruguiera Palviflora and Ceriops Tagal) ST5 (Sonneratia Alba) ST6 (Bruguiera Palviflora) ST7 (Bruguiera Gymnorrhiza) ST8 (Bruguiera Gymnorrhiza and Rhizopora) ST9 (Bruguiera Gymnorrhiza) ST10 (Exocaria Agalloca and Nypa Fruticans)
Tu tu p a n k a n o p i ( % ) N ila i ei gen Eigen Value Percent cover
Gambar  8  menunjukkan  nilai  eigen  PC3  dengan  persen  tutupan  pada  masing-masing stasiun.  Grafik  tersebut  tidak  menunjukkan  hubungan  antara  nilai  eigen  dengan  persen  tutupan begitu juga dengan spesies mangrove. Berdasarkan lokasi dari setiap stasiun dapat dilihat bahwa ST dengan kelembaban tanah yang lebih tinggi menghasilkan nilai eigen yang lebih rendah, begitu pula sebaliknya. Hal ini dapat dilihat pada ST5, ST6, ST7, dan ST10 yang berada sangat dekat dengan laut dan anak sungai memiliki nilai eigen yang lebih rendah jika dibandingkan dengan ST3, ST4, dan ST8 yang posisinya lebih terlindung dari air.
Untuk  lebih  memahami  faktor  yang  mengambarkan  variabilitas  dari  PC  maka  dilakukan korelasi antara hasil PCA dan spektral band Landsat-8 (Tabel 4). Korelasi tertinggi dari PC1 adalah band 5 (NIR) dan Band 6 (SWIR). PC2 memiliki korelasi tertinggi dengan Band 5, lalu PC3 dengan band 7 (SWIR 2). NIR merupakan band yang sensitif terhadap konten biomassa dan SWIR merupakan band yang mampu membedakan tanah dan vegetasi berdasarkan tingkat kelembabannya (USGS, 2023). Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat dua parameter fisik yang paling berpengaruh pada pemetaan spesies mangrove berdasarkan PCA dengan menggunakan citra penginderaan jauh, yaitu konten dari biomassa mangrove dan faktor tanah. Hal ini sesuai dengan penelitian Ita (2020) yang menunjukkan faktor vegetasi dan tanah pada tanaman mangrove sangat saling terkait dan menunjukkan korelasi yang besar.

## Tabel 4 . Korelasi PCA dengan Band Spektral Landsat-8
PC/INDEKS B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 PC 1 0.3036 0.2528 0.3655 0.1471 0.7251 0.7143 0.2574 PC 2 0.0058 0.0244 0.0014 0.0937 0.9749 0.1054 0.0225 PC 3 0.3308 0.4147 0.4303 0.6311 0.1617 0.3565 0.7581
-35 -15 5 25 45 65 85 -500 0 500 1000 1500 ST1 (Nypa Fruticans and Bruguiera
Gymnorrhiza) ST2 (Rhizopora Apiculata and Nypa Fruticans) ST3 (Bruguiera Palviflora and Bruguiera Gymnorrhiza) ST4 (Bruguiera Palviflora and Ceriops Tagal) ST5 (Sonneratia Alba) ST6 (Bruguiera Palviflora) ST7 (Bruguiera Gymnorrhiza)
ST8 (Bruguiera Gymnorrhiza and Rhizopora)
ST9 (Bruguiera Gymnorrhiza) ST10 (Exocaria Agalloca and Nypa Fruticans) Tu tu p a n k a n op i ( %) N ila i ei gen Nilai eigen Persentase tutupan

## Gambar 8 . PC3 dan spesies mangrove

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  PCA  pada  citra  satelit  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi spesies mangrove. Hal ini ditunjukkan dengan hubungan antara spesies mangrove dengan nilai PC dimana spesies Bruguiera Gymnorrhiza dengan tutupan kanopi yang sama (ST7 dan ST8) memiliki nilai PC yang sama dan spesies berbeda dengan tutupan yang sama pada ST1 dan ST8 menunjukkan nilai PC yang berbeda. Selain itu, metode PCA mampu menunjukkan dua faktor penting dalam mengidentifikasi spesies mangrove, yaitu faktor vegetasi dan tanah.

## DAFTAR PUSTAKA
Anshah, S.A., Rosli, S.N., Omar, H., Talib, N., Saad, N.M., & Ghazali, M.D. (2021). Assessment of pleiades satellite  image  for  mangrove  family  classification. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science , 620(1), p.012009. doi: 10.1088/1755-1315/620/1/012009. Balai  Taman  Nasional  Sembilang,  dan  Departemen  Kehutanan.  (2008).  Rencana  Pengelolaan Jangka  Panjang  Taman  Nasional  Sembilang  Periode  2009  s/d  2028.  Kabupaten  Banyuasin. Sumatera Selatan.
