## KARAKTERISASI 3D SUBSTRAT BENTIK PERAIRAN KARANG PULAU BONETAMBUNG MAKASSAR
The 3D Characterisation of Coral Waters Benthic Substrate of Bonetambung Island, Makassar
Muhammad Banda Selamat  , Amir Hamzah Muhiddin dan Marzuki Ukkas
Diterima : 21 Mei 2014; Disetujui : 9 Juli 2014

## ABSTRACT
The objective of this study is to characterize benthic substrate of Bonetambung reef area using worldview 2 high resolution satellite imagery.  About 14.273 depth spot were deploy to build bathimetric model of the study area. The  correlation  of  pixel  radiance  value  from  satellite  imagery  and  depth  value  from  field  measurement  were became   the basis to classify geomorphologic zone of  shallow  water area up to 7 meter depth. Between three interpolator tested, the natural neighbor interpolator has produced the best bathymetric model with root mean square error 0.3 meter and benthic substrate coverage model with thematic accuracy 62%.  These approach be able  to  recognize  four  substrate  type  in  general,  such  as  sand,  seagrass,  rubble  and  coral.    Geomorphic segmentation based on bathymetric profile and radiance value of worldview 2 imagery may also maps the reef flat,  reef  slope  and  lagoon  area  hence  may  support  the  benthic  substrate  modeling.    This  study  showed  us  a potential technic to develop a modelling for juvenile fish transport at Bonetambung coral waters.
Key words: benthic substrate bathymetry, worldview imagery, thematic accuracy

## PENDAHULUAN
Analisis spasial untuk wilayah yang luas menjadi sangat diperlukan saat ini sehubungan dengan berbagai  bentuk  eksploitasi  sumberdaya  hayati  laut  yang    berlebihan,  sehingga  memunculkan kebutuhan  pengelolaan  dan  konservasi  kawasan  (Kendall  et  al.  2003).  Riset  dan  pengembangan teknologi  untuk  karakterisasi  spasial  substrat  dasar  penting  dilakukan  untuk  mendukung  kegiatan perencanaan  dan  pengelolaan  wilayah  pesisir  dan  laut,  eksplorasi  dan  eksploitasi  sumberdaya  hayati laut.  Hal ini merupakan salah satu amanah dari Undang undang Republik Indonesia nomor 27 tahun 2007  tentang  pengelolaan  wilayah  pesisir  dan  pulau-pulau  kecil  yang  menyatakan  perlunya  integrasi antara perencanaan pembangunan  ekosistem  darat dan laut, ilmu pengetahuan  dan  manajemen  dalam pemanfaatan sumberdaya secara berkelanjutan.
Zona geomorfologi karang umumnya mudah dipetakan dari data penginderaan jauh (Mumby & Harborne 1999).Zona geomorfologi  memiliki batas-batas yang tegas  misalnya perbedaan  kedalaman, sehingga  dapat  langsung  di  terjemahkan  secara  visual  dari  citra  satelit  meskipun  tanpa  survei lapangan.Studi  yang  dilakukan  sebelumnya  oleh  Selamat  et  al.  (2012)  telah  membuktikan  bahwa segmentasi  kedalaman  berdasarkan  zonasi  geomorfologi,  dapat  meningkatkan  akurasi  karakterisasi spasial substrat dasar.
Dalam  upaya  memodelkan  suatu  bagian  terrain  dari  suatu  permukaan  bumi,  dibutuhkan sekumpulan  data  titik  dari  permukaan  bumi  tersebut.Model  terrain  digital  (DTM)  merupakan gambaran  tiga  dimensi  permukaan  tanah  terbuka  tanpa  objek  apapun  diatasnya.    Model  permukaan digital  ( Digital Surface Model /DSM) adalah   gambaran permukaan bumi termasuk  objek-objek  yang ada padanya seperti tanaman dan gedung.
Model  elevasi  digital  (DEM)  merupakan  turunan  dari  DSM  dan  DTM,  yaitu  suatu  bentuk  penyajian informasi  ketinggian  muka  bumi.Kebanyakan  data  yang  diturunkan  dari  satelit  dan  wahana  terbang lainnya  sebenarnya  merupakan  DSM  (Li  et  al.  2005).DEM  dapat  dibangun  dari  berbagai  teknik pengukuran  lapangan,  penginderaan  maupun  di  laboratorium.      Beberapa  teknik  yang  pernah
 Korespondensi :
Jurusan Ilmu Kelautan, Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan, Universitas Hasanuddin Jl. Perintis Kemerdekaan Km 10, Tamalanrea, Makassar 90245 Telp./Fax: (0411) 587000. E-mail:mbandas2006@yahoo.com
digunakan  menurut    Florinsky  (2012),  adalah:    survei  topografi,  survei  GPS,  fotogrammetri,  radar, survei laser, pemeruman dan penginderaan jauh optik.
Tujuan  dilakukannya  studi  ini  adalah  untuk  mengembangkan  metode  karakterisasi  substrat  3D dengan  pendekatan  analisa  citra  berbasis  objek  (similaritas  substrat,  zona  geomorfologi  dan kedalaman).    Adapun  manfaat  yang  dapat  diperoleh  dari  studi  ini  adalah  tersedianya  geodatabase substrat dasar 3D kawasan Bonetambung, yang  dapat digunakan untuk pemodelan arus  dan estimasi pergerakan juvenil ikan-ikan karang.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini dilakukan selama kurang  lebih  enam (6) bulan  mulai  dari Juni  hingga Nopember 2013.    Penelitian  lapangan  berlokasi  di  sekitar  Pulau  Bonetambung,    Makassar.    Survei  lapangan dilakukan  sebanyak  dua  kali  yaitu  pada  7    September  dan  17  hingga  20  Oktober  2013.    Kegiatan lapangan  mencakup  pengukuran  pasang-surut,  penentuan  posisi,  pemeruman  batimetri,  survei sedimen,  survei  penutupan  lamun  dan  karang,  serta  perekaman  objek  dasar  menggunakan  wahana pencitra  karang  (WPK).WPK  dibangun  sendiri  dari  material  berupa  besi  pelat,  akrilik,  PVC  dan fiber.Peta lokasi penelitian lapangan disajikan pada Gambar 1.Pengolahan dan analisis data dilakukan di Laboratorium Geomorfologi dan Manajemen Pantai, FIKP Unhas.
Gambar 1. Lokasi Studi

