## Journal of Scientech Research and Development Volume 5, Issue 2, December 2023
P-ISSN 2715-6974 E-ISSN 2715-5846 Open Access at: https://idm.or.id/JSCR/index.php/JSCR

## ESTIMASI  STOK  KARBON  TERSIMPAN  PADA  HUTAN  MANGROVE  DI PALUH KURAU, DELI SERDANG

## ESTIMATION OF STORED CARBON STOCK IN MANGROVE FORESTS IN PALUH KURAU, DELI SERDANG
Pardip Maulana 1 , Wildan Aprizal Arifin 2 , La Ode Alam Minsaris 3 1,2,3 Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung Email korespondensi: maulanapardip@upi.edu

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Kata Kunci:
Hutan  Mangrove, NDVI, Penginderaan Jauh, Penyimpanan Karbon. Hutan  mangrove  merupakan  ekosistem  penting  di  lokasi  pesisir yang  menyediakan  fungsi  ekologi  dan  ekonomi  yang  penting. Hutan  mangrove  menyediakan  fungsi  penyerap  karbon  dengan menyerap CO 2 dari atmosfer melalui fotosintesis dan penyimpanan karbon pada sedimen. Karbon yang tersimpan dalam lumpur bakau akan  bertahan  selama  ribuan  tahun  sebelum  kembali  ke  atmosfer dan  bertindak  sebagai  penyerap  karbon  jangka  panjang.  Oleh karena  itu,  penting  untuk  memahami  distribusi  karbon  yang tersimpan  di  dalam  ekosistem  mangrove  secara  spasial  dan temporal. Penelitian ini memaparkan upaya pemetaan stok karbon di hutan mangrove dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh.  Penggunaan  Landsat  9  OLI  resolusi  spasial  menengah digunakan  untuk  pemetaan  stok  karbon  mangrove.  Dengan menggunakan  data  Penginderaan  Jauh,  teknik  pengolahan  citra Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) digunakan untuk menentukan  strategi  optimal  dalam  menjelaskan  varians  stok karbon mangrove. Selain itu, penelitian ini mencoba mengukur laju penyerapan  karbon  mangrove  dengan  menggunakan  analisis multitemporal.  Terakhir,  peta  stok  karbon  disajikan  dengan menunjukan  simpanan  karbon  sebesar  136.192,12ton  dengan koefisien determinasi persamaan linear sebesar 0,839.
Copyright © 2023 JSR. All rights reserved .

## ARTICLE INFO ABSTRACT
Keywords: Mangrove Forest, NDVI, Remote Sensing, Carbon Storage. Mangrove  forests  are  important  ecosystems  in  coastal  locations  that provide  important  ecological  and  economic  functions.  Mangrove  forests provide  a  carbon  sink  function  by  absorbing  CO 2 from  the  atmosphere through photosynthesis and storing carbon in sediments. The carbon stored in mangrove mud will persist for thousands of years before returning to the atmosphere  and  acting  as  a  long-term  carbon  sink.  Therefore,  it  is important to understand the spatial and temporal distribution of carbon stored in mangrove ecosystems. This study describes efforts to map carbon stocks  in mangrove  forests  using  remote  sensing  technology.  The  use  of Landsat 9 OLI of medium spatial resolution is used for mapping mangrove carbon  stocks.  Using  Remote  Sensing  data,  the  Normalized  Difference Vegetation  Index  (NDVI)  image  processing  technique  was  used  to determine the optimal strategy to explain mangrove carbon stock variance. In  addition,  this  study  tried  to  measure  the  rate  of  mangrove  carbon sequestration using multitemporal analysis. Finally, the carbon stock map is  presented  showing  carbon  storage  of  136,192.12  tons  with  a  linear equation coefficient of determination of 0.839.
Copyright © 2023 JSR. All rights reserved .

