ISSN: 1907-9931 (print), 2476-9991 (online)

## PEMETAAN HABITAT BENTIK BERBASIS OBJEK MENGGUNAKAN DRONE DI PERAIRAN PULAU GILI LABAK, SUMENEP

## OBJECT-BASED BENTHIC HABITAT MAPPING USING DRONES IN THE WATERS OF GILI LABAK ISLAND, SUMENEP
Adhitya Nugroho 1* , Bisman Nababan 2 , James Parlindungan Panjaitan 2 , Syamsul Bahri Agus 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor, Jawa Barat 16680
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University, Bogor, Jawa Barat, 16680
*Corresponden author email: adhtyanugroho@gmail.com
Submitted: 30 January 2024 / Revised: 19 March 2024 / Accepted: 27 March 2024
http://doi.org/10.21107/jk.v17i1.24518

## ABSTRAK
Pemetaan  habitat  bentik  menggunakan  drone  memiliki  kendala  terkait  kodisi  cuaca  dan  lingkungan, seperti kecepatan angin dan sun glint yang dapat mengganggu  pengambilan gambar  dan klasifikasi gambar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sudut  sensor  drone  yang  optimal,  waktu penerbangan  drone  terbaik  di  lokasi  penelitian,  serta  mengetahui  tingkat  akurasi  algoritma  support vector machine menggunakan metode OBIA. Penelitian ini dilaksanakan di perairan Pulau Gili Labak pada bulan Oktober 2022 menggunakan drone DJI Phantom 4. Penelitian ini menerapkan dua sudut sensor 45° dan 90° serta waktu pengambilan pukul 08:00; 09:30; 13:15; 14:45. Klasifikasi citra drone menggunakan metode OBIA menggunkan metode contextual editing pada level 1 (perairan dangkal). Level 2 menggunakan klasifikasi terbimbing menggunakan algoritma klasifikasi machine learning yaitu support  vector  machine  (SVM)  dengan  input  themathic  layer  dari  data  lapangan.  Klasifikasi  habitat bentik dilakukan pada 6 kelas dengan penerapan skala segmentasi 25, 50, 70, 100. Berdasarkan hasil pengambilan  gambar  waktu  terbaik  menerbangkan  drone  pada  pukul  13:15  menggunakan  sudut sensor  90º  dilokasi  penelitian,  diperoleh  nilai  overall  accuracy  sebesar  84.06%  serta  nilai  kappa 0.78656 pada skala segmentasi 50 dengan algoritma support vector machine.
Kata kunci: pemetaan, habitat bentik, OBIA, drone, Pulau Gili Labak

## ABSTRACT
Benthic habitat mapping using drones has constraints related to weather and environmental conditions, such as wind speed and sun glint that can interfere with image capture and image classification. This study  aims  to  determine  the  optimal  drone  sensor  angle,  the  best  drone  flight  time  at  the  research location, and determine the accuracy of the support vector machine algorithm using the OBIA method. This research was conducted in the waters of Gili Labak Island in October 2022 using a DJI Phantom 4 drone. This research applied two sensor angles of 45° and 90° and the capture time at 08:00; 09:30; 13:15; 14:45. Classification of drone imagery using the OBIA method utilizes contextual editing at level 1 (shallow water). Level 2 uses guided classification using a machine learning classification algorithm, namely  support  vector  machine  (SVM)  with  themathic  layer  input  from  field  data.  Benthic  habitat classification was performed on 6 classes with the application  of segmentation scales of 25, 50, 70, 100. Based on the results of taking pictures of the best time to fly the drone at 13:15 using a 90º sensor angle at the research location, an overall accuracy value of 84.06% was obtained and a kappa value of 0.78656 on a segmentation scale of 50 with the support vector machine algorithm.
Keywords: Mapping, Benthic Habitats, OBIA, Gili Labak Island

## PENDAHULUAN
Pulau  Gili  Labak  merupakan  salah  satu  pulau kecil  yang  secara  administrasi  berada  di
wilayah Kabupaten Sumenep. Pulau Gili Labak merupakan  wilayah  yang  memiliki  potensi wisata strategis serta masuk kedalam kawasan lindung  terumbu  karang  yang  di  prioritaskan
oleh pemerintah Kabupaten Sumenep. Wilayah pesisi memiliki peranan penting dalam kegiatan manusia  dan  proses  biologis,  menjadikannya area  vital  bagi  pertemuan  darat  dan  laut. Daerah pesisir umumnya memiliki peranan vital dalam menjalankan fungsi ekosistem. Sebagai contoh, ekosistem mangrove, terumbu karang, dan  padang  lamun  biasanya  membentuk rangkaian  habitat  perairan  dangkal  dimana organisme  memanfaatkannya  sebagai  tempat pemijahan  dan  pembesaran  pada  tahap  awal kehidupan  bagi  biota  laut  (Nagalkerken et  al., 2015)
Peningkatan dalam teknologi satelit selama 20 tahun terakhir secara signifikan telah meningkatkan  nilai  citra  penginderaan  jauh bagi  ahli  ekologi  (Goodman et  al., 2013). Namun,  dengan  resolusi  spasial  terbaik  pada 31  cm/pixel  untuk panchromatic dan  1.24  m untuk data multispectral (Worldview-3 satellite), citra satelit komersial  masih lebih cocok untuk menilai  sebaran  dan  kondisi  bentik,  zona geomorfologi, konektifitas antara habitat terumbu  karang  dengan  ekosistem  ikan terumbu serta perubahan pada terumbu karang secara
keseluruhan (Hamylton, 2017; Roelfsema et al., 2018).
Pemetaan  dengan  pendekatan  penginderaan jarak  jauh  banyak  menggunkan  citra  satelit, dimana memiliki kendala resolusi spasial yang relative rendah dikarenakan tingginya frekuensi tutupan  awan  (Nababan et  al., 2021),  maka dikembangkan teknologi foto udara menggunakan UAV ( Unmanned Aerial Vehivle ) sebagai  alternatif  utama  dalam  menyediakan data  dan  informasi  spasial  secara  efektif  dan efisien  pada  area  yang  terbatas.  Potensi pengguanaan  UAV  dalam  pemetaan  dan pemantauan laut terus meningkat, karena UAV efektif  dalam  mendapatkan  citra  beresolusi tinggi  dengan  biaya  relatif  rendah  serta fleksibilitas  pengoprasian  pada  saat  tertentu pada  area  kecil  hingga  besar  (Doukari et  al., 2021).  Kemampuan  UAV  dalam  memperoleh resolusi gambar yang tinggi sampai centimeter, yang dimana tidak dapat dicapai menggunakan metode penginderaan jauh lainya, mengisi gap antara  satellite, airborne ,  dan  data  lapangan (Klemas, 2015).
Penerapan  teknologi  UAV  dalam  peneltiain ilmiah untuk pemetaan telah banyak diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang  ilmu seperti  dibidang  kelautan  seperti  penelitian pemantauan  terumbu  karang  (Raber  &  Schill, 2019). Pemantauan kebiasaan habitat dari ikan pari (Oleksyn, 2021) dan pemantauan karakteristik habitat dari rumput laut diperairan
tropis  (Hamad,  2022).  Melakukan  pemetaan habitat  bentik  menggunakan  drone  dan  citra satelit  (Mastu et  al., 2018;  Nababan et  al.,
2021).
Pemetaan menggunakan UAV memiliki banyak keterbatasan terkait dengan kondisi lingkungan dan  cuaca  (misalnya:  kecepatan  angin), parameter oseanografi, dan kondisi laut selama pengambilan  data  (Nahirnick et  al., 2019; Doukari et  al., 2019).  Keterbatasan  tersebut meliputi kondisi lingkungan yang mempengaruhi  kondisi  permukaan  perairan dan  kolom  perairan,  yang  menghambat kemampuan  melihat  dasar  laut.  Faktor  yang mempengaruhi kualitas gambar pada pengambilan  gambar  di  atas  permukaan  laut adalah sunglint . Sunglint terjadi  ketika  sudut pantulan  pancaran  sinar  matahari  sejajar dengan  sudut  pantulan  sensor  kamera.  Pada umumnya  pantulan  specular  menyebabkan kecerahan pada gambar, mengurangi signal to noise dan  mengahasilkan  kesalahan  dalam interpretasi  gambar  serta  mempengaruhi terhadap akurasi data (Muslim et al., 2019).
Menurut (Cox and Munk, 1954; Nababan et al., 2021) menyatakan bahwa keberadaan sunglint dapat  diminimalisir  dengan  cara  memiringkan sensor  kamera  karena  pada  sudut  pandang terbaik  instrument  terhadap  kolom  perairan adalah 45º. Menurut (Mount, 2005; Joyce et al.,
2018;  Chong et  al. ,  2021)  memiringkan  sudut sensor kamera menjauhi nadir dapat menggeser  keberadaan sunglint ke  sudut pinggir  gambar  dengan  begitu  pada  proses mosaic gambar efek keberadaan sunglint dapat berkurang  serta  pengambilan  gambar  pada kecepatan angin yang rendah dan menghindari pengambilan  gambar  pada  tengah  hari.  Serta belum ada informasi pukul berapa pengambilan gambar  drone  yang  optimal  pada  lokasi penelitian.  Sehingga  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  sudut  sensor  berapakah yang paling optimal, waktu yang optimal untuk penerbangan  drone  pada  perairan,  serta mengetahui  tingkat  akurasi  pada  algoritma support vector machine menggunakan metode OBIA.