## Pengamatan Pasang Surut (PDKK,  2004)
Pengamatan  pasang  surut  dilakukan  setiap  jam  dari  tanggal  8  September  hingga  7  Oktober  2013 menggunakan  rambu  pasut.  Analisis  komponen  pasut  pada  hasil  pengamatan  dilakukan  dengan metode least-square menggunakan  program  t_tide.  Konstanta  harmonik  yang  dihasilkan  digunakan untuk memprediksi prilaku pasang surut di luar waktu pengamatan.

## Survei Substrat Berbasis Video dan Pemeruman Batimetri
Survei  habitat  dasar  perairan  mencakup  penentuan  posisi,  batimetri  dan  pengukuran  dinamika  muka laut  (terutama  pasang  surut)  secara  simultan.Desain  jalur  survei  mengikuti  profil  batimetri  Pulau Bonetambung.Pencitraan habitat bentik dilakukan dengan menggunakan video yang ditempatkan pada wahana  pencitra.Selain  membawa  kamera  video,  wahana  pencitra  juga  untuk  membawa  sensor pengukur  kedalaman  dan  posisi  (GPS).Nilai  kedalaman  dari  survei  pemeruman  dan  dari  citra kemudian  disatukan  dengan  mengacu  pada  muka  laut  rata-rata.Gambar  video  dijadikan  acuan  untuk klasifikasi substrat pada citra.

## Zonasi Geomorfologi dan Karakterisasi Substrat
Citra  Quickbird  yang  telah  dikoreksi  radiometrik,  nilai  pikselnya  kemudian  dikonversi  ke  nilai radiansi.Konversi ke nilai radiansi spektral di puncak atmosfer (top-of-atmosphere/TOA) berlangsung dalam  dua  tahap.Tahap  pertama  adalah  konversi  ke  radiansi  (Digital  Globe  2010)  dan  tahap  kedua adalah membagi radiansi dengan lebar pita panjang gelombang efektif.
Zonasi  geomorfologi  karang  ditentukan  berdasarkan  nilai  slope  yang  diperoleh  dari  profil  melintang batimetri  dan  nilai  spektral  citra  pada  kanal  merah  dan  infra  merah  dekat.    Pengelompokan  substrat dilakukan berdasarkan:
1) nilai piksel (tanda spektral) substrat dasar dari enam (6) kanal WorldView-2 2) kompilasi  survei penutupan karang (foto PIT) dan lamun 3) hasil interpretasi mosaik citra video
Masing-masing tipe substrat yang ditelah ditentukan tipenya kemudian di plot pada citra sesuai dengan posisinya.Nilai-nilai  piksel  untuk  substrat  tersebut  kemudian  disadap  dari  kanal  coastal,  blue,  green, yellow,  red  dan  red  edge  dan  dikelompokkan  berdasarkan  indeks  kemiripan  Bray  Curtis  (Clarke  & Gorley 2006).

