DETEKSI PERUBAHAN LUASAN MANGROVE MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT BERDASARKAN METODE OBIA DI TELUK VALENTINE PULAU BUANO SERAM BAGIAN BARAT

## CHANGE DETECTION OF MANGROVE ECOSYSTEM USING LANDSAT IMAGERY BASED ON OBIA METHOD IN VALENTINE BAY, BOANO ISLAND WESTERN SERAM REGENCY
Saiful Alimudi 1 , Setyo Budi Susilo 2 , James P. Panjaitan 2 1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana,
2 Depertemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor Korespondensi: ipoelsan88@gmail.com

## ABSTRACT
Limited information and attention to the mangrove areas in the Valentine Bay makes this research is very important. Series Landsat 7 ETM + in 2003, and 2015 are used as recording data to map the mangrove and to see the changes in the region. This study aims to determine changes in mangrove ecosystem between 2003 and 2015, using Landsat imagery based on the OBIA method and to compare the accuracy between OBIA and pixel method. Object base analyst method or often called object-based classification is used to analyze the extent of  mangrove cover changes. The results showed that by using an object-based classification, the mangrove forest cover very well detected at the level of  85-88% accuracy. The application of  this analysis is were relatively stable in the period of  observation, this region has changed from 2003 to 2015 by 1.2%, but the change is meant the addition of  natural mangrove. Local government attention is needed to conserve the area and as an conservation area or a natural laboratory considering that the region is still very good and not overdone exploited by people around the region of  Valentine Bay.
Keyword: Landsat, Mangrove, Object based classification (OBIA), Valentine Bay

## ABSTRAK
Kurangnya informasi dan perhatian terhadap kawasan mangrove di Teluk Valentine menjadikan penelitian ini penting dilakukan. Seri Landsat 7 ETM + tahun 2003, dan 2015 digunakan sebagai data perekaman untuk memetakan mangrove dan melihat perubahan di wilayah ini. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan perubahan ekosistem mangrove antara tahun 2003 dan 2015, dengan menggunakan citra Landsat berdasarkan metode OBIA dan membandingkan keakuratan metode OBIA dan piksel. Metode analis basis objek atau sering disebut klasifikasi berbasis objek digunakan untuk menganalisis sejauh mana perubahan tutupan mangrove. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan klasifikasi berbasis objek, tutupan hutan bakau sangat baik terdeteksi dengan akurasi 85-88%. Penerapan analisis ini relatif  stabil pada periode pengamatan, kawasan ini telah mengalami perubahan dari tahun 2003 ke 2015 sebesar 1.2%, namun perubahan tersebut dimaksudkan penambahan mangrove alami. Perhatian pemerintah daerah diperlukan untuk melestarikan kawasan sebagai kawasan konservasi atau laboratorium alam mengingat kawasannya masih sangat bagus dan tidak dieksploitasi secara berlebihan oleh masyarakat sekitar kawasan Teluk Valentine.
Kata kunci: Klasifikasi berbasis objek (OBIA), Landsat, Mangrove, Teluk Valentine