## MATERI DAN METODE Waktu dan Tempat
Pengambilan data pada penelitian ini dilakukan pada bulan Oktober 2022 di Perairan Pulau Gili Labak, Kabupaten Sumenep. Secara geografis lokasi  penelitian  terletak  antara  7°12'0"  LS  - 7°12'40" LS dan 114°35'0" BT - 114°3'10" BT. Peta  lokasi  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian dan titik pengambilan data.

## Data dan Alat
Data yang digunakan adalah data pengamatan lapang, serta data drone yang di akuisisi pada tangga  28-31  Oktober  2022.  Perangkat drone yang  digunakan DJI  Phantom  4 yang menggunakan  sensor  kamera  RGB  ( red, green,  blue ).  Aplikasi  yang  digunakan  untuk pengoprasian drone menggunkan Dronedeploy . Peralatan yang digunakan untuk pengambilan  data  dilapang  adalah GPS Geodetic , peralatan snorckling, transek kuadrat, kamera underwater , alat tulis underwater , plastic kedap air. Pengolahan dan analisis  data  menggunakan  computer Intel Core  i5 dengan  perangkat  lunak  terdiri  dari: Microsoft office, ArcGIS Dekstop 10.4,
eCognition Developer 64 bit, Agisoft metashape  Professional  64  bit,  Trimbel Business Center 64 bit.
Pengumpulan  data  habitat  bentik  dilapangan dilakukan dengan pengamatan secara langsung dan dikombinasikan dengan menggunakan  teknik  foro  transek  kuadrat (Mastu et  al., 2018).  Transek  kuadrat  yang digunakan berukuran 10x10cm 2 dengan metode  pengambilan  data  secara stratified random sampling . Ukuran luas transek kuadrat disesuakan  dengan  akurasi GPS  Geodetic yang  digunakan,  transek  kuadrat  dengan luasan  yang  kecil  dapat  berfungsi  untuk
memperkecil  error  yang  terjadi  antara  lokasi yang sebenarnya di lapang dengan citra drone yang  diperoleh.  Data  habitat  bentik  yang diambil  sebanyak  415  titik  pengamatan, kemudian dibagi menjadi dua bagian yaitu: (1) sebanyak  208  titik  sebagai  acuan  untuk  RoI ( region of interest ) pada proses klasifikasi citra dan  (2)  sebanyak  207  titik  akan  dijadikan sebagai  data  untuk  uji  akurasi  dari  hasil klasifikasi citra.

## Akuisi Citra UAV
Kualitas  foto  udara  bergantung  pada  kondisi lingkungan  seperti  angin,  arus,  gelombang, tutupan  awan,  dan  internsitas  matahari. Kualitas  terbaik  pada  hasil  foto  udara  akan dihasilkan pada kondisi kecepatan angin yang relative  rendah,  kondisi  permukaan  perairan yang  tenang,  langit  yang  cerah,  serta  tidak adanya sun  glint atau  pantulan  cahaya matahari  yang  berada  di  permukaan  perairan. Kehadiran sun  glint dapat  menyebabkan gambar yang tidak jelas atau pergeseran yang salah  dalam  alur  kerja photogrammetric (Nababan et  al., 2021).  Pada  penelitian  ini proses  akuisisi  citra  UAV  dibagi  menjadi  4 kategori  waktu  untuk  mencari  waktu  dimana hasil  citra  drone  yang  paling  optimal.  Waktu tersebut dibagi menjadi: (a) pukul 08:00-09:15; (b)  Pukul  09:30-10:45;  (c)  Pukul  13:15-14:30; (d)  Pukul  14:45-16:00  WIB.  Sudut  kemiringan
sesor  pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua kategori  yang  pertama  sudut  sensor  90º  dan yang  kedua  45º.  Kondisi  perairan  pada  saat pengambilan drone relative tenang, cerah, dan kecepatan  angin  rendah. Drone terbang  pada ketinggian  120  m  diatas  permukaan  laut. Sidelap dan overlap pada  penelitian  ini menggunakan 70% dengan pengaturan kecepatan terbang drone 15 m/s.