Baloloy, A.B., Blanco, A.C., Ana, R.R.C.S., & Nadaoka, K. (2020). Development and application of a new  mangrove  vegetation  index  (MVI)  for  rapid  and  accurate  mangrove  mapping. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 166 , 95-117 . doi: 10.1016/j.isprsjprs.2020. 06.001. Basheer,  M.A.,  Kafrawy,  S.B.El,  &  Mekawy,  A.A.  (2019).  Identification  of  mangrove  plant  using hyperspectral  remote  sensing  data  along  the  Red  Sea,  Egypt. Egyptian  Journal  of  Aquatic Biology & Fisheries , 23(1), 27–36. doi: 10.21608/ejabf.2019.25932.
Cao, J., Leng, W., Liu, K., Liu, L., He, Z., & Zhu, Y. (2018). Object-Based Mangrove Species Classification Using  Unmanned  Aerial  Vehicle  Hyperspectral  Images  and  Digital  Surface  Models. Remote Sensing , 10, p.89. doi: 10.3390/rs10010089. Chen,  X.  (2022).  Principal  Component  Analysis.  Advanced  Textbooks  in  Mathematics.  doi: 10.1142/9781786349378_0007.
Dai,  H.  (2023).  Application  of  PCA  Numalgorithm  in  Remote  Sensing  Image  Processing.  Modern Electronic Technology. doi: 10.26549/met.v7i1.12317.
Darko, O.P., Kalacska, M., Arroyo-Mora, J., & Fagan, M. (2021). Spectral Complexity of Hyperspectral Images:  A  New  Approach  for  Mangrove  Classification. Remote  Sensing ,  13,  p.2604.  doi: 10.3390/rs13132604.
-60 -10 40 90 -300 -100 100 300 500 ST1 (Nypa Fruticans and Bruguiera
Gymnorrhiza) ST2 (Rhizopora Apiculata and Nypa Fruticans) ST3 (Bruguiera Palviflora and Bruguiera Gymnorrhiza) ST4 (Bruguiera Palviflora and Ceriops Tagal) ST5 (Sonneratia Alba) ST6 (Bruguiera Palviflora) ST7 (Bruguiera Gymnorrhiza) ST8 (Bruguiera Gymnorrhiza and Rhizopora) ST9 (Bruguiera Gymnorrhiza) ST10 (Exocaria Agalloca and Nypa Fruticans) Tu tu p a n k a n o p i ( % ) N ila i ei gen Nilai eigen Persentase tutupan
Desmiwati, D., & Surati, N. (2017). Efforts to resolve the problem of forest area conservation on the national park in the island of Sumatra. Jurnal Penelitian Kehutanan Wallacea 6(2) , 135-146. doi: 10.18330/jwallacea.2017.vol6iss2pp135-146.
Febriansyah, R., Agustriani, F., & Agussalim, A. (2019). Analisis Vegetasi Dan Pemanfaatan Mangrove Oleh  Masyarakat  Di  Solok  Buntu  Taman  Nasional  Sembilang  Kabupaten  Banyuasin  Provinsi Sumatera Selatan. Journal of Tropical Marine Science , 2(1), 15–22. doi: 10.33019/jour.trop.mar. sci.v2i1.670.
Febrianto, S.,  Syafina, H.A., Latifah, N., &  Muskananfola, M.R. (2022). Dinamika Perubahan Luasan dan  Kerapatan  Ekosistem  Mangrove  Di  Kawasan  Taman  Nasional  Sembilang  Menggunakan Citra Satelit Landsat 8. Jurnal Kelautan Tropis , 25(3), 369–377. doi: 10.14710/jkt.v25i3.14909. Frananda,  H.,  Hartono,  H.,  &  Jatmiko,  R.H.  (2018).  Komparasi  Indeks  Vegetasi  untuk  Estimasi  Stok Karbon  Hutan  Mangrove  Kawasan  Segoro  Anak  pada  Kawasan  Taman  Nasional  Alas  Purwo Banyuwangi, Jawa Timur. Majalah Ilmiah Globe , 17(2), 113-123.
Giri,  C.  (2021).  Recent  Advancement  in  Mangrove  Forests  Mapping  and  Monitoring  of  the  World Using Earth Observation Satellite Data. Remote Sensing , 13, p.563. doi: 10.3390/rs13040563. Heenkenda,  M.K.,  Joyce,  K.E.,  Maier,  S.W.,  &  Bartolo,  R.  (2014).  Mangrove  Species  Identification: Comparing WorldView-2 with Aerial Photographs. Remote Sensing , 6(7), 6064-6088. doi: 10.3390/ rs6076064.