## PENDAHULUAN

## Latar belakang
Penggunaan citra Landsat untuk pemetaan lahan sudah menjadi aleternatif bagi penggunaan penelitian dengan citra resolusi menengah. Penerapannya hingga saat ini sering digunakan, salah satunya untuk pemetaan kawasan ekosistem mangrove (Kuenzer et al. 2011). Citra Landsat merupakan citra yang termasuk dalam kategori penginderaan jauh beresolusi. sedangkan Roy et al. (2014) menyatakan bahwa kendati demikian hasil dari beberapa penelitian menyebutkan bahwa nilai akurasi keseluruhan ( overall accuracy ) yang diperoleh dalam memetakan mangrove cukup baik diantaranya (Long & Giri 2011) mencapai 96.6%, Alatorre et al. (2011) sebesar 84% dan Kirui et al. (2013) sebesar 87.5%.
Pengembangan metode terhadap perubahan tutupan lahan telah banyak dilakukan, namun hingga sampai saat ini masih belum diperoleh metode universal untuk menjawab berbagai permasalahan yang terjadi pada kawasan mangrove maupun daerah penelitian lainnya. Beberapa metode diantaranya metode berbasis piksel yang telah banyak digunakan oleh para peneliti  seperti,  klasifikasi  terbimbing dan tidak terbimbing Helmi et al. (2013) metode berbasis image differencing Coppin et al. (2004) dan vektor analysis He et al. (2011). Kendati demikian penerapan metode tersebut masih saja belum dapat dijadikan acuan utama dalam penentuan perubahan penutupan lahan suatu lokasi. Selain penggunakan metode berbasis piksel di atas, dalam pengembangan penginderaan jauh juga terdapat metode lain yang sedang berkembang  yaitu  metode  klasifikasi berbasis objek (OBIA).
Metode OBIA merupakan salah satu metode baru dalam klasifikasi citra Navulur. (2007). Metode klasifikasi ini menggunakan proses segmentasi dan penggunaan sistem hirarki (Blaschke, 2010). Perbedaan yang terdapat pada metode ini adalah dasar proses analisis citra berupa objek citra atau segmen, tidak pada piksel tunggal. Penerapan  klasifikasi  ini  terbukti  dapat meningkatkan akurasi pada pemetaan mangrove dan perubahan skala temporal (Jhonnerie, 2014). Penelitian lainnya seperti Heumann (2011)  menggabungkan  teknik  klasifikasi berbasis objek dan algoritma Support
Vektor Machine (SVM) dengan akurasi keseluruhan  94%,  Taşdemir et al. (2012) menggabungkan teknik Self Organizing Maps (SOM)  dan  klasifikasi  berbasis objek, akurasi keseluruhan yang diperoleh lebih dari 90% dan Zhang et al. (2013) menggabungkan  teknik  klasifikasi  berbasis piksel  dengan  klasifikasi  berbasis  objek ( pixel and object base hybrid analysis ) dan akurasi yang dicapainya 91.9%. Tahapan yang digunakan dalam metode OBIA adalah proses segmentasi citra ( pixel level ) menjadi segmen/objek (objek level) yang homogen sesuai dengan parameternya.
Berdasarkan penjelasan di atas, penggunaan metode OBIA ini perlu di uji pada kawasan mangrove untuk mengetahui perubahan luasan secara temporal. Penggunaan metode OBIA diharapkan mampu meningkatkan hasil akurasi. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan kawasan hutan mangrove menggunakan metode OBIA di Teluk Valentine Pulau Buano Seram Bagian Barat.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di wilayah Teluk Valentine Pulau Buano Seram Bagian Barat pada bulan Mei-Juni 2016. Secara geografis  lokasi  penelitiaan  terletak  pada 2055’ 18.1”- 2055’19.7” LS dan 127055’ 38.9”- 127055’ 52.7” BT (Gambar 1). Bahan yang digunakan pada penelitian ini yaitu citra Landsat 7ETM+, tahun 2003 dan 2015 Level 1T (Tabel 1) yang diakusisi 20 Mei 2003 dan 8 Mei 2015 dengan sistem proyeksi koordinat UTM  zona  52N-WGS84, Path/Row 109/62. Karakteristik citra Landsat 7ETM+ terdiri dari saluran multispektral ( blue, green, red, NIR,  Mid1,  Mid2)  dengan  resolusi  spasial 30 meter  dan untuk Thermal-IR resolusi spasialnya 60 m, sedangkan pankromatik dengan resolusi sebesar 15 m yang diperoleh dari United State Geological Survey (USGS)
Global Visualization View (GloVis) pada halaman web http://glovis.usgs.gov/. Pengumpulan data lapangan berasal dari pengamatan langsung di kawasan mangrove pada lokasi penelitian dengan menggunakan GPS yang difokuskan terhadap penutupan lahan di sekitar lokasi. Pengamatan penutupan lahan dilakukan dari pasang terendah hingga menuju kawasan perbatasan mangrove di darat. Skema penutupan lahan mengacu pada standarisasi nasional (2011) yang terdiri dari 5 kelas penutupan lahan (Tabel 2).