## Proses Citra Orthofoto Digital
Proses orthomosaic foto  udara  dilakukan dengan  beberapa  tahapan  pengolahan  yaitu: (1) add  photo (Memasukkan  data  foto  udara kedalam  Agisoft  Metashape);  (2) Align  photo (Penyesuian  posisi  dan  orientasi  kamera  tiap foto serta membangun model point cloud yang jarang);  (3) Optimize  camera  alignment (Mengoptimalkan  akurasi  parameter  kamera dan  memperiki  adanya  distorsi  pada  foto);  (4) Build  dense  cloud (Penggabungan  tiap  foto menjadi  point  cloud  tunggal  yang  padat berdasarkan perkiraan poisis kamera); (5) Build mesh (Menghubungkan  permukaan  tiap  foto berdasarkan point cloud yang padat); (6) Build texture (Pembentukan tekstur dan warna objek sesuai  dengan  foto);  (7) Building  orthomosaic (Pembentukan  citra  orthofoto);  dan  (8) Export orthomosaic (Ekspor  citra  orthofoto  hasil orthomosaic).  Proses  ini  dikerjakan  secara berurutan  hingga  menghasilkan  citra  orthofoto atau citra UAV (Nababan et al., 2021).

## Koreksi Geometrik
Geometri  pada  gambar  yang  dihasilkan  oleh citra drone harus  dikoreksi  supaya  sesuai dengan system koordinat peta yang digunakan, sehingga gambar yang diperoleh dapat dengan mudah di identifikasi dengan tepat atau titik-titik yang  diamati  dilapang  dapat  di  klasifikasikan dengan  benar  pada  gambar  yang  di  peroleh (Green et  al., 2000).  Koreksi  geometric  pada penelitian  ini  menggunakan Ground  Control Point (GCP) sebanyak empat titik yang disebar merata pada ujung pulau yang digunakan untuk menyesuaikan  posisi  gambar  yang  diperoleh dengan posisi koordinat sebenarnya di lapang. Koreksi geometri untuk gambar drone dilakukan  secara  otomatis  selama  proses orhomosaik  karena  informasi  georeferensi secara  otomatis  dimasukkan  selama  proses tersebut.

## Klasifikasi Citra
Metode  klasifikasi  citra  menggunakan  OBIA ( Object-based  Image  Classification ).  Proses klasifikasi dengna metode OBIA menggunakan objek/segmen  yang  dibangun  dalam  proses
segmentasi citra, yang kemudian diklasifikasikan  berdasarkan  skema  klasifikasi yang terlah ditentukan. Klasifikasi citra dibedakan menjadi dua level klasifikasi, Level 1 untuk  memisahkan  area  penelitian  antara darat, perairan dangkal, laut dalam sedangkan pada klasifikasi level 2 klasifikasi habitat bentik menggunakan algoritma machine learning .
Algoritma yang digunakan adalah multiresolution  segmentation (MRS).  Menurut Nababan et al., (2021) algoritma MRS dimulai dengan  piksel  tunggal  dan  menggabungkan segmen  tetangga  ( neighboring  segments ) hingga ambang
batas ( threshold ) heterogentitas tercapai. Pada proses segmentasi  dengan  algoritma  MRS  terdapat tiga  parameter  penting  yaitu shape (bentuk), compactness (kekompakan), dan scale (skala/ukuran). Pada penelitian
ini menggunakan  skala  segmentasi  level  1 sebesar 200 karena nilai ini mampu menghasilkan peta terbaik untuk level terumbu. Sedangkan  pada  level  2  menggunakan beberapa  skala  segmentasi  parameter  skala yang digunakan pada citra drone adalah MRS 25, 50, 70 dan 100 sedangkan untuk parameter shape dan compactness menggunakan  nilai default  yang  tersedia  sebesar  0.1  dan  0.5. Klasifikasi  level  2  menggunakan classifier dengan penerapan algoritma klasifikasi seperti support  vector  machine (SVM)  dengan input themathic  layer atau  training  area  dari  data lapangan  untuk  mengklasiSikasikan  kelas habitat  bentik.  Formula  dari  masing-masing algoritma  klasifikasi  menggunakan Support vector machine (Tzotsos, 2006):
𝑓(𝑥) = ∑ 𝜆 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 𝑥) + 𝑤 0 𝑖𝜖𝑆
Keterangan: 𝐾 merupakan fungsi kernel, 𝑦 𝑖 dan 𝑥 𝑖 mewakili  sampel  pelatihan, 𝜆 𝑖 merupakan pengganda lagrange, 𝑆 bagian  dari  sampel pelatihan  yang  sesuai  dengan  pengganda lagrange non-zero ,  dan 𝑤 0 adalah  parameter hyperlane .