## Uji Interpolator Batimetri
Interpolasi data batimetri gabungan dari survei pemeruman dan citra dilakukan dengan menggunakan 4 interpolator yaitu kriging, nearest neighbor, inverse  distance  dan natural neighbor.Sejumlah sampel uji dari titik perum diambil untuk dibandingkan nilainya (pada lokasi geografi yang sama) dengan nilai hasil  interpolasi.Pengambilan  sampel  diwakili  oleh  nomor  lokasi  (stasiun)  dan  untuk  keperluan  itu, sejumlah  n  bilangan  acak  dibangkitkan  pada  batas  nilai  yang  disesuaikan  dengan  banyaknya  data perum.Perbandingan  antara  nilai  lapangan  dengan  nilai  prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan parameter Akurasi (Höhle J dan Höhle M 2009).

## Analisis Citra berbasis Objek dan Uji Akurasi
Analisis citra berbasis objek dilakukan dengan tiga tahapan berikut (Blaschke, 2010):
1.  Segmentation  citra.    Untuk  mendapatkan  informasi  penting  dari  suatu  citra,  segmentasi  dilakukan agar  citra  terkelaskan  menjadi  ”objek-objek  primitif”  yang  merupakan  unsur  dasar  pembentuk citra.Segmentasi  dimengacu  pada  bentuk,  ukuran,  warna  dan  topologi  piksel  yang  parameternya dikontrol oleh operator.
2.  Menyusun  Hirarki  objek  citra.  Setiap  level  objek  citra  dihubungkan  ke  objek  tetangganya  yang sederajat,  superobjek  yang  diatasnya  (skala  lebih  kasar)  dan  subobjek  yang  dibawahnya  (skala  lebih detail).
3.  Klasifikasi  citra.  Klasifikasi  dilakukan  dengan  cara menetapkan  kelas  objek  berdasarkan  sejumlah kriteria dan fitur yang ditetapkan oleh operator.
Uji akurasi tematik kemudian dilakukan dengan cara membandingkan informasi spasial dari lapangan dengan  peta  citra  hasil  klasifikasi.Hitungan  akurasi  citra  dilakukan  dengan  membuat  matrik  konfusi (Congalton  dan Green, 2009).Perhitungan uji akurasi mencakup besaran overall accuracy, producer’s accuracy,  dan  user’s  accuracy.    Overall  accuracy  adalah  persentase  dari  piksel  yang  terkelaskan dengan  tepat,  producer’s  accuracy  adalah  peluang  rata-rata  suatu  piksel  yang  menunjukkan  sebaran dari masing-masing kelas yang telah diklasifikasikan di lapangan dan user’s accuracy adalah peluang rata-rata suatu pixel secara aktual yang mewakili kelas-kelas tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pasang Surut dan Model Batimetri
Pengamatan  pasang  surut  di  Bonetambung  di  lakukan  setiap  jam  dari  tanggal  8  September hingga  7  Oktober  2013  atau  selama  30  piantan.    Hasil  analisa  komponen  harmonik  dengan  metode kuadrat  terkecil  memperlihatkan  bahwa  tipe  pasang  surut  di  kawasan  ini  merupakan  tipe  campuran dominan  ganda.    Nilai  muka  laut  rata-rata  yang  diperoleh  dari  pengamatan  adalah  0.97  meter. Konstanta  harmonik  digunakan  untuk  memprediksi  tinggi  air  pada  saat  satelit  melewati  kawasan  ini pada  tanggal  16  September  2012  pukul  09:40  Waktu  Indonesia  Tengah.        Nilai  prediksi  muka  laut sesaat pada saat satelit Worldview memotret kawasan ini adalah sekitar 0.93 meter.
Pemeruman  batimetri  di  perairan  karang  pulau  Bonetambung  menghasilkan  sejumlah  14.273 titik  perum.Data  batimetri  terkoreksi  muka  laut  rata-rata  kemudian  digunakan  untuk  membangun model  grid  batimetri.    Terdapat  enam  interpolator  yang  digunakan  yaitu natural  neighbour,  nearest neighbour, inverse distance, kriging, minimum curvature dan radial based function .  Hasil uji terhadap tiga interpolator batimetri yang dianggap memberikan visualisasi terbaik disajikan pada Tabel 1.  Nilai RMSe  interpolator kriging relatif  sama  dengan natural  neighbour yaitu  sekitar  0.3  meter.  Kedua interpolator  ini  relatif  memiliki mean  error yang  kecil.    Dari  tinjauan  visual  terhadap  model  yang dihasilkan  (Gambar  2)  disimpulkan  bahwa  selain  mengestimasi  nilai  di  dalam  himpunan  data  yang ada,  interpolator kriging juga  mengestimasi  nilai  kedalaman  di  luar  himpunan  data.Sebaliknya, interpolator  natural  neighbour  hanya  menginterpolasi  nilai  dalam  batasan  wilayah  yang  sesuai  data lapangan.Berdasarkan  fakta-fakta  tersebut  maka  interpolator natural  neighbour telah  dipilih  untuk membangun model batimetri Bonetambung.