## Pengolahan citra
Pengolahan citra Landsat 7ETM+ diawali dengan koreksi atmosferik menggunakan  perangkat  lunak  ENVI  5.1 dengan menggunakan modul FLAASH Felde et al. (2003). Selanjutnya citra terkoreksi atmosferik digunakan sebagai input dalam klasifikasi OBIA menggunakan perangkat lunak eCognition 9.1. Proses
awal  pengolahan  klasifikasi  OBIA  adalah penggunaan segmentasi terhadap input image layer (IIL). Pada penelitian ini IIL yang digunakan adalah saluran multispektral citra Landsat 7ETM+ ( blue, green, red , NIR, Mid1, Mid2). Selanjutnya IIL citra Landsat dilakukan proses rule set dalam process tree untuk setiap segmen agar manjadi kelas- kelas pada setiap level.
Terdapat objek yang umumnya memengaruhi reflektansi permukaan
Tabel 1. Seri citra Landsat yang digunakan No Seri Landsat Akuisisi 1 Landsat 7  ETM+ 20 Mei 2003 2 Landsat 7 ETM+ 8 Mei 2015 Gambar 1. Peta lokasi penelitian
Tabel 2. Skema dan deskripsi penutupan lahan
No Kelas penutupan lahan Deskripsi 1 Badan Air Semua kenampakan perairan 2 Bukan Mangrove Lahan yang ditumbuhi berbagai jenis vegetasi alamiah heterogen dengan tingkat kerapatan jarang hingga rapat dan didominasi oleh vegetasi rendah 3 Ladang Area yang digunakan untuk kegiatan pertanian dengan jenis tanaman semusim di lahan kering 4 Lahan terbuka Lahan tanpa penutup lahan yang baik yang bersifat alamiah, semi-alamiah maupun artifisial 5 Mangrove Merupakan tumbuhan baik secara individu maupun komunitas di daerah yang dipengaruhi pasang surut dijumpai di sepanjang garis pantai terlindung hingga menyebar ke pinggiran sungai pada daerah tropis dan subtropis
mangrove, yaitu vegetasi, air dan tanah Kuenzer et al. (2011), dari masing-masing objek  tersebut  dapat  diklasifikasi  melalui transformasi spektral yang telah berkembang seperti: indeks vegetasi (normalized different vegetation index/NDVI), Rouse et al. (1974), indek lahan terbuka ( normalized different bareness index /NDBI) Zha et al. (2003) dan indek air ( normalized different water index / NDWI) (Xu, 2006).
Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Blaschke (2010) dengan mengelompokkan citra satelit Landsat menjadi tutupan lahan dengan menggunakan metode berbasis objek serta penggunaan algoritma klasifikasi super vektor machine (SVM) Heuman (2011). Dalam  penelitiannya  pengolahan  metode berbasis objek menggunakan perangkat lunak eCognition Developer , dimana fungsi dari aplikasi ini adalah untuk membuat segmentasi berdasarkan klasifikasi berbasis objek dari citra  yang digunakan Blaschke (2010). Segmentasi yang digunakan adalah algoritma multiresolution segmentation (MSR) pada setiap layer input sebanyak 9 band, namun hanya digunakan 6 band layer saja dalam proses segmentasi yaitu: biru, hijau, merah, inframerah dekat, inframerah menengah dan inframerah jauh. Masing- masing IIL menggunakan bobot yang sama yaitu 1. Skala yang digunakan sebagai pembangkit objek sangat tergantung dari user (pengguna), di sini peneliti menggunakan 0.9 untuk mendapatkan detil objek lapangan. Selain itu untuk pembangun homogenitas objek digunakan kriteria yang berasal dari bentuk ( shape ) dan kekompakkan ( compactness ) yang dinyatakan dengan kontribusi optimum sehingga diperoleh segmentasi objek yang sesuai. Hingga kini belum ditetapkan penggunaan teoritis yang baku terhadap penggunaan segmentasi terbaik sehingga pengguna harus mencari sendiri untuk menentukan parameter segmentasi terbaik pada setiap level melalui try and error (Blaschke & Hay 2001; Burnett & Blaschke 2003).
Penerapan teknik OBIA pada aplikasi eCognition Developer dilakukan dengan cara membangun pohon proses ( process tree ). Aturan pohon proses memiliki lebih dari satu parent dan setiap parent dapat memiliki child . Fungsi algoritma parent dapat mengeksekusi algoritma child yang dimiliki, hal ini dimaksudkan agar proses klasifikasi  dapat  dirunut  secara  sistematis dan mempermudah dalam proses try and error guna mencari kombinasi parameter
terbaik .
Umumnya klasifikasi berbasis objek pada aplikasi eCognition terdiri dari beberapa tahapan  diantaranya: (i) segementasi penerapan algoritma berfungsi menghasilkan objek berdasarkan kemiripan yang dibangun oleh berbagai parameter segmentasi yang terdapat pada citra yang digunakan (ii) penentuan objek sampel berdasarkan titik pengamatan, dimana titik pengamatan sebelumnya ditentukan dengan penggunaan ArcGis (iii) penerapan algoritma sesuai yang diinginkan diantaranya (SVM, KNN, Random tree ) oleh pengguna untuk mengeksekusi sampel terhadap objek dan penerapannya untuk seluruh objek segementasi, dalam proses ini pengguna dapat menggunakan algoritma sesuai kebutuhan. Hasil klasifikasi dapat diekspor ke dalam format shapfile dan selanjutnya digunakan  oleh  sistem  informasi  geografis (SIG). Data hasil ekspor berupa data vektor ( shapfile ) yang dapat diedit dengan mudah, mengingat setiap objek telah diubah menjadi data vektor penutupan lahan.