## Uji akurasi
Uji  akurasi  yang  umum  dilakukan  pada  data hasil  klasifikasi  penginderaan  jauh  adalah matriks kesalahan/ confusion matrix . Perhitungan  akurasi  dengan  cara  membuat table matriks yang membandingkan kelas hasil klasifikasi  citra  dengan  kenyataan  dilapangan berdasarkan data sampel uji lapangan (Prayuda,  2014).  Menurut  Congalton  and Green,  (2009) Confusion  matrix adalah  table yang   digunakan  untuk   menentukan   kinerja
........................... (1)
suatu  model  klasifikasi.  Perhitungan  akurasi menggunakan table ini dapat dilakukan dengan memperhitungkan User Acuracy (UA), Producer Accuracy (PA) dan Overall Accuracy (OA) (Green et al., 2000). Perhitungan masing- asing  akurasi  dihitung  dalam  persamaan berikut (Cogalton dan green, 2009):
𝑂𝐴 = ∑ 𝑛 𝑖𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑛 𝑃𝐴 = 𝑛 𝑗𝑗 𝑛 +𝑗 𝑈𝐴 = 𝑛 𝑖𝑖 𝑛 𝑖+
Keterangan: 𝑘 adalah  jumlah  baris  pada matriks, 𝑛 adalah  jumlah  pengamatan, 𝑛 𝑖𝑖 adalah  jumlah  pengamatan  pada  kolom  ke- 𝑖 dan  baris  ke- 𝑖 dan 𝑛 𝑗𝑗 merupakan  jumlah pengamatan  pada  kolong  ke- 𝑗 dan  baris  ke- 𝑗 . 𝑛 +𝑗 jumlah  dari  sampel  yang  terkelaskan
kedalam  kategori 𝑗 , 𝑛 𝑖+ adalah  jumlah  dari sampel yang terkelaskan kedalam kategori 𝑖 .
Nilai ini menunjukan kondisi kuat atau tidaknya akurasi kesesuaian hasil klasifikasi dari olahan data  citra  dan  keadaan  di  lapangan.  Nilai Kappa memiliki kemungkinan rentang nilai dari 0  hingga  1.00  dengan  kategori  nilai  di interpretasikan berdasarkan (Landis dan Kock, 1977) yang disajikan pada Tabel 1. Perhitungan ini dapat ditulis sebagai berikut:
𝐾 = 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖𝑖 − ∑ 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑘 𝑖=1 𝑛 2 − ∑ 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑖 𝑘 𝑖=1
Dimana: 𝐾 merupakan  koefisien  kappa, 𝑛 merupakan jumlah pengamatan, 𝑘 jumlah baris pada matriks, 𝑛 𝑖𝑖 merupakan jumlah pengamatan  pada  kolong  ke-i  dan  baris  ke-i, 𝑛 𝑖+ merupakan  total  marginal  baris  ke-i, 𝑛 +𝑖 merupakan total marginal kolom ke-i.
Tabel 1. Kategori indeks kappa
Indeks Kappa Kategori < 0 Kurang 0.1 – 0.20 Sedikit 0.21 – 0.40 Cukup 0.41 – 0.60 Moderat 0.61 – 0.80 Baik 0.81 - 1 Sangat Baik Sumber: (Landis dan Kock , 1977)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Akuisi Foto Udara Drone
Hasil perekaman gambar dari drone yang telah dilaksanakan diperoleh gambar sebanyak 8548 gambar.  Jumlah  foto  yang  dapat  dihasilkan pada  proses  akuisi  ditentukan  oleh  tinggi terbang, overlap,  sidelap, cakupan  luas  area. Hal  itu  semua  akan  mempengaruhi  terhadap ground sampling distance (GSD) yang diperoleh  pada  setiap  gambar.  Berdasarkan hasil  pengambilan  gambar  didapatkan  bahwa pengambilan  sudut  kamera  yang  berbeda dapat  menghasilkan  perbedaan  lama  waktu akuisi,  jumlah  foto,  serta ground  sampling distance yang berbeda pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Solar  elevation  angle dan  kecepatan  angin diperoleh  dari  US  National  Weather  Service. Perbedaan  pada  jumlah  foto  dan  lama  waktu akuisisi  gambar  pada  pukul  09:30  pada  sudut sensor 90º dipengaruhi oleh tingginya kecepatan  angin  pada  saat  pengambilan
gambar  yang  mempengaruhi  ketidak  stabilan drone pada  saat  pengambilan  gambar. Menurut Sambodo,  (2019)  sudut pengambilan oblique  atau  miring  45º  akan  menghasilkan luasan  permukaan  lebih  luas  dibandingkan pengambilan foto secara vertical. Sudut elevasi matahari  yang  direkomendasikan  adalah  25º sampai  45º,  jika  sudut  matahari  kurang  atau lebih  dari  yang  direkomenfasikan  maka  dapat menyebabkan  bayangan  pada  dasar  perairan serta  kurangnnya  pencahayaan  dari  matahari (Doukari et  al .,  2019).  Angin  merupakan parameter penting yang mempengaruhi kondosi perairan dengan menyebabkan gelombang permukaan dan dapat memantulkan sinar
matahari yang menyebabkan  efek  pantulan  matahari  pada permukaan laut.
Untuk pemetaan menggunakan  drone  kecepatan  angin  sama dengan atau kurang dari 3.3 m/s (4-7 mph, 4-6 knots) dapat di terima (Nahirnick et al., 2019). Menerbangkan  drone  pada  saat  kecepatan angin  yang  rendah  dapat  mengurangi  resiko blur pada hasil yang gambar (Duffy et al., 2017)
............................................. (2) ................................................... (3) ................................................... (4) ......................... (4)
Tabel 2 . Hasil akuisi data pada sudut 90°
Komponen Sudut sensor 90° 08:00 09:30 13:15 14:45 Overlap 70% Sidelap 70% Ketinggian terbang 120 m 120 m 120 m 120 m Waktu akuisi (jam:menit:detik) 01:18:03 01:01:12 01:16:22 01:18:41 Jumlah foto 1123 1020 1193 1125 GSD cm/pixel 2.97 cm/pix 2.9 cm/pix 2.94 cm/pix 2.9 cm/pix Solar elevation angle 43-62° 65-78° 58-39° 36-18° Kecepatan angin 1.7 m/s 4.2 m/s 1.5 m/s 1.2 m/s Tabel 3 . Hasil akuisi data pada sudut 45° Komponen Sudut sensor 45° 08:00 09:30 13:15 14:45 Overlap 70% Sidelap 70% Ketinggian terbang 120 m 120 m 120 m 120 m Waktu akuisi (jam:menit:detik) 00:56:32 00:57:12 00:58:15 00:56:50 Jumlah foto 1023 1023 1020 1021 GSD cm/pixel 4.29 cm/pix 4.42 cm/pix 4.5 cm/pix 4.54 cm/pix Solar elevation angle 43-58° 65-78° 58-43 36-21° Kecepatan angin 3.3 m/s 3.1 m/s 2.7 m/s 2.7 m/s

## Orthophoto
Foto udara yang telah didapatkan kemudian di proses orthomosaic menggunakan  software agisoft metashape . Hasil orthofoto pada setiap sudut  dan  waktu  pengambilan  dapat  di  lihat pada Gambar  2. Berdasarkan  hasil  pada Gambar  2 .  terdapat  perbedaan  secara  visiual terhadap  sudut  perekaman  90º  khususnya pada  pukul  09:30,  dimana  hasil  pada  citra orthophoto  tersebut  tertutup  oleh  adanya sunglint sehingga menghasilkan peta orthophoto yang tidak selaras atau “ misaligned ” (Doukari et al., 2021). Pengaruh dari sunglint ini dapat  memberikan  reflekstansi  yang  tidak akurat  yang  diterima  oleh drone sehingga mengakibatkan terhambatnya klasifikasi gambar serta terjadi kesalahan dalam interpretasi gambar (Chong et al., 2021).
Pengambilan  gambar  secara oblique atau miring memiliki efek terhadap ground sampling distance (GSD)  dikarenakan  pixel  yang ditangkap  pada  bagian  awal  atau  depan  akan
lebih  kecil  dibandingkan  gambar  yang  di belakangnya  (Hohle,  2008).  Pengambilan gambar  secara oblique masih  memungkinkan terjadinya sunglint dibeberapa  foto  individu tetapi  hal  itu  relative  lebih  sedikit  jika dibandingkan  dengan  pengambilan  gambar secara tegak lurus, tetapi error geometris akan terjadi  pada  pengambilan  gambar  secara oblique sehingga  perlu  di  atasi  dengan keberada GCP dilapangan (Joyce et al., 2018).
GCP memainkan peran penting dalam memastikan akurasi pengukuran
photogrammetric , dimana pada GCP terdiri dari penanda  fisik  ditanah  yang  berfungsi  sebagi titik  referensi  selama  pemrosesan  gambar (Zeybek et  al., 2023).  GPS  yang  digunakan merupakan GPS berpresisi tinggi GPS Geodetik Trimble R4 dengan memiliki ketelitian 1.1-3.8  cm.  GPS  dengan  akurasi  yang  tinggi diharapkan dapat meningkatkan akurasi geometri  dari  proses  mosaic  gambar,  dapat mengoptimlkan  posisi  kamera,  serta  dapat memperbaiki orientasi data (Velez et al., 2022).