Hidayah, Z., Rachman, H.A., & As-Syakur, A.R. (2023.). Pemetaan kondisi hutan mangrove di kawasan pesisir Selat Madura dengan pendekatan Mangrove Health Index memanfaatkan citra satelit Sentinel-2. Majalah Geografi Indonesia, 37(1), 84-91. doi: 10.22146/Mgi.78136.
Hilbert,  S.,  &  Bühner,  M.  (2020).  Principal  Components  Analysis.  Encyclopedia  of  Personality  and Individual Differences. doi: 10.1007/978-3-319-24612-3_1340.
Ita, R.E. (2020). Species Characterization in Relation To Edaphic Factors in a Mangrove Swamp Forest: an Ordination Approach. Tropical Agrobiodiversity , 1(1), 07–12. doi: 10.26480/trab.01.2020.07.12 Hutasoit.H.Y,  Melki,  &  Sarno.  (2017).  Struktur  Vegetasi  Mangrove  Alami  di  Areal  Taman  Nasional Sembilang Banyuasin Sumatera Selatan. Maspari Journal , 9(1), 1–8.
Kamal, M., & Phinn, S. (2011). Hyperspectral Data for Mangrove Species Mapping: A Comparison of Pixel-Based and Object-Based Approach. Remote Sensing . 3, 2222-2242. doi: 10.3390/rs3102222. Karimzadeh, S., Kamran, K.V., & Mahdavifard, M. (2023). A multisensor satellite image classification for the detection of mangrove forests in Qeshm Island (Southern Iran). Applied Geomatics 15, 177–188. doi: 10.1007/S12518-022-00475-7.
Kurita, T. (2020). Principal Component Analysis (PCA). In Computer Vision pp 1–4. doi: 10.1007/978-3- 030-03243-2_649-1.
Kusmana,  C.,  Istomo,  &  Wibowo,  C.  (2008).  Manual  Silvikultur  Mangrove  di  Indonesia.  Korea International Coorperation Agency (Koica). Jakarta.
Kusrini,  K.,  Jumaris,  J.,  &  Abdullah,  T.  (2018).  Pengaruh  Aktivitas  Masyarakat  Terhadap  Kerapatan Hutan Mangrove di Pulau Mare Maluku Utara. Jurnal Edukasi , 16(1), 48-61. doi: 10.33387/j.edu. v16i1.621.
Lan, G., Jiang, X., Xu, D., Guo, X., Wu, Y., Liu, Y., & Yang, Y. (2023). Ecological vulnerability assessment based  on  remote  sensing  ecological  index  (RSEI):  A  case  of  Zhongxian  County,  Chongqing. Frontiers Environmental Science , 10, p.1074376. doi: 10.3389/Fenvs.2022.1074376.
Li, E., Xia, J., Du, P., Lin, C., & Samat, A. (2017). Integrating Multilayer Features of Convolutional Neural Networks for Remote Sensing Scene Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 55(10), 5653–5665. doi: 10.1109/TGRS.2017.2711275. McGuirk, S.L., & Cairns, I.H. (2022). Soil moisture prediction with multispectral visible and NIR remote sensing. ISPRS Annals of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences , V-3-2022, 447–453. doi: 10.5194/Isprs-Annals-V-3-2022-447-2022.
Muarif.,  Ario,  D.,  Sigid,  H.,  Mennofatria,  B.,  &  Dewayani,  S.  (2016).  Tingkat  Kepekaan  Mangrove Indonesia  Terhadap  Tumpahan  Minyak. Jurnal  Manusia  Dan  Lingkungan ,  23(3),  374-380.  doi: 10.22146/jml.22476.
Nagarajan, P., Rajendran, L., Pillai, N. D., & Lakshmanan, G. (2022). Comparison of machine learning algorithms for mangrove species identification in Malad creek, Mumbai using WorldView-2 and Google Earth images. Journal Coast Conservation, 26, p.44. doi: 10.1007/s11852-022-00891-2.
Nurhaliza,  A.  P.,  Damayanti,  A.,  &  Dimyati,  M.  (2021).  Monitoring  Area  and  Health  Changes  of Mangrove Forest Using Multitemporal Landsat Imagery in Taman Hutan Raya Ngurah Rai, Bali Province. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science ,  673(1),  p.012050.  doi: 10.1088/1755-1315/673/1/012050.