## Pengolahan citra
Pengujian akurasi digunakan terhadap seluruh peta hasil perolehan klasifikasi  untuk  mengetahui  hasil  dari teknik klasifikasi yang digunakan. Tahapan ini umum dilakukan pada data penginderaan jauh  hasil  klasifikasi  berupa  matrik kesalahan ( error matrix ) dengan perhitungan overall accuracy (OA), procedure accuracy (PA), user accuracy (UA) dan statistic Kappa (Congalton & Green 2009).
dimana :
N = Jumlah semua piksel yang digunakan  untuk pengamatan r = Jumlah baris atau lajur pada matriks kesalahan (jumlah kelas) Xii =  Nilai diagonal dari matrik kontingensi baris ke-i dan kolom ke-i X +i = Jumlah piksel dalam kolom ke-i X i+ = Jumlah piksel dalam baris ke-i

## Perubahan mangrove
Perubahan luasan mangrove dapat diketahui melalui proses operasi secara spasial dengan menggunakan aplikasi sistem  informasi  geografis  (ArcGIS  Desktop versi 10.1). Data tutupan lahan merupakan data  shapfile  yang  diubah  menjadi  ESRI raster grid berdasarkan nilai kelas tutupan lahan dan setiap kelas tutupan lahan memiliki kolom value , dan mempunyai nilai interger yang dimulai dari 1 hingga i, dimana i merupakan jumlah tutupan kelas lahan.
Terdapat beberapa kesalahan yang dideteksi terhadap perubahan luasan Giri et al. (2007); Ferreira et al. (2009) yaitu: (i) perbedaan dalam mendefenisikan kelas, (ii) kesalahan posisi (iii) kesalahan klasifikasi.  Proses  yang  dilakukan  untuk meminimalisasi kesalahan tersebut adalah dengan  menggunakan  skema  klasifikasi dan mengurangi posisi kesalahan oleh data Landsat yang telah dikoreksi sebelumnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi  mangrove  yang  dijumpai pada kawasan Teluk Valentine Pulau Buano  terdiri dari 5 kelas pembangun yang merupakan spesies mangrove sejati (Tabel 3). Informasi pada tabel terlihat jelas bahwa famili Rhizophoraceae lebih mendominasi dan terdapat 5 jenis yang ditemukan pada daerah penelitian, meskipun jika dilihat dari keseluruhan kawasan pulau masih dapat diketahui jenis lainnya, namun keterbatasan biaya membuat peneliti lebih memfokuskan pengambilan data pada kawasan teluk yang dianggap merupakan daerah mangroave terpadat di Pulau Buano sebagai region of interest (ROI).