## Nugroho et al., Pemetaan Habitat Bentik Berbasis Objek
Gambar 2. Hasil orthofoto dari foto drone pada sudut 90° dan 45° pada pukul 08:00; 09:30; 13:15; 14:45.

## Skema Klasifikasi
Berdasarkan  hasil  pengamatan  dilapangan pada 415 titik pengamatan didapatkan komponen  habitat  bentik  perairan  dangkal pada  lokasi  penelitian  sebanyak  enam  kelas habitat  bentik.  Penentuan  skema  klasifikasi habitat  bentik  didasarkan  pada  tutupan dominan  komponen  habitat  bentik  yang diperoleh  dari  hasil  pengamatan  langsung dilapangan pada transek kuadrat secara visual. Enam kelas habitat bentik yang dihasilkan yaitu Alga (A), Karang hidup (KH), Karang mati (KM), Pasir  (P),  Lamun  (L), Rubble (R).  Frekuensi kehadiran  atau  jumlah  titik  pengamatan  yang diperoleh pada setiap komponen habitat bentik terdiri  atas  kelas  Alga  (27),  Karang  mati  (43), Karang hidup (154), Rubble (100), Lamun (13), Pasir  (78).  Sebanyak  415  titik  pengamatan nantinya  akan  dibagi  menjadi  dua  sebanyak 208  titik  pengamatan  digunakan  sebagai  data RoI ( region of interest ) pada proses klasifikasi citra  pada software ecognition  dan  sebanyak 207  titik  pengamatan  akan  dijadikan  sebagai data uji akurasi dari klasifikasi citra.

## Klasifikasi Citra Drone
Pada  proses  segmentasi  dalam  penelitian  ini menggunakan algoritma multiresolution segmentation (MRS). Penerapan teknik segmentasi  pada  berbagai  skala  memiliki potensi untuk menghasilkan variasi jumlah dan bentuk  objek  yang  berbeda,  tergantung  pada tingkat  komplesitas  objek  yang  akan  diamati.
Faktor  yang  mempengaruhi  segmentasi  salah satunya  permukaan  laut  yang  bergelombang dan  variasi  warna  yang  mengakibatkan perbedaan  dalam  jumlah  segmen  objek  dan bentuknya  (Doukari  and  Topouzelis,  2022). Segmentasi level 1 mempertimbangkan penggunaan scale,  shape dan compactness sebagai  variable  untuk  menentukan  batas objek  studi,  dimana  menghasilkan  tiga  kelas yaitu  darat,  perairan  dangkal,  dan  perairan dalam.  Permukaan  laut  yang  tenang  dengan kontras warna yang lebih kuat, memungkinkan perbedaan yang lebih baik antar habitat bentik sehingga  tidak  terjadi  kesalahan  dalam mendeskripsikan  objek  yang  hampir  sama pada level 2.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  habitat  bentik menggunakan  algoritma  SVM  pada  sudut  90º ( Gambar 3. ) dan sudut 45º ( Gambar 4. ) secara visual  terlihat  bahwa  pada  setiap  hasil klasifikasi yang dilakukan pada masing-masing citra  dengan  perlakuan  waktu  pengambilan serta sudut kamera yang berbeda menghasilkan perbedaan kondisi pola distribusi tutupan  kelas  habitat bentik.  Menurut  Wahidin et  al., (2015)  menunjukkan  bahwa  skala segmentasi  dapat  mempengaruhi  bentuk, ukuran,  dan  jumlah  objek  yang  dapat dihasilkan.  Perbedaan  tersebut  disebabkan oleh  prinsip  kerja  dari  algoritma,  jumlah  input data  yang  digunakan,  homogenitas  lokasi penelitian,  serta  sudut  sensor  perekaman gambar yang berbeda.
Gambar 3. Hasil klasifikasi habitat bentik menggunakan algoritma SVM pada sudut 90º
Hasil  pemetaan  habitat  dipengaruhi  oleh beberapa  factor,  yaitu  besarnya  resolusi, jumlah kelas, algoritma yang digunakan, serta kesalahan  dalam  pengumpulan  data  terkait dengan  teknis  di  lapangan  termasuk  dalam mengambil jumlah sampel, teknik pengambilan sampel  (ukuran  transek  kuadran),  serta  error dalam  penyajian  tutupan  habitat  bentik, kesalahan  dalam  proses  klasifikasi  akan mempengaruhi  hasil  interpretasi  area  kajian sehingga  menghasilkan  nilai  akurasi  yang rendah  (Hartoni et  al., 2022).  Besar  kecilnya skala  segmentasi  yang  digunakan  juga
mempengaruhi  dalam  perbedaan  klasifikasi habitat bentik dimana jika nilai segmentasi lebih kecil akan terjadi oversegmentation pada objek dimana objek yang mestinya sama diklasifikasikan berbeda, begitupun jika menggunakan  skala  segmentasi  lebih  besar akan  terjadi undersegmentation dimana  objek berbeda  tetapi  masih  berada  pada  satu segmen  yang  sama.  Penentuan  ukuran segmentasi yang tepat dapat ditarik kesimpulannya  setelah  melalui  proses  iju validasi/akurasi.
Gambar 4. Hasil klasifikasi habitat bentik menggunakan algoritma SVM pada sudut 45º
Pada Gambar 3. dapat dilihat bahwa pengaruh dari sunglint dapat  menyebabkan  kesalahan dalam  proses klasifikasi  habitat bentik  dimana terdapat white spot  pada  gambar  yang  tidak terklasifikasikan  secara  benar  oleh  algoritma machine  learning yang  digunakan,  perbedaan waktu pengambilan gambar juga mempengaruhi  perbedaan  pola  bentik  dimana berhubungan  terhadap  jumlah  cahaya  yang ditangkap oleh sensor kamera drone. Berdasarkan  hasil  klasifikasi  habitat  bentik yang telah di lakukan kemudian dapat diperoleh luas  area  habitat  bentik  perairan  dangkal dilokasi penelitian sesuai dengan kelas masing
masing habitat bentik. Dapat dilihat pada Tabel 4 dimana menunjukan luas area habitat bentik pada sudut  90° dan Tabel 5 menunjukan luas area  habitat  bentik  pada  sudut  45°  dari  hasil klasifikasi menggunakan algoritma SVM dengan waktu perekaman  gambar pada  pukul 13:15  pada  skala  25,  50,  70,  100.  Perbedaan dalam luas dan posisi objek kemingkinan besar disebabkan  oleh  sudut  refreaksi  cahaya  yang bergantung  pada  sudut  matahari,  dan  kondisi lingkungan yang mempengaruhi visibilitas dari dasar laut (Doukari et al., 2021 ).
Tabel 4. Luas habitat bentik pukul 13:15 menggunakan algoritma SVM pada sudut 90º (ha)
Kelas bentik Skala segmentasi 25 50 70 100 KH 29.181 22.369 20.651 22.388 R 22.655 23.184 26.844 25.034 KM 0.596 7.782 8.292 8.185 A 0.215 0.595 0.260 0.375 P 25.524 24.251 22.108 22.161 L 0.025 0.017 0.041 0.053
Tabel 5. Luas habitat bentik pukul 13:15 menggunakan algoritma SVM pada sudut 45º (ha)
Kelas bentik Skala segmentasi 25 50 70 100 KH 13.516 13.222 13.107 15.738 R 36.697 36.883 35.758 33.386 KM 0.040 0.073 1.333 1.021 A 0.011 0.028 0.088 0.134 P 27.919 27.925 27.842 27.789 L 0.001 0.052 0.058 0.117
Berdasarkan Tabel 4. dapat dilihat bahwa hasil klasifikasi  habitat  bentik  pada  pukul  13:15 menggunakan  algoritma  SVM  pada  sudut  90° serta skala segmentasi 50 didominasi oleh tiga kelas  habitat  bentik  yaitu  pasir  (P)  sebesar 24.251  ha, rubble (R)  sebesar  23.184  ha  dan karang  hidup  (KH)  sebesar  22.369  ha. Sedangkan kelas habitat bentik yang memeliki luas  paling  kecil  yaitu  alga  (A)  dan  lamun  (L) sebesar 0.595 ha dan 0.017 ha. Berbeda luas dominan  kelas  habitat  bentik  pada  sudut  45° ( Tabel 5. ) dimana didominasi oleh kelas rubble (R)  sebesar  36.883  ha,  pasir  (P)  sebesar 27.925  ha,  kemudian  karang  hidup  (KH) sebesar  13.222  ha.  Kelas  lainnya  meliputi karang mati (KM) sebesar 0.073 ha, lamun (L) sebesari 0.052 ha, dan alga (A) 0.028 ha.