## PENDAHULUAN
Karbondioksida  adalah  salah  satu  gas  rumah  kaca  terbesar  yang  ditemukan  di atmosfer  bumi.  Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  aktivitas  manusia  telah meningkatkan  konsentrasi  karbondioksida  di  atmosfer  bumi,  meningkatnya  efek rumah  kaca  di  alam.  Emisi  gas  rumah  kaca  harus  diturunkan  untuk  mengatasi tantangan perubahan iklim global (Lehmann, 2007). Meningkatnya konsentrasi CO 2 di atmosfer  tersebut  juga  diperkirakan  akan  meningkatkan  konsentrasi  CO 2 di permukaan laut akibat pertukaran gas yang terus menerus antara udara dan air laut (Kurihara  dan  Shirayama,  2004).  Konsentrasi  karbon  dioksida  yang  tinggi  di permukaan laut menyulitkan individu spesies air untuk bernapas. Oleh karena itu, sebagian besar perubahan iklim disebabkan oleh tenggelamnya karbon atmosfer ke daratan dan permukaan laut.
Hutan  tropis  dianggap  sebagai  penyimpan  karbon  terestrial  yang  besar,  terutama mangrove yang ditemukan di daerah subtropis dan tropis, yang sangat produktif dan berbeda  dari  ekosistem lain  yang  termasuk  dalam  menyerap  karbon  (Alongi,  2012; Ahmed  &  Kamruzzaman,  2021).  Meskipun  sebarannya  terbatas,  mangrove  dapat berperan penting dalam penyerapan karbon dengan mengakumulasi sejumlah besar bahan  organik  di  substratnya,  selain  hasil  akar  bawah  tanahnya  yang  tinggi (Komiyama et al., 2000; Srikanth et al, 2016). Pada tahun 2020, ekosistem mangrove di dunia sebesar 14,7 juta ha dimana 3,3 juta ha (20%) diantaranya berada di Indonesia (Global Mangrove Watch, 2020).
Pada  dekade  ini,  penghitungan  stok  karbon  yang  disimpan  oleh  hutan  mangrove sangat diperlukan mengingat perubahan iklim yang cepat (Richards et al., 2020). Selain itu, pola spasial ekosistem mangrove bersifat dinamis karena pengaruh antropogenik dan  alam  (Sherman  et  al,  2003);  penghitungan  karbon  yang  disimpan  oleh  hutan mangrove  harus  dilengkapi  dengan  deteksi  perubahan.  Secara  manual,  data dikumpulkan melalui pengambilan sampel lapangan dan interpretasi visual dari foto
udara. Prosedur tersebut mahal, padat karya, dan memakan waktu. Selain itu, metode tersebut  hanya  memantau  sebagian  dari  area  yang  dipilih.  Pemantauan  kawasan mangrove dengan penginderaan jauh memberikan metode yang lebih cepat, berulang, obyektif, dan efisien di tingkat lanskap (Adil, 2017).
Selain itu, metode penginderaan jauh dapat memungkinkan pemetaan wilayah yang lebih  luas  dengan  memanfaatkan  basis  data  temporal  citra  satelit  yang  jumlahnya semakin bertambah (Navalgund et al., 2007). Indeks spektral adalah metode standar untuk  memantau  biomassa  (Curran,  1981).  Indeks  spektral  juga  dapat  digunakan untuk mengidentifikasi perubahan penyimpanan karbon di hutan mangrove, karena karbon  menyumbang  setengah  dari  berat  kering  biomassa  suatu  spesies  (Myeong, Nowak  &  Duggin,  2006).  Indeks  Vegetasi  Perbedaan  Normalisasi  (NDVI),  yang menggunakan  data  reflektansi  merah  dan  inframerah  dekat,  merupakan  indeks spektral yang paling sering digunakan untuk mengetahui kualitas tutupan lahan pada sebuah kawasan (Nurilmi et al., 2017). Penelitian ini menggunakan NDVI berdasarkan pita merah dan inframerah dekat dan untuk citra Landsat 9 OLI.
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menetapkan metode yang cepat dan berbiaya rendah untuk menghitung penyimpanan karbon permukaan tanah dan CO 2 di hutan mangrove Paluh Kurau Kabupaten Deli Serdang menggunakan citra Landsat 9 OLI sebagai alternatif terhadap pengukuran di lapangan yang lebih rumit, terbatas, dan mahal.