Poedjirahajoe, E., Djoko, M., & Frita, K.W. (2017). Penggunaan Principal Component Analysis dalam Distribusi Spasial Vegetasi Mangrove di Pantai Utara Pemalang. Jurnal Ilmu Kehutanan , 11, 29- 42. doi: 10.22146/jik.24885.
Prasad, K.A., & Gnanappazham, L. (2016). Multiple statistical approaches for the discrimination of mangrove  species  of  Rhizophoraceae  using  transformed  field  and  laboratory  hyperspectral data. Geocarto International , 31(8), 891–912. doi: 10.1080/10106049.2015.1094521
Prasad,  K.A.,  Gnanappazham,  L.,  Selvam,  V.,  Ramasubramanian,  R.,  &  Kar,  C.S.  (2022).  Spectral library database for the mangroves of India. Remote Sensing and GIS Laboratory, Department of  Earth  and  Space  Sciences,  Indian  Institute  of  Space  Science  and  Technology,  Valiamala, Thiruvananthapuram 695547, India. doi: 10.1080/10106049.2014.985743.
Purwanto,  R.H.,  Mulyana,  B.,  Satria,  R.A.,  Yasin,  E.H.E.,  Putra,  I.S.R.,  &  Putra,  A.D.  (2022).  Spatial distribution of mangrove vegetation species, salinity, and mud thickness in mangrove forest in Pangarengan, Cirebon, Indonesia. Biodiversitas , 23(3), 1383–1391. doi: 10.13057/biodiv/d230324. Quang, N.H., Quinn, C., Stringer, L.C., Carrie, R., Hackney, C.R., Van Hue, L.T., Van Tan, D., & Nga, P.T.T.  (2020).  Multi-Decadal  Changes  in  Mangrove  Extent,  Age  and  Species  in  the  Red  River Estuaries of Viet Nam. Remote Sensing , 12(14), p.2289. doi: 10.3390/rs12142289.
Rahmandhana,  A.,  Kamal,  M.,  &  Wicaksono,  P.  (2022).  Spectral  Reflectance-Based  Mangrove Species Mapping from WorldView-2 Imagery of Karimunjawa and Kemujan Island, Central Java Province, Indonesia. Remote Sensing , 14, p.183. doi: 10.3390/Rs14010183. Sabriyati, D., Maulidina, A., & Zulfikar, A. (2023). Mangrove Density Mapping from Landsat 8/9 OLI Imagery in Dompak Island, Indonesia: A Study from 2017 to 2022. BIO Web of Conferences, 70, p.01010. doi: 10.1051/bioconf/20237001010.
Sanam, H., Mathai, A., & Lakshmanan, G. (2023). Multi-resolution remote sensing for the specieslevel classification  of  mangroves. 2023  International  Conference  on  Machine  Intelligence  for GeoAnalytics and Remote Sensing , 1, 1-4. doi: 10.1109/MIGARS57353.2023.10064566. Senoaji,  G.,  &  Hidayat,  M.F.  (2016).  Peranan  Ekosistem  Mangrove  di  Kota  Pesisir  Bengkulu  Dalam Mitigasi  Pemanasan  Global  Melalui  Penyimpanan  Karbon. Jurnal  Manusia  Dan  Lingkungan , 23(3), 327-333. doi: 10.22146/jml.18806.
Singh, S.G., Vennila,  A., Singh, R., Bharti, V.S., Shukla, S.P., &  Purushothaman, C.S. (2023).  Standing carbon stock of Thane Creek mangrove ecosystem: An integrated approach using allometry and  remote  sensing  techniques. Regional  Studies  in  Marine  Science, 67,  p.103207.  doi: 10.1016/j.rsma.2023.103207.
Sitepu, B.S., Mukhlisi, A.R.C.M., Atmoko, T., & Adman, B.I.P. (2023). Camptostemon philippinensis, a new  record  of  endangered  mangrove  species  in  the  Balikpapan  Bay,  East  Kalimantan, Indonesia. F1000Research 2023 , 12, p.1394. doi: 10.12688/F1000research.140887.1. Subagiyo,  L.,  Herliani,  Sudarman,  &  Haryanto,  Z.  (2019).  Literasi  Hutan  Tropis  Lembab  & Lingkungannya. Mulawarman University Press. Samarinda.
Suryono, Soenardjo, N., Wibowo, E., Ario, R., & Rozy, E.F. (2018). Estimasi Kandungan Biomassa dan Karbon di Hutan Mangrove Perancak Kabupaten Jembrana, Provinsi Bali. Buletin Oseanografi Marina , 7(1), 1-8. doi: 10.14710/buloma.v7i1.19036.
Tefas, A., & Pitas, I. (2011). Principal Component Analysis (1st Edition). BookIntelligent Systems CRC Press LLC.