## Uji Akurasi
Hasil klasifikasi algoritma SVM menggunakan 6 kelas  habitat  bentik  kemudian  dilakukan  uji validasi dengan menerapkan matriks kesalahan/ confusion matrix . Hasil akurasi pada sudut 90º disajikan pada Gambar 5. dan pada sudut 45º disajikan pada Gambar 6. berdasarkan  hasil  uji  akurasi  pada  sudut  90º diperoleh  nilai overall  accuracy tertinggi  pada waktu  pengambilan  gambar  pukul  13:15 dengan  algoritma  klasifikasi support  vector machine pada  skala  segmentasi  50.  Nilai akurasi  tertinggi  sebesar  84.06%  pada  skala segmentasi  50  dan  untuk  akurasi  terendah diperoleh  nilai  sebesar  19.81%  pada  pukul 09:30 menggunakan skala segmentasi 50 dan 70.
Hasil uji akurasi pada sudut 45º diperoleh nilai akurasi tertinggi pada algoritma support vector machine adalah  pada  waktu  pengambilan gambar pukul 13:15. Nilai akurasi tertinggi pada sudut  pengambilan  gambar  45º  pada  pukul 13:15  diperoleh  nilai  OA  sebesar  68.12% dengan  skala  segmentasi  50.  Nilai  akurasi terendah pada sudut 45º diperoleh pada waktu pengambilan 09:30 menggunakan skala segmentasi  70  dan  100  dengan  nilai  sebesar 50.72% pada dua skala tersebut.
Hasil pada pukul 13:15 pada sudut perekaman 90º  menunjukan  nilai  yang  tergolong  baik, sesuai dengan pernyataan (Green et al., 2000) yang  menyatakan  bahwa  nilai  OA>60% merupakan  nilai  akurasi  yang  ideal  dalam pemetaan habitat bentik perairan laut dangkal. Hal  ini  juga  bersesuaian  dengan  penelitian yang telah dilakukan oleh  (Mastu et al., 2018) dimana hasil yang diperoleh pemetaan habitat bentik  laut  dangkal  menggunakan  drone memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  pada  algoritma SVM dengan nilai akurasi sebesar 81.1%.
Faktor yang mempengaruhi peningkatan akurasi dengan algoritma SVM adalah kemampuan dalam membedakan objek dengan  baik  dari  data  yang  bersifat  linear maupun  non  linear  (Prabowo,  2018).  Menurut Mastu et al., (2018) Tingginya hasil akurasi dari penggunaan algoritma SVM, dikarenakan SVM dapat  mentransformasikan  data  pada input space ke  ruang  yang  berdimensi  lebih  tinggi, dan  optimasi  optimasi  dilakukan  pada  ruang vector baru.  Algoritma  SVM  menggunakan hyperplane dengan  margin  tersebar  yang
berfungsi  sebagai  pemisah  dua  buah  kelas pada input space.  Salah  satu  factor  yang mempengaruhi  peningkatan  akurasi  dengan menggunakan algoritma SVM yaitu kemampuan dalam membedakan objek dengan baik dari penggunaan data dengan ciri probabilitas  empiris  yang  tidak  diketahui. Seperti  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh (Nababan et  al., 2021)  menggunakan drone diperoleh  akurasi  tertinggi  menggunakan algoritma support  vector  machine sebesar
81.1% dan 77.4% pada 12 dan 9 kelas habitat bentik.  (Wahidin et  al., 2015)  melakukan pemetaan pada 7 kelas habitat bentik terumbu karang  menggunakan  Landsat  8  OlI  dengan algoritma  SVM  diperoleh  akurasi  keseluruhan sebesar 73%. Anggoro et al. (2017)
memetakan 9 kelas habitat bentik menggunakan citra Worldview-2 dengan algoritma  SVM  dan  menghasilkan  akurasi keseluruhan sebesar 78%.
Gambar 5. Hasil akurasi sudut sensor 90º pada setiap waktu pengambilan
Gambar 6. Hasil akurasi sudut sensor 45º pada setiap waktu pengambilan
Koefisien  kappa  merupakan  pengujian  yang digunakan  untuk  menguji  keeratan  hubungan antara  kedua  variable  yang  dibandingkan. Berdasarkan Gambar 5. diperoleh nilai overall accuracy tertinggi  pada  waktu  pengambilan pukul  13:15  dengan  sudut  pengambilan  90º dengan algoritma SVM pada skala segmentasi 25,  50,70,100  diperoleh  nilai overall  accuracy 81.64%,
84.06%, 83.61%,
78.74%.
Berdasarkan Tabel  5 nilai kappa pada algoritma support  vector  machine diperoleh nilai sebesar masing-masing 0.75273, 0.78656, 0.76734,  0.7177.  Nilai  kappa  ini  menunjukkan bahwa  hasil  penggunaan  algoritma  terbaik yaitu support  vector  machine masuk  kedalam kategori  baik  ,  sesuai  dengan  kategori  indeks kappa yang dapat dilihat pada Tabel 1.
70 75 71 68 82 84 83 79 25 20 20 19 57 64 58 57 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 25 50 70 100 O v eral l A c c urac y ( %) Skala segmentasi 1445 1315 0930 0800 64 67 63 60 66 68 64 60 52 55 51 51 64 63 62 62 0 10 20 30 40 50 60 70 80 25 50 70 100 O v eral l A c c urac y ( %) Skala segmentasi 1445 1315
0930 0800
Tabel 5. Hasil kappa pada algoritma SVM
Waktu Terbang Drone Sudut drone Skala segmentasi 25 50 70 100 08:00 90° 0.43154 0.52089 0.42915 0.41343 45° 0.51064 0.48136 0.47244 0.46963 09:30 90° 0.00346 0.00328 0.00397 0.00553 45° 0.41115 0.43985 0.39538 0.39505 13:15 90° 0.75273 0.78656 0.76734 0.7177 45° 0.5372 0.57362 0.51886 0.46843 14:45 90° 0.58585 0.65622 0.604 0.56372 45° 0.48618 0.55783 0.47277 0.43863