## BAHAN DAN METODE

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Data dikumpulkan pada bulan Oktober 2023 di empat titik di Hutan Mangrove Paluh Kurau,  Sumatera  Utara,  Indonesia  (Gambar  1).  Sebagian  kawasan  mangrove  Paluh Kurau  merupakan  kawasan  Suaka  Margasatwa Karang  Gading  yang  dikelola  Balai Besar Konservasi Sumber Daya Alam Sumatera Utara (BBKSDA SUmut) (Kementerian Kehutanan, 2014), kondisi substratnya didominasi substrat lumpur. Tipe pasang surut di wilayah ini didominasi semi diurnal, artinya terjadi dua kali pasang dalam sehari, namun tinggi dan interval waktunya tidak sama.
Gambar 1. Peta Penelitian dan Sebaran Plot Penelitian

## Data Penelitian
Dalam penelitian ini digunakan citra Landsat 9 OLI pada bulan Oktober 2023. Data diunduh dari halaman Survei Geologi Amerika Serikat ( https://earthexplorer.usgs.gov/ ).  Landsat  9  memiliki  resolusi  spektral  aerosol pantai,  wilayah  tampak,  inframerah  dekat,  inframerah  pendek,  pankromatik,  dan TIRS. Resolusi spasial pita 1 sampai 7 dan 9 adalah 30m, pita 8 adalah 15m, dan pita 10 dan 11 adalah 100m (Vermote et al, 2016).
ArcGIS  10.3  digunakan  untuk  mengolah  citra  Landsat.  Data  citra  Landsat diproyeksikan  ke  sistem  koordinat  Universal  Transverse  Mercator  (UTM),  Datum WGS  1984,  Zone  47  North.  Setelah  diproyeksikan,  gambar  beresolusi  30  m  diubah menjadi 15 m dengan menggabungkan pita PAN (pita ke-8) dengan pita MS (Multi- Spectral).  Gambar  yang  menyatu  menghasilkan  data  yang  lebih  presisi  dan  dapat diandalkan  untuk  pengambilan  keputusan,  sehingga  bermanfaat  untuk  aplikasi seperti klasifikasi objek tanah, pengenalan target, dan interpretasi visual buatan (Li dan Cheng, 2019). Teknik peleburan ini disebut juga dengan pansharpening (Aiazzi et al., 2009). Pansharpening dilakukan karena citra seri Landsat memiliki resolusi spasial terbatas (30 m) dibandingkan citra MS (Pardo-Pascual et al., 2012).
Kombinasi  pita  citra  landsat  digunakan  untuk  mendeteksi  mangrove  di  wilayah penelitian.  False  Colour  Composite  (FCC)  adalah  nama  yang  diberikan  untuk kombinasi pita. FCC yang digunakan pada citra landsat adalah komposit pita 4, 3, 2 (Salam  et  al,  2007);  Kombinasi  pita  ini  dapat  membuat  mangrove  menonjol dibandingkan  yang  lain.  Kawasan  mangrove  ditemukan  dan  diberi  batas menggunakan  interpretasi  visual  dan  digitalisasi  pada  layar.  Setelah  identifikasi kawasan  mangrove,  tahap  selanjutnya  adalah  menggunakan  transformasi  NDVI untuk mengkategorikan kepadatan mangrove ke dalam empat kelas.

## Analisis Kepadatan Mangrove
Metode  NDVI  digunakan  untuk  menilai  kerapatan  hutan  mangrove.  Penentuan mangrove  dilakukan  melalui  interpretasi  visual  dan  delineasi  objek-objek  yang menunjukkan  keberadaan  mangrove.  Mangrove  dapat  diidentifikasi  dengan menggunakan  kombinasi  warna  (Merah:  Hijau:  Biru)  yang  terdiri  dari  pita  IR (Inframerah) yang terdapat pada lapisan merah (Merah), pita NIR (Near Inframerah) yang  terdapat  pada  lapisan  hijau,  dan  pita  Merah  disajikan  pada  lapisan  biru (Conchedda  et  al,  2003).  Mangrove  tampak  berwarna  merah  terang  pada  gambar satelit  FCC  jika  berada  dalam  petak  yang  berkesinambungan.  Lapisan  data  NDVI dijelaskan sebagai berikut:

## 𝑁𝐷𝑉𝐼  = 𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝑒𝑑
𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝑒𝑑
Keterangan:
NDVI = Normalized Difference Vegetation Index NIR = Reflektans Spektral Infrared Red = Reflektans Pita Merah

## Analisis Estimasi Karbon Mangrove
Persamaan  alometrik  Biomassa  Di  Atas  Tanah  (AGB)  dan  Biomassa  Bawah  Tanah (BGB) yang dikembangkan oleh (Komiyama, Poungparn dan Kato, 2005) digunakan dalam penelitian ini.
AGB = 0.251 * 𝛒 * DBH 2.46
BGB = 0.199 * 𝛒 0.90 * DBH 2.22 Keterangan:
AGB = Above-Ground Biomass BGB = Below-Ground Biomass DBH = Diameter at Breast Height 𝛒 = Kepadatan kayu spesies
Dari observasi lapangan, BGB juga dihitung, dan rasio BGB terhadap AGB digunakan untuk menghitung BGB untuk keseluruhan plot karena BGB juga sama pentingnya dalam kasus hutan mangrove. Total biomassa diambil sebagai penjumlahan dari AGB dan BGB.
Nilai NDVI yang diperoleh dari data satelit dan AGB dapat dihitung menggunakan persamaan linear berikut: (Myeong, Nowak & Duggin, 2006).
AGB = (a * NDVI) - b
Keterangan:
AGB = Above-Ground Biomass a, b = Konstanta Persamaan Regresi Linear NDVI =Normalized Difference Vegetation Index
Kandungan karbon dapat diperoleh dengan mengalikan total biomassa dengan faktor konversi sebesar 0,475 (47,5% biomassa, IPCC).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Fisik Hutan Mangrove Paluh Kurau
Hutan mangrove Paluh Kurau berbatasan langsung dengan perairan selat malaka dan lahan  pertanian.  Hutan  mangrove  Paluh  Kurau  terletak  di  sepanjang  garis  pantai perairan  Paluh  Kurau.  Sebagian  besar  hutan  ini  dimanfaatkan  masyarakat  untuk dijadikan tambak pola tanaman mangrove silvofishery dengan ukuran bervariasi dari 5 ha hingga 25 ha yang dipisahkan oleh paluh (sungai air asin) yang menghubungkan muara  laut  perairan  timur  sumatera  utara.  Aktifitas  pertanian  dan  pertambakan memberikan pengaruh menurunnya tutupan mangrove yang secara tidak langsung mempengaruhi  pertumbuhan  mangrove.  Di  muara  Paluh  Kurau  bagian  utara, dicirikan  oleh  vegetasi  mangrove  dengan  keanekaragaman  yang  tinggi,  sedangkan bagian selatan dekat muara belawan, didominasi oleh vegetasi mangrove jenis Nypa Besarnya  muara  di  lokasi  mempengaruhi  jumlah  sedimen  yang  menjadi  media pertumbuhan mangrove.
Hasil penelitian menunjukkan biomassa spesies mangrove di atas permukaan tanah yang  ditemukan  di  lokasi  penelitian  menunjukkan  perbedaan  antara  keempat  plot pengamatan.  Di  plot  3,  biomassa  cadangan  karbon  diatas  tanah  (AGB)  tertinggi 14662,1 ton, dan di plot 4, terendah 1765,3 ton/ha. Secara umum, spesies A. marina
memberikan kontribusi secara penuh di plot 3 (Gambar 2), secara morfologi pohon Avicennia  sp yang  hidup  di  hutan  Paluh  Kurau  berusia  lebih  dari  20  tahun  dan memiliki diameter terbesar 38 cm.