## Klasifikasi tutupan lahan
Kelas tutupan lahan mangrove terdiri dari 5 kelas utama yaitu badan air, bukan mangrove, lahan terbuka, ladang dan mangrove yang telah dipetakan dengan baik. Hasil  klasifikasi  menunjukkan  informasi bahwa mangrove tersebar pada kawasan Teluk Valentine Pulau Buano. Peningkatan sebaran kelas baik lahan terbuka, ladang dan juga mangrove mengalami perubahan yang  signifikan  jika  dilihat  dari  hasil  yang diperoleh pada periode tahun 2003-2015.
Hasil yang diperoleh, perubahan yang terjadi pada kawasan mangrove Teluk Valentine tidak mengalami kerusakan maupun perubahan alih fungsi lahan
lainnya, hal ini terlihat dengan bertambahnya luasan areal mangrove dari tahun ke tahun yang diakibatkan pertumbuhan secara alami. Terkait dengan pertumbuhan alami mangrove di kawasan tersebut masyarakat juga memberikan informasi tambahan tentang  mengapa kawasan tersebut tetap baik dan tidak mengalami degradasi. Umumnya masyarakat sekitar hanya memanfaatkan kawasan ekosistem mangrove Teluk Valentine sebagai salah satu lokasi untuk menaruh alat tangkap bubu untuk kepiting bakau. Hal ini terlihat dari dijumpainya beberapa alat tangkap bubu di sekitar areal mangrove. Kendati demikian penuturan dari warga, penangkapan tersebut bersifat minor atau hanya sementra di sela aktifias penangkapan di laut dan saat tertentu pada cuaca buruk.
Hasil uji akurasi menunjukan hasil  yang  memuaskan.  Nilai  akurasi keseluruahan (OA) untuk kedua hasil klasifikasi  pada  tahun  2003  dan  2015 berkisar 85-88 % dan nilai statistik Kappa berkisar antara 0.78-0.81 (Tabel 4). Hasil akurasi yang diperoleh memiliki rentang yang mirip dengan penelitian sebelumnya seperti Conchedda et al. (2008) yang memetakan mangrove dengan menggunakan teknik klasifikasi  berbasis  objek,  menggunakan citra SPOT XS dengan 6 kelas penutup lahan, sebesar 85.7%. Son et al. (2014) memetakan mangrove menggunakan data Landsat dengan  teknik  klasifikasi  berbasis  objek, sebanyak lima kelas penutup lahan, dengan rentang akurasi yang diperoleh 82.3-84.2%. Hasil yang diperoleh terlihat  jelas bahwa pemetaan mangrove menggunakan teknik klasifikasi berbasis objek (OBIA) merupakan salah satu alternatif yang menjanjikan. Hasil yang diperoleh menunjukkan kelas mangrove dapat dipetakan dengan baik, hal tersebut dapat di lihat pada (Gambar 2). Selain itu tingginya nilai pada akurasi user dan produser yang dihasilkan oleh ke dua data, yaitu lebih besar dari 90% (Tabel 4). Tingginya nilai akurasi mengindikasikan bahwa  teknik  klasifikasi  berbasis  objek sangat baik untuk dijadikan sebagai alternatif dalam memetakan mangrove dan penutupan lahan yang ada di sekitarnya. Kendati demikian masih ditemukan kesalahan  dalam pemisahan kelas mangrove terhadap kelas lainnya. Terdapat beberapa kemungkinan untuk menjelaskannya yaitu penutupan lahan yang berada di sekitar kawasan mangrove dan menempati kawasan morfologi yang sama. Hal ini menyebabkan sulit untuk membedakan kemiripan

## spektral saat pemilihan sampel objek untuk
membangun kelas yang spesifik Conchedda et al. (2008).

## Tabel 3. Komposisi spesies mangrove
Famili Spesies Rhizophoraceae Bruguiera gymnorhiza Rhizophora mucronata Rhizophora apiculata Ceriops decandra Ceriops tagal
Tabel 4. Hasil uji akurasi 2 seri citra Landsat . UA, PA dan Kappa untuk akurasi kelas mangrove Tahun UA PA OA Kappa 2003 96% 94% 85% 78% 2015 97% 93% 88% 83%