## KESIMPULAN DAN SARAN
Habitat bentik perairan dangkal dapat dipetakan  dengan  baik  menggunakan  metode klasifikasi  berbasis  objek  (OBIA)  dengan algoritma support  vector  machine pada  citra drone  dengan  waktu  pengambilan  gambar yang  optimal  pada  pukul  13:15  menggunakan sudut  sensor  90°  di  lokasi  penelitian.  Hasil  uji akurasi  tertinggi  diperoleh  berdasarkan  nilai akurasi keseluruhan (OA) pada sudut 90° dan 45°  kelas  habitat  bentik  yaitu  masing-masing sebesar  84.06%  dan  68.12%  pada  skala segmentasi  50  dengan  algoritma support vector  machine .  Berdasarkan  hasil  uji  indeks kappa diperoleh hasil sebesar 0.78656 dimana masuk kedalam kategori sangat baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Agrie Conservation, Jurusan Ilmu dan Teknologi  Kelautan  Institut  Pertanian  Bogor, Laboratorium  Program  Studi  Ilmu  Kelautan Universitas  Trunojoyo  Madura  atas  izin penggunaan alat dan fasilitas tenaga pendidik dan laboran selama penelitian hingga penelitian ini dapat terselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro, A.,  Siregar, V.P., Agus,  S.B. (2017).
Multiscale Classification for Geomorphic Zone and Benthic Habitats Mapping Using OBIA Method in  Pari  Island. Jurnal  Penginderaan Jauh, 14 (2), 89-93. Chong,  W.S.,  Zaki,  N.H.M.,  Hossain,  M.S., Muslim,  A.M.,  Pour,  A.B.  (2021). Introducing  Theil-Sen  Estimator  For Sun  Glint Correction  of UAV  Data  For Coral Mapping. Geocarto International, 37(15), 4527:4556.
Congalton,  R.G.,  Green,  K.  (2009). Assessing The  Accuracy  of  Remotely  Sensed Data . Principles  and  Practices .  2nd
Edition.  New  York:  CRC  Press  Taylor and Francis Group.
Cox,  C.,  Munk,  W.  (1954).  Measurement  Of The  Roughness  Of  The  Sea  Surface From  Photographs  Of  The  Sun’s Glitter. Journal  of  The  Optical  Society of America, 44 (11), 838-850.
Doukari,  M.,  Batsaris,  M.,  Papakonstantinou,
A.,  Topouzelis,  K.  (2019).  A  Protocol For  Aerial  Survey  in  Coastal  Areas Using  UAS. Remote  Sensing,  11 , 1913.
https://doi.org/10.3390/rs11161913.
Doukari,  M.,  Batsaris,  M.,  Topouzelis,  K.
(2021).  UASea:  A  Data  Acquisition Toolbox  for  Improving  Marine  Habitat Mapping.
Drones, 5 , 73. https://doi.org/10.3390/drones503007 3. Doukari, M.,
Topouzelis, K. (2022). Overcoming the UAS Limitations in The Coastal  Environment  For  Accurate Habitat  Mapping. Remote  Sensing Applications: Society and Environment,
26 . https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.10 0726.
Duffy,  J.P.,  Cunliffe,  A.M.,  DeBell,  L., Sandbrook,  C.,  Wich,  S.A.,  Shutler, J.D.,  Myers-Smith,  I.H.,  Varela,  M.R., Anderson, K. (2017). Location, location, location: Considerations When  Using  Lightweight  Drones  in Challenging  Environments. Remote Sensing in Ecology and Conservation,
4 , 7-9. https://doi.org/10.1002/rse2.58. Goodman,  J.A.,  Purkis,  S.J.,  Phinn,  S.R. (2013). Coral Reef Remote Sensing. A guide  for  Mapping,  Monitoring,  and Management .Springer: Netherlands.
Green,  E.,  Edwards,  A.J.,  Clark,  C.  (2000).
Remote Sensing Handbook for
Tropical Coastal
Management . Unesco, Paris, France, 316p.
Hamad, I.Y., Staehr, P.A.U., Rasmussen, M.B.,
Sheikh, M. (2022). Drone-Based
Characterization  of  Seagrass  Habitats in  the  Tropical  Waters  of  Zanzibar.
Remote Sensing, 14 , 680.
https://doi.org/10.3390/rs14030680.
Hamylton,  S.M.  (2017).  Mapping  Coral  Reef Environment:  A  Review  Of  Historical
Methods, Recent Advances and Future
Opportunities. Progress  in  Physical
Geography, 41 (6), 803-833. https://doi.org/10.1177/030913331774
4998.
Hartoni., Siregar, V.P., Wouthuyzen, S., Agus,
S.B. (2022). Object Based Classification of Benthic Habitat Using Sentinel  2  Imagery  by  Applying  with Support  Vector  Machine  and  Random Forest Algorithms in Shallow Waters of Kepulauan Seribu, Indonesia. Biodiversitas, 23 (1), 514-520.
https://doi.org/10.13057/biodiv/d23015
5.
Hohle, J.
(2008). Photogrammetric Measurements in Oblique Aerial
Images. Photogrammetrie, Fernerkundung,  Geoinformation,  1 ,  7- 14.
Joyce,  K.E.,  Duce,  S.,  Leahy,  S.M.,  Leon,  J., Maier,  S.W.  (2018).  Principles  and Practice  of  Acquiring  Drone-Based Image  Data  In  Marine  Environments. Marine  and  Freshwater  Research, 70 (7). http://dx.doi.org/10.1071/MF17380. Klemas, V.V. (2015).
Coastal
and
Environmental  Remote  Sensing  From Unmanned Aerial Vehicles: An Overview. J.  Coastal  research,  315 , 1260-1267. https://doi.org/10.2112/JCOASTRES- D-15-00005.1.