Thakur, S., Mondal, I., Ghosh, P.B., Das, P., & De, T.K. (2020). A review of the application of multispectral remote sensing in the study of mangrove ecosystems with special emphasis on image processing techniques. Spatial Information Research , 28, 39–51. doi: 10.1007/s41324-019-00268-y. Ulqodry, T., Nose, A., & Zheng, S. (2016). An improved method for the simultaneous determination of photosynthetic  O2  evolution  and  CO2  consumption  in  Rhizophora  mucronata  leaves. Photosynthetica , 53,152-157. doi: 10.1007/s11099-015-0166-6. USGS.  (2023).  What  are  the  best  Landsat  spectral  bands  for  use  in  my  research? https://www.usgs.gov/faqs/what-are-best-landsat-spectral-bands-use-my-research.
Wang, D., Wan, B., Qiu, P., Su, Y., Guo, Q., & Wu, X. (2018). Artificial Mangrove Species Mapping Using Pléiades-1:  An  Evaluation  of  Pixel-Based  and  Object-Based  Classifications  with  Selected Machine Learning Algorithms. Remote Sensing, 10(2), p.294. doi: 10.3390/Rs10020294. Weiss,  M.,  &  Baret,  F.  (2017).  Can_Eye  V6.4.91  User  Manual.  56.  https://www6.paca.inra.fr/can- eye/News/CAN-EYE-V6.49-Release.
Weiwei  Cai,  &  Wei,  Z.  (2020).  Remote  Sensing  Image  Classification  Based  on  a  Cross-Attention Mechanism  and  Graph  Convolution. IEEE  Geoscience  and  Remote  Sensing  Letters ,  19.  doi: 10.1109/LGRS.2020.3026587.
Wijaya,  N.I.,  &  Huda,  M.  (2018).  Monitoring  sebaran  vegetasi  mangrove  yang  direhabilitasi  di Kawasan Ekowisata Mangrove Wonorejo Surabaya. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis , 10(3), 747–756. doi: 10.29244/jitkt.v10i3.21271.
Winarso, G., Rosid, M.S., Kamal, M., Asriningrum, W., Margules, C., & Supriatna, J. (2023). Comparison of Mangrove Index (MI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for the detection of degraded mangroves in Alas Purwo Banyuwangi and Segara Anakan Cilacap, Indonesia. Ecological Engineering , 197, p.107119.  doi: 10.1016/j.ecoleng.2023.107119. Xia, J., Yokoya, N., & Pham, T.D. (2020). Probabilistic Mangrove Species Mapping with Multiple-Source Remote-Sensing Datasets Using Label Distribution Learning in Xuan Thuy National Park, Vietnam. Remote Sensing , 12, p.3834. doi: 10.3390/rs12223834.
Zeng, Y., Hao, D., Badgley, G., Damm, A., Rascher, U., Ryu, Y., Johnson, J., Krieger, V., Wu, S., Qiu, H., Liu, Y., Berry, J. A., & Chen, M. (2021). Estimating near-infrared reflectance of vegetation from hyperspectral data. Remote Sensing of Environment, 267, p.112723 . doi: 10.1016/j.rse.2021.112723. Zainuri,  A.  M.,  Anang,  T.,  &  Amir,  S.  (2017).  Konservasi  Ekologi  Hutan  Mangrove  di  Kecamatan Mayangan Kota Probolinggo. Jurnal Dedikasi , 14(1), 1-7. doi: 10.22219/dedikasi.v14i0.4292. Zhang, C., Kovacs, J., Liu, Y., Flores-Verdugo, F., & Flores-de-Santiago, F. (2014). Separating Mangrove Species  and  Conditions  Using  Laboratory  Hyperspectral  Data:  A  Case  Study  of  a  Degraded Mangrove Forest of the Mexican Pacific. Remote Sensing , 6, 11673-11688. doi: 10.3390/rs61211 673.
Zimudzi,  E.,  Sanders,  I.,  Rollings,  N.,  &  Omlin,  C.W.  (2021).  Remote  sensing  of  mangroves  using unmanned aerial vehicles: current state and future directions. Journal of Spatial Science , 66(2), 195-212. doi: 10.1080/14498596.2019.1627252.
Zulfa,  A.,  Norizah,  K.,  Hamdan,  O.,  Faridah-Hanum,  I.,  Rhyma,  P.,  &  Fitrianto,  A.  (2021).  Spectral signature  analysis  to  determine  mangrove  species  delineation  structured  by  anthropogenic effects. Ecological Indicators , 130, p.108148. doi: 10.1016/j.ecolind.2021.108148.