## Tabel 1.  Parameter akurasi interpolator batimetri (meter)
Parameterakurasi Natural Neighbour Minimum Curvature Kriging RMSE 0.30 0.45 0.29 Standar deviasi 0.17 0.34 0.17 Mean Error 0.09 0.20 0.09

## Zonasi Geomorfologi dan Karakterisasi Substrat
Profil  rataan  terumbu  di  Bonetambung  tergolong  relatif  landai.Kelandaian  di  sisi  Barat  dan Timur  masing-masing adalah 5˚  dan antara 8˚ hingga  13˚.  Bagian  dalam rataan terumbu  yang  dapat dianggap  sebagai  ”gobah”  memiliki  kelandaian  antara  2˚  hingga  4˚  dengan  daerah  daerah  terdalam mencapai 7.6  meter  dibawah  muka  laut rata-rata.  Sisi Barat Daya hingga  Barat pulau Bonetambung memiliki  profil  batimetri  yang  lebih  beragam  relatif  terhadap  sisi  lainnya.  Bagian  timur  pulau merupakan rataan pasir, dangkal dan umumnya merupakan kawasan padang lamun. Di sisi Barat Laut meskipun memiliki substrat dasar dan kedalaman yang relatif hampir sama dengan sisi Timur, namun tidak dijumpai padang lamun.
Gambar 2.  Visualisasi model batimetri dari beberapa interpolator a) Radial based Function, b) Nearest Neighbor, c) Natural Neigbo u r, d) Minimum curvature, e) Inverse distance dan d)
Kriging
Zonasi  geomorfologi  mengacu  pada  terminologi  dari  Kuchler  (1986)  yang  pada  dasarnya merupakan  pengembangan  dari  Maxwell  (1968).Selain  mempertimbangkan  substrat  bentik  yang  ada di wilayah studi, zonasi geomorfologi juga dilakukan berdasarkan profil kedalaman.  Perairan karang Pulau  Bonetambung  dapat  dikategorikan  sebagai  lagoonal  platform  reef    dengan  komponen  zonasi geomorfologi terdiri atas : reef slope , reef front , algal rim , coral zone , sand flat , lagoon dan lagoonal reef .      Selanjutnya,  zonasi  spasial  geomorfologi  dihasilkan  dari  citra  Worldview  dengan  cara membandingkan  profil  batimetri  lapangan  profil  nilai  radiansi  kanal  6  dan  4  (Gambar  32b).    Dalam studi  ini  perairan  karang  di  Bonetambung  dikelompokkan  menjadi  zona reef  flat (termasuk  di dalamnya algal rim, sand flat, reef front ), reef slope dan lagoon .
I ndeks similaritas Bray Curtis telah digunakan untuk menetapkan secara statistik substrat yang nyata  dapat  dibedakan  dari  citra  satelit.Gambar  3  memperlihatkan  tingkat  kemiripan  kelompok substrat  berdasarkan  kedekatan  nilai  spektralnya.    Ada  empat  kelompok  substrat  yang  terpisahkan secara nyata berdasarkan nilai spektal yaitu:
1. Kelompok substrat dca+ dan karang+
2. Kelompok pasir+
3. Kelompok alga+
4. Kelompok rubble+ dan lamun+
Dengan  pertimbangan  banyaknya  sampel  dan  pengamatan  visual  di  lapangan,  keempat  kelompok substrat itu didefinisikan kembali menjadi :
1. Kelompok karang+ (termasuk dca+ dan alga+)
2. Kelompok pasir+
3. Kelompok rubble+
4. Kelompok Lamun+