## Gambar 2. Diagram Sebaran Biomassa di Atas Tanah Spesies Mangrove Sesuai Plot Penelitian

## Kepadatan Mangrove di Paluh Kurau
Nilai  aktual  NDVI  berkisar  antara  -1  sampai  +1,  peningkatan  nilai  positif menunjukkan peningkatan vegetasi hijau dan penurunan nilai negatif menunjukkan fitur permukaan non-vegetasi seperti air, medan tandus, es, salju, atau awan (Qi et al., 1994). Nilai NDVI diklasifikasikan menjadi tiga kategori: Non Vegetasi yang meliputi lahan tandus, badan jalan, area bangunan; Vegetasi rendah berupa semak dan padang rumput;  dan  Kepadatan  tinggi  yang  berisi  hutan  beriklim  sedang  dan  tropis berdasarkan nilai NDVI-nya (Hashim et al., 2019). Nama kelas mangrove dan kisaran NDVI-nya ditunjukkan pada tabel 1 dan tabel 2. Rasio NIR dan panjang gelombang Merah, serta indeks turunan satelit lainnya juga dapat digunakan untuk memantau status vegetasi dan kondisi ekosistem mangrove secara efektif (Patil et al., 2015). Selisih antara  serapan  maksimum  radiasi  warna  merah  akibat  klorofil  dan  pantulan maksimum  radiasi  pada  NIR  akibat  struktur  seluler  daun  digunakan  untuk menghitung NDVI (Haboudane et al., 2004). Kombinasi pita merah dan inframerah (IR)  serta  indeks  vegetasi  membantu  mengidentifikasi  hutan  mangrove,  rawa,  dan tanaman lain di zona lahan basah.
Tabel 1. Kelas Vegetasi dan Jenis Objek Berdasarkan Nilai NDVI Kelas Vegetasi Objek Nilai NDVI Non-Vegetasi Lahan tandus, bangunan, badan jalan -1 < NDVI < 0.199 Vegetasi Rendah Padang rumput, semak 0.2 <NDVI < 0.5 Vegetasi Tinggi Hutan iklim sedang dan tropis 0.501 < NDVI < 1
Tabel 2. Kelas Kerapatan dan Jumlah Mangrove Berdasarkan Nilai NDVI Kelas Vegetasi Kerapatan (ind/ha) Nilai NDVI Jarang < 1000 -1 < NDVI < 0.33 Sedang 1000-1500 0.33 < NDVI < 0.42 Rapat > 1500 0.42 < NDVI < 1 Sumber: Adi & Sari (2016)
Kepadatan mangrove diklasifikasikan menjadi 4 kelas untuk mempermudah analisis. Hasil  penelitian  menjelaskan  hutan  mangrove  Paluh  Kurau  dengan  non  vegetasi memiliki  luas  25,6  ha,  vegetasi  rendah  memiliki  luas  151,93  ha,  vegetasi  sedang memiliki  509,73  ha,  vegetasi  tinggi  1371,55  ha.  Secara  kualitatif,  laporan  ini menjelaskan ada banyak mangrove dengan vegetasi tinggi di dekat laut, meskipun ada juga beberapa area dengan vegetasi  rendah antara kepadatan  mangrove tinggi  dan laut. Ada banyak vegetasi sedang mangrove berbatasan dengan area tambak. Vegetasi tinggi  mangrove  banyak  berada  di  tepi  paluh  dan  memiliki  jumlah  luas  tertinggi dibandingkan  dengan  kelas  lainnya.  Mangrove  dengan  vegetasi  rendah  hanya ditemukan di beberapa titik antara vegetasi sedang.

## Gambar 3. Peta Sebaran Kerapatan Hutan Mangrove Desa Paluh Kurau Tahun 2023

## Simpanan Karbon Mangrove Paluh Kurau
Nilai AGB berkisar antara 2,99 gm hingga 14.906,41 gm per piksel dan BGB berkisar antara 411,24 gm hingga 5.499,07 gm per piksel. Total biomassa berkisar antara 414,23 gm hingga 20.405,48 gm per piksel dan kandungan karbon per piksel berkisar antara 387,97 gm hingga 12.175,14 gm. Dari total tersebut, 88,69% disumbang oleh vegetasi kelas  tinggi  yang  mencakup  66,62%  dari  total  luas  wilayah.  Kelas  menengah menyumbang  11,3%  karbon  dengan  cakupan  wilayah  24,75%.  Jika  dibandingkan dengan cakupan wilayah, tipe vegetasi kelas tinggi lebih efektif dalam berkontribusi dalam penyerapan karbon. Perkiraan total karbon sebesar 136.192,12 ton di area seluas 2058,81 hektar menunjukkan hutan mangrove ini dalam kondisi sehat.