## Gambar 2. Peta klasifikasi tutupan lahan pada lokasi penelitian menggunakan teknik klasifikasi berbasis objek (OBIA)

## Perubahan mangrove
Sebaran terlihat pada  tahun 2003 dan 2015, luasan mangrove di Teluk Valentine bertambah. Laju perubahan pada lokasi disebabkan oleh pertumbuhan secara alami. Telah dijelaskan sebelumnya bahwa pada kawasan ini tidak mendapat tekanan yang berdampak pada perubahan lahan mangrove dan hanya pada waktu tertentu sering digunakan untuk aktivitas penangkapan kepiting bakau. Rentang perubahan yang terjadi di kawasan mangrove dari tahun 2003 hingga 2015 dapat dilihat dari estimasi perubahan lahan yang terdapat pada Tabel 5. Pada Tabel terlihat perubahan yang dialami oleh tutupan lahan baik mangrove maupun tutupan lahan lainnya. Luas mangrove di Teluk Valentine tidak begitu
banyak berubah, terlihat dari perolehan data luasan mangrove mengalami penambahan dibandingkan pengurangan. Perubahan luasan lahan terlihat jelas pada ladang, hal tersebut dikarenakan pada tahun 2003 terdapat banyak lahan yang akan digarap menjadi kawasan perkebunaan, namun seiring berjalannya waktu kondisi lahan berubah menjadi kawasan hutan (non mangrove) dan perkebunanan kelapa diakibatkan kegiatan pertanian/ perkebunan pada lokasi tersebut. Laju perubahan mangrove dari tahun 2003 ke 2015 sebesar 1.2% hal ini mengindikasikan bahwa kawasan tersebut tidak mengalami kerusakan yang diakibatkan baik oleh manusia maupun kondisi alam. Perubahan luasan badan air tidak banyak mengalami perubahan dan kawasan non mangrove mengalami penambahan sebesar 65%,
ladang mengalami pengurangan sebesar 92% dan lahan terbuka penambahan sebesar 1.7%. Peran pemerintah setempat sangat dibutuhkan agar kesadaran masyarakat tentang pentingnya kawasan mangrove ini tetap terjaga dan lestari sehingga kelak masih dapat di manfaatkan secara baik bagi generasi selanjutnya.
Tabel 5. Estimasi luasan tutupan lahan (hektare) Tahun Badan air Bukan mangrove Ladang Lahan terbuka Mangrove 2003 3199.5 1703.4 1213.2 457.5 258.3 2015 3199.8 2808.8 89 465.7 261.4

## KESIMPULAN

## Kesimpulan
Hasil  klasifikasi  metode  berbasis objek (OBIA) dengan menggunakan citra Landsat 7 ETM+ di kawasan Teluk Valentine Pulau Buano dapat memetakan kawasan hutan mangrove dengan baik yaitu OA 85- 88% serta UA dan PA yang melebihi 90%. Hasil perbandingan  akurasi antara metode OBIA dan piksel terlihat bahwa penggunaan metode OBIA lebih baik  dalam memetakan kawasan mangrove. OBIA 88% dan piksel 64%.