## Gambar 3. Indeks kemiripan (Bray-Curtis) substrat dasar di Bonetambung
Pertimbangan  distribusi  kedalaman  substrat  juga  dimasukkan  proses  karakterisasi,  sehingga perlu  dicari  pola  hubungan  antara  nilai  piksel  kanal-kanal  1  hingga  6  citra  worldview  terhadap kedalaman untuk keempat substrat tersebut.  Dari keenam kanal tersebut dapat dikatakan bahwa kanal 6 adalah kanal yang paling tidak sensitif terhadap perubahan kedalaman, sementara kanal yang paling representatif  adalah  kanal  5  dan  4.    Kompilasi  persamaan  penduga  kedalaman  berdasarkan  tipe substrat dan koefisien attenuasi diffuse disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Persamaaan regresi kedalaman substrat dan koeffisien attenuasi
Substrat Persamaan regresi Koefisien determinansi (R2) Koefisien attenuasi difus Pasir + Y=0.401x+0.663 0.971 0.401 Lamun + Y=0.452x+0.334 0.966 0.452 Rubble + Y=0.090x+0.455 0.803 0.090
Akurasi  tematik  dihasilkan  dari  matriks  kontingensi  antara  data  lapangan  (yang  dianggap benar)  dengan  data  citra  hasil  klasifikasi  (Tabel  3).      Nilai  kesalahan  total  diperoleh  dari  akumulasi kesalahan  di setiap langkah seperti penentuan tipe substrat  dari video, posisi  gambar, posisi  objek  di citra dan serangkaian proses pengolahan citra.  Nilai kesalahan total yang dihasilkan adalah 36% (total Kappa)  atau  setara  dengan  akurasi  64%.    Nilai  ini  sebenarnya  dapat  dikatakan  rendah  namun berpotensi untuk ditingkatkan dengan menyempurnakan tahapan-tahapan yang mendahuluinya.
Tampilan  dari  karakterisasi  3D  substrat  dasar  telah  menghasilkan  model  batimetri  substrat seperti  yang  disajikan  pada  Gambar  4b.Secara  umum  terdapat  empat  tipe  substrat  yang  dikenali dengan  persentase  luasan  dan  akurasi  tematik  masing-masing  dirinci  pada  Tabel  4.Model  batimetri substrat  menyajikan  secara  lebih  tegas  distribusi  spasial  dan  vertikal  tipe  substrat  pada  zona-zona geomorfologi  Pulau  Bonetambung.Sebaran  tipe  substrat  ini  agak  sulit  dikenali  pada  citra  worldview yang  asli  (Gambar  4a).    Selain  itu,  tampilan  model  batimetri  substrat  secara  tiga  dimensi  ini  dapat secara  langsung  menggambarkan  profil  vertikal  lingkungan  perairan  karang  di  sekitar  Pulau Bonetambung.
Tabel 3.  Matriks akurasi tematik
karang lamun rubble pasir total errorC Unclass 3 9 3 1 7 1.0000 Karang + 42 0 18 6 65 0.3538 Lamun + 0 11 0 12 23 0.5217 Rubble + 15 10 26 15 66 0.6061 Sand + 1 3 9 28 41 0.3171 Total 61 24 56 61 202 ErrorO 0.3115 0.5417 0.5357 0.5410 0.4703
ErrorO     = Errors of Omission   (expressed as proportions) ErrorC     = Errors of Commission (expressed as proportions)
90% Confidence Interval  =  +/-  0.0578    (0.4125 - 0.5281) 95% Confidence Interval  =  +/-  0.0688    (0.4015 - 0.5391) 99% Confidence Interval  =  +/-  0.0906    (0.3797 - 0.5609)
Overall Kappa = 0.3622
Tabel 4.  Luasan Substrat dan akurasi tematik Tipe substrat Luas (hektar) Persen luas Akurasi tematik Karang + 46.6 36% 48% Lamun + 15.1 12% 60% Rubble + 31.8 25% 82% Pasir + 35.3 27% 57% Total 128.8 100% 62% (a) (b)
Gambar 4. Pulau  Bonetambung  dalam  tampilan  tiga  dimensi:  a)  Citra  Worldview  b)  model batimetri substrat hasil karakterisasi