## Hasil Analisis Regresi Linear
Sampel kerapatan vegetasi menggunakan fotografi subjektif dianalisis menggunakan analisis regresi linier untuk menunjukkan korelasi dengan nilai NDVI data landsat 9. Berdasarkan  analisis  regresi,  biomassa  di  atas  tanah  memiliki  korelasi  yang  baik dengan  nilai  NDVI  dengan  R=0,9159  dan  koefisien  determinasi  R 2 =0,839.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  biomassa  diatas  tanah  cukup  baik untuk  dimodelkan  dengan nilai  NDVI.  Korelasi  yang  baik  antara  biomassa  diatas  tanah  dan  nilai  NDVI menunjukkan rumus regresi cukup baik untuk pemodelan stok karbon mangrove.

## Gambar 4. Diagram Persamaan Regresi Linear Biomassa Di Atas Tanah Dengan Indeks Vegetasi Sesuai Plot Penelitian

## KESIMPULAN
Mangrove lebih berperan dalam stok karbon lebih tinggi dibandingkan hutan lainnya. NDVI  menunjukkan  hasil  yang  konsisten  di  berbagai  bidang  tingkat  koreksi radiometrik dibandingkan dengan indeks vegetasi lainnya. Pendekatan penginderaan jauh  multitemporal  untuk  memperkirakan  laju  penyerapan  karbon  menunjukkan hasil sebanyak 136.192,12 ton karbon tersimpan dalam hutan mangrove Paluh Kurau, Deli  Serdang  pada  tahun  2023.  Namun  demikian,  jika  dilihat  dari  keakuratan pendugaan  stok  karbon  pada  citra  Landsat  9  OLI,  penelitian  ini  berasumsi  bahwa kesalahan pendugaan sekuestrasi karbon mangrove seharusnya berada di sekitar nilai tersebut. Terakhir, peta yang berasal dari data penginderaan jauh dapat memperbaiki spasial  stok  karbon  mangrove  dan  distribusi  temporal.  Penelitian  di  masa  depan diperlukan  mengevaluasi  keakuratan  estimasi  penyerapan  karbon  dari  analisis multitemporal dan melibatkan stok karbon sedimen dan pengukuran biomassa semak di  kawasan  mangrove  untuk  mendapatkan  stok  karbon  ekosistem  mangrove  yang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Adi,  W.,  &  Sari,  S.  P.  2016.  Detection  of  mangrove  distribution  in  Pongok  Island. Procedia Environmental Sciences , 33 , 253-257.
Adil, A., & Kom, S. 2017. Sistem Informasi Geografis . Yogyakarta: Andi.
Aiazzi, B., Baronti, S., Lotti, F., & Selva, M. 2009. A comparison between global and context-adaptive pansharpening of multispectral images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , 6 (2), 302-306.
Ahmed, S. and Kamruzzaman, M. 2021. Species-specific biomass and carbon flux in Sundarbans  mangrove  forest,  Bangladesh:  Response  to  stand  and  weather variables. Biomass and Bioenergy, 153, p. 106215.
Alongi,  D.  M.  2012.  Carbon  sequestration  in  mangrove  forests. Carbon  management ,
3 (3), 313-322.
Conchedda, G., Durieux, L., & Mayaux, P. 2008. An object-based method for mapping and change analysis in mangrove ecosystems. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 63 (5), 578-589.
Curran,  P.  J.  1981.  Multispectral  remote  sensing  for  estimating  biomass  and productivity. Plants and the daylight spectrum.
Haboudane,  D.,  Miller,  J.  R.,  Pattey,  E.,  Zarco-Tejada,  P.  J.,  &  Strachan,  I.  B.  2004. Hyperspectral  vegetation  indices  and  novel  algorithms  for  predicting  green LAI  of  crop  canopies:  Modeling  and  validation  in  the  context  of  precision agriculture. Remote sensing of environment , 90 (3), 337-352.