Landis,  J.R.,  Koch,  G.G.  (1977).  The Measurement  of  Observer  Agreement for  Categorical  Data. Biometrics,  33 , 159-174. https://doi.org/10.2307/2529310.
Mastu,  L.O.K.,  Nababan,  B.,  Panjaitan,  J.P. (2018).  Pemetaan  Habitat  Bentik Berbasis  Objek  menggunakan  Citra
Sentinel-2  Di  Perairan  Pulau  Wangi- Wangi  Kabupaten  Wakatobi. Jurnal Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis,
10 (2), 381-396. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.210 39.
Mount, R. (2005). Acquisition of Through-Water Aerial  Survey Images: Surface Effects and The Prediction Of  Sun Glitter  and
Subsurface Illumination.
Photogrammetric Engineering &
Remote  Sensing,  71 (12),  1407-1415. http://dx.doi.org/10.14358/PERS.71.12 .1407.
Muslim,  A.M.,  Chong,  W.S.,  Safuan,  C.D.M., Khalil,  I.,  Hossain,  M.S.  (2019).  Coral Reef  Mapping  of  UAV:  A  Comparison of  Sun  Glint  Correction  Methods.
Remote Sensing, 11 , 2422. https://doi.org/10.3390/rs11202422.
Nababan,  B.,  Mastu,  L.O.K.,  Idris,  N.H., Panjaitan,  J.P.  (2021).  Shallow-Water Benthic  Habitat  Mapping  Using  Drone with  Object  Based  Image  Analyses.
Remote sensing, 13 , 4452. https://doi.org/10.3390/rs13214452.
Nagalkerken,  I.,  Sheaves,  M.,  Baker,  R., Connolly,  R.M.  (2015).  The  Seascape Nursery:  a  Novel  Spatial  Approach  to Identify  and  Manage  Nurseries  for Coastal  Marine  Fauna. Fish  Fish,  16 , 362-371.
https://doi.org/10.1111/faf.12057.
Nahirnick,  N.K.,  Reshitnyk,  L.,  Campbell,  M.,
Hessing-Lewis, M., Costa, M., Yakimishyn,  J.,  Lee, L.  (2019). Mapping With Confidence; Delineating Seagrass  Habitats  Using  Unoccupied
Aerial Systems (UAS). Remote Sensing in Ecology and Conservation,
7 ,121-135. https://doi.org/10.1002/rse2.98.
Oleksyn, S., Tesetto, L., Raoult, V., Joyce, K.E., Williamson,  J.E.  (2021).  Going  Batty: The  Challenges  and  Opportunities  of Using Drones to Monitor the Behaviour and  Habitat  Use  of  Rays. Drones.  5 , 12.
https://doi.org/10.3390/drones501001 2.
Prabowo,  N.W.,  Siregar,  V.P.,  Agus,  S.B.
(2018). Klasifikasi Habitat Bentik Berbasis  Objek  dengan  Algoritma Support Vector Machines dan Decision Tree Menggunakan Citra Multispektral SPOT-7  di  Pulau  Harapan  dan  Pulau Kelapa. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis, 10 (1), 123-134. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i1.216 70.
Prayuda, B. (2014). Panduan Teknis Pemetaan Habitat  Dasar  Perairan  Laut  Dangkal . Suyarso,  editor.  Jakarta  (ID):  CRITC
COREMAP LIPI.
Raber, G.T., Schill, S.R. (2019). Reef Rover: A
Low-Cost Small Autonomous
Unmanned  Suface  Vehicle  (USV)  For Mapping  and  Monitoring  Coral  Reefs. Drones, 3 , 38.
https://doi.org/10.3390/drones3020038 Roelfsema,  C.,  Kovacs,  E.,  Ortiz,  J.C.,  Wolff, N.H., Callaghan, D., Wettle, M., Ronan, M., Hamylton, S.M., Mumby, P.J., and Phinn,  S.  (2018).  Coral  Reef  Habitat Mapping:  A  Combination  Of  Object- Based  Image  Analysis  and  ecological modelling.
Remote
Sensing of Environment, 208 , 27-41.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.02.0 05. Sambodo, A.P., Sukmawijaya, A., Budianto, Y. (2019).  Pengaruh  sudut  kamera  uav terhadap  kualitas  foto  udara  wilayah bencana longsor (studi kasusu: bentanglahan  vulkanik  transisi  tersier kuarter ).  Seminar  Nasinal  Geomatika, 3 , 1001. http://dx.doi.org/10.24895/SNG.2018.3 -0.957. Tzotsos, A. (2006). A Support Vector Machine Approach  For  Object  Based  Image Analysis.  2006.  In: 1 st International Conference  on  Object-Based  Image Anlysis , OBIA, Salzburg,  Austria,  July 4-5.  DOI:  10.1007/978-3-540-77058- 9_36. 6 p. Velez,  S., Vacas, R.,  Martin, H., Ruano-Rosa, D.,  Alvares,  S.  2022.  High-Resolution
UAV  RGB  Imagery  Dataset  For Precision Agriculture
and
3D Photogrammetric
Reconstruction
Captured  Over  Pistachio  Orchard ( Pistacia  vera  L. )  in  Spain. Data,  7 , 157. https://doi.org/10.3390/data7110157. Wahidin, N., Siregar, V.P., Nababan, B., Jaya, I.,  Wouthuyzend,  S.  (2015).  Object- Based Image Analysis For Coral Reef Benthic Habitat Mapping  With Several Classification  Algorithms. Procedia Environmental  Sciences, 24 , 222-227. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.0 3.029. Zeybek, M., Taskaya, S., Elkhrachy ,I., Tarolli,
P. 2023. Improving the Spatial
Accuracy  of  UAV  Platforms  Using
Direct  Georeferencing  Methods:  An
Application For Steep Slopes. Remote Sensing, 15 , 2700.
https://doi.org/10.3390/rs15102700.