## KESIMPULAN
Model  batimetri  Pulau  Bonetambung  telah  dibangun  menggunakan  enam interpolator . Metode natural neighbor memberikan visualisasi batimetri terbaik dengan akurasi 0.3 meter.  Terdapat tiga  zonasi  geomorfologi  yang  dikenali  dari  profil  batimetri  dan  citra  yaitu reef/sand  flat,  reef  slope dan gobah .      Indeks  smilaritas  Bray  Curtis  telah  digunakan  sebagai  dasar  untuk  karakterisasi  tipe substrat  dari  citra  Worldview  dan  menghasilkan  akurasi  tematik  sebesar  62%  untuk    4  tipe  substrat yaitu pasir, lamun, rubble serta karang.  zona geomorfologi Tipe substrat karang memiliki persentasi luasan tertinggi (36%) dan tipe substrat dengan luasan terendah adalah lamun (12%).  Dari sisi  akurasi  tematik,  rubble  merupakan  substrat  dengan  akurasi  tematik  tertinggi  yaitu  82%  dan karang  merupakan  substrat  dengan  akurasi  tematik  terendah  yaitu  hanya  48%.    Model  batimetri substrat  secara  visual  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  tegas  distribusi  substrat  bentik diperairan  karang  baik  secara  horizontal  maupun  vertikal.Studi  lanjutan  masih  perlu  dilakukan terutama  untuk  peningkatan  akurasi  tematik,  namun  demikian  model  batimetri  substrat  ini  potensial untukdigunakan  pada  pemodelan  arus  guna  memprediksi  ruaya  ikan  di  zona-zona  geomorfologi perairan pulau Bonetambung.

## Ucapan Terima Kasih
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  dana  BOPTN  Universitas  Hasanuddin  tahun  anggaran  2013.    Penulis mengucapkan terima kasih pada para mahasiswa yang ikut serta dalam pengumpulan data di lapangan: Yushra, Syamsul Rijal, Nugraha Maulana, Abd Tholib, Rahmadi dan Widya.

## Daftar Pustaka
[PDKK]  Pusat  Pemetaan  Dasar  Kelautan  dan  Kedirgantaraan.  2004. Survei  Hidrografi  –  Norma  Pedoman Prosedur Standar dan Spesifikasi . Cibinong:Bakosurtanal
Blaschke T. 2010 . Object based image analysis for remote sensing . ISPRS Journal of Photogram. and Rem. Sens. 65: 2-16.
Clarke KR, Gorley RN. 2006. PRIMER v6: User manual/tutorial . Plymouth: PRIMER-E. hlm 43-67.
Congalton  RG,  Green  K.  2009. Assessing  the  accuracy  of  remotely  sensed  data:  principles  and  practices . Florida:CRC Pr.
Digital Globe. 2010. Radiometric Use of WorldView-2 Imagery-Technical Note . 17 hal
Florinsky IV. 2012 . Digital terrain analysis in soil science and geology . Academic Press. 395 hal
Höhle  J,  Höhle  M.  2009.  Accuracy  assessment  of  digital  elevation  models  by  means  of  robust  statistical methods. ISPRS J. Photog. and Remote Sen. 64:398-406.
Kendall MS, Christensen JD, Hillis-Starr Z. 2003. Multi-scale data used to analyze the spatial distribution of French grunts, Haemulon flavolineatum, relative to hard and soft bottom in a benthic seascape . Environ Biol Fishes. 66:19–26.
Knudby A,  Roelfsema C, Lyons M, Phinn S,  Jupiter S. Mapping fish community variables by integrating field and satellite data, object-based image analysis and modeling in a traditional Fijian fisheries . 2011. Manag. Area Remote Sens 3: 460-483.
Kuchler DA. 1986. Geomorphological Nomenclature: Reef Cover and zonation of The Great Barrier Reef . GBRMPA-TM-8. 39 hal.
Li Z, Zhu Q, Gold C. 2005. Digital terrain modelling: principles and Methodology . CRC Press. 325 hal.
Mumby  PJ,  Harborne  AR.  1999. Development  of  a  systematic  classification  scheme  of  marine  habitats  to facilitate regional management and mapping of Caribbean coral reefs.Biologic. Conserv . 88:155- 163.
Pittman  SJ,  Christensen  JD,  Caldow  C,  Menza  C,  Monaco  ME.  2007. Predictive  mapping  of  fish  species richness across shallow-water seascapes in the Caribbean . Ecological Modelling. 204:9−21.
Selamat MB, Siregar VP, Indra Jaya, Hestirianoto. 2012 . Zonasi geomorfologi dan koreksi kolom air untuk pemetaan substrat dasar menggunakan citra Quickbird .Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan. Vol 2 no 1