Hashim, H., Abd Latif, Z., & Adnan, N. A. 2019. Urban vegetation classification with NDVI  threshold  value  method  with  very  high  resolution  (VHR)  Pleiades imagery. The  International  Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and Spatial Information Sciences , 42 , 237-240.
Komiyama, A. et al. 2000. Top/root biomass ratio of a secondary mangrove (Ceriops tagal  (Perr.)  CB  Rob.)  forest.  Forest  ecology  and  management,  139(1 – 3),  pp. 127 – 134.
Komiyama,  A.,  Poungparn,  S.  and  Kato,  S.  2005  Common  allometric  equations  for estimating the tree weight of mangroves. Journal of tropical ecology, 21(4), pp.
471 – 477.
Kementerian  Kehutanan.  2014.  Keputusan  Menteri  Kehutanan  Republik  Indonesia Nomor SK.579/Menhut-II/2014 tanggal 24 Juni 2014 Tentang Kawasan Hutan Provinsi Sumatera Utara.
Kurihara,  H.  and  Shirayama,  Y.  2004.  Effects  of  increased  atmospheric  CO2  on  sea urchin early development. Marine Ecology Progress Series, 274, pp. 161 – 169.
Lehmann, J. 2007. A handful of carbon. Nature, 447(7141), pp. 143 – 144.
Li,  Z.  and  Cheng,  C.  2019.  A  CNN-based  pan-sharpening  method  for  integrating panchromatic  and  multispectral  images  using  landsat  8.  Remote  Sensing, 11(22), p. 2606.
Myeong, S., Nowak, D. J. and Duggin, M. J. 2006. A temporal analysis of urban forest carbon storage using remote sensing. Remote Sensing of Environment, 101(2), pp. 277 – 282.
Navalgund, R. R., Jayaraman, V., & Roy, P. S. 2007. Remote sensing applications: An overview. current science , 1747-1766.
Nurilmi, Mahmud Achmad dan Suhardi. 2017. Pendugaan Lengas Tanah Inceptisol Pada  Tanaman  Hortikultura  Menggunakan  Citra  Landsat  8.  Jurnal AgriTechno. Vol 10. No 2. p. 135-151.
Pardo-Pascual, J. E. et al. 2012. Automatic extraction of shorelines from Landsat TM and ETM+ multi-temporal images with subpixel precision. Remote Sensing of Environment, 123, pp. 1 – 11.
Patil, V., Singh, A., Naik, N., & Unnikrishnan, S. 2015. Estimation of mangrove carbon stocks by applying remote sensing and GIS techniques. Wetlands , 35 , 695-707.
Qi, J., Chehbouni, A., Huete, A. R., Kerr, Y. H., & Sorooshian, S. 1994. A modified soil adjusted vegetation index. Remote sensing of environment , 48 (2), 119-126.
Richards, D. R., Thompson, B. S., & Wijedasa, L. 2020. Quantifying net loss of global mangrove  carbon  stocks  from  20  years  of  land  cover  change. Nature communications , 11 (1), 4260.
Salam,  M.  A.,  Ross,  L.  G.,  &  Beveridge,  C.  M.  C.  2007.  The  use  of  GIS  and  remote sensing techniques to classify the Sundarbans Mangrove vegetation. J. Agrofor. Environ , 1 (1), 7-15.
Sherman,  R.  E.,  Fahey,  T.  J.,  &  Martinez,  P.  2003.  Spatial  patterns  of  biomass  and aboveground  net  primary  productivity  in  a  mangrove  ecosystem  in  the Dominican Republic. Ecosystems , 384-398.
Srikanth, S., Lum, S. K. Y., & Chen, Z. 2016. Mangrove root: adaptations and ecological importance. Trees , 30 , 451-465.
Vermote, E., Justice, C., Claverie, M., & Franch, B. 2016. Preliminary analysis of the performance  of  the  Landsat  8/OLI  land  surface  reflectance  product. Remote Sensing of Environment , 185 , 46-56.
Watch, G. M. 2020. Global Mangrove Watch 1996 — 2016. UNEP-WCMC Data Viewer .