## DAFTAR PUSTAKA
Alatorre, LC, R. Sánchez-Andrés, S. Cirujano, S. Beguería, S. Sánchez-Carrillo. 2011. Identification of mangrove areas by remote sensing: The roc curve technique applied to the northwestern Mexico coastal zone using landsat imagery. Remote Sens , 3(8):1568- 1583. Badan Standarisasi Nasional. 2011. Klasifikasi penutup lahan. Jakarta. Blaschke T. 2010. Object based image analysis for remote sensing. ISPRS J.
Photogramm , 65(1):2-16.
Blaschke T, Hay GJ. 2001. Object-oriented Image Analysis and Scale-Space: Theory and Methods for Modeling and Evaluating Multiscale Landscape Structure, Isprs A Photogramm 34: 22-
29.
Burnett C, Blaschke T. 2003. A multi-scale
Segmentation/object Relationship Modelling Methodology for Landscape Analysis, Ecol Model 168: 233-249.
Conchedda  G,  Laurent  D,  and  Philippe M. 2008. An object-based method for mapping and change analysis in mangrove ecosystem. ISPRS J. Photogramm , 63:578-589.
Congalton RG, Green K. 2009. A ssessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices . Boca Raton (US): CRC Press. Coppin P,  Jonckheere I, Nackaerts K, Muys B, and Lambin E. 2004. Review article. Digital  change  detection  methods  in ecosystem monitoring: a review. Int. J Remote Sens , 25(9):1565-1596. Felde  GW,  Anderson  GP,  Cooley  TW, Matthew  MW,  Adler-Golden  SM,  Berk A, Lee J. 2003. Analysis of Hyperion Data  with  the  FLAASH  Atmospheric Correction Algorithm. 2003 IEEE IGARSS: Learning from Earth’s Shapes and Colours; Toulouse . Ferreira, MA, Andrade F, Bandeira SO, Cardoso  P,  Mendes  RN,  and  Paula  J. 2009. Analysis of cover change (1995– 2005) of Tanzania/ Mozambique trans- boundary mangroves using landsat imagery. Aquat. Conserv. Mar. Freshw.
Ecosys , 19(S1):S38-S45. Giri, CP, Pengra B, Zhu Z, Singh A, and
Tieszen LL. 2007. Monitoring mangrove forest dynamics of the Sundarbans in Bangladesh and India using multi- temporal satellite data from 1973 to 2000. Estuar Coast Shelf S , 73(1-2):91- 100.
He  C,  Wei  A,  Shi  P,  Zhang  Q,  and  Zhao  Y. 2011.  Detecting  landuse/land-cover change in rural– urban fringe areas using extended change-vektor analysis. Int. J. App. Earth Obs , 13(4):572-585. Helmi M, Karyono A, dan Pribadi R. 2013. Analisis perubahan luas mangrove berdasarkan  citra  satelit  IKONOS tahun 2004 dan 2010 di kecamatan Mlonggo, tahunan dan kedung kabupaten jepara jawa tengah. J. Mar. Res , 2(3):129-137.
Heumann BW. 2011. Satellite remote sensing of mangrove forests: Recent advances and future opportunities. Prog. Phys.
Geog , 35(1):87-108.
Jhonnerie  RS,  Siregar  VP,  Nababan
B,  Prasetyo  LB,  Wouthuyzen  S. 2014.  Deteksi  perubahan    utupan mangrove menggunakan citra landsat berdasarkan  klasifikasi  hibrida  di sungai kembung, pulau bengkalis, provinsi riau. Jurnal ilmu dan teknologi kelautan tropis . Vol. 6(2): 491-506
Kirui KB, Kairo JG, Bosire J, Viergever KM,
Rudra S, Huxham M, and Briers RA.
2013. Mapping of mangrove forest land cover change along the Kenya coastline using Landsat imagery. Ocean Coast.
Manage , 83:19-24. Kuenzer  C,  Bluemel  A,  Gebhardt  S,  Quoc TV, and Dech S. 2011. Remote sensing of mangrove ecosystems. A review. Remote Sens , 3(5):878-928. Long JB, and Giri C. 2011. Mapping the
Philippines’ mangrove forests using
Landsat imagery sensors, 11(3):2972-
2981.
Navulur  K.  2007.  Multispectral  Image Analysis using the Object-oriented Paradigm, Taylor & Francis Group, LLC.
Rouse JW, Haas R, Schell J, and Deering D. 1974. Monitoring vegetation systems in the great plains with erts. Third Earth Resources Technology Satellite-1
Symposium, Greenbelt, NASA.
Roy DP, Wulder MA, Loveland TR, Allen RG, Anderson  MC,  Helder  D,  Irons  JR,
Johnson  DM,  and  Kennedy  R.  2014. Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research. Remote Sens Environ , 145(0): 154-172.
Son N, Chen C, Chang N, Chen C, Chang L,
and Thanh B. 2014. Mangrove mapping and change detection in Ca Mau Peninsula, Vietnam, using Landsat data and object-based image analysis.
IEEE J. Sel. Topics. Appl. Earth Observ,
99:1-8.
Taşdemir  K,  Milenov  P,  Tapsall  B.  2012.  A hybrid method combining SOM-based clustering and object-based analysis for identifying land in good agricultural condition. Comput Electron Agr . 83: 92- 101.
Xu  H.  2006.  Modification  of  normalized difference  water  index  (NDWI)  to enhance open water features in remotely sensed imagery. Int. J. Remote Sens , 27(14): 3025-3033.
Zha  Y,  Gao  J,  and  Ni  S.  2003.  Use  of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. Int.J. Remote Sens , 24(3):583-594. Zhang  X,  Xiao  P,  and  Feng  X.  2013.
Impervious surface extraction from high-resolution satellite image using pixel and object-based hybrid analysis.
Int. J. Remote Sens , 34(12):4449-4465.