Judul: Assessment of Land Cover and its Changes Using Multi- Vegetation Indices in Litumbandyosi-Gesimasowa Game Reserve
Abstrak: Ketika negara-negara Afrika sub-Sahara berusaha mengurangi deforestasi di hutan Miombo, penting untuk menggunakan instrumen yang tepat, andal, konsisten, dan hemat biaya untuk mengukur perubahan tutupan lahan. Hutan Miombo adalah hutan alam lindung terbesar di Tanzania, terhitung 90% dari kawasan lindung negara itu. Meskipun demikian, peningkatan deforestasi telah mengakibatkan konversi hutan Miombo ke tutupan lahan lainnya, menyebabkan gangguan ekologis di seluruh negeri. Beberapa hutan lindung telah rusak oleh tren deforestasi ini, termasuk Litumbandyosi-Gesimasowa Game Reserve, yang telah mengalami gangguan dalam beberapa tahun terakhir. Studi ini bertujuan untuk menilai tutupan lahan dan perubahan LGGR, dengan ruang lingkup analisis mulai dari tahun 1990 hingga 2020. Metode analisis yang digunakan adalah penginderaan jauh dan teknik GIS. Studi ini berfokus pada penggunaan penginderaan jauh gratis yang tersedia dan data dan alat GIS untuk mengekstraksi data citra satelit dan memprosesnya menjadi peta tutupan lahan untuk tahun 1990, 2011, dan 2020. Peta tutupan lahan kemudian dianalisis untuk mendapatkan peta perubahan tanah (1990-2010). Selain itu, penelitian ini menyampaikan peta zona risiko kebakaran hutan untuk LGGR, yang disampaikan dengan menggunakan analisis logistik fuzzy. Selain itu, mereka menggunakan penggunaan indeks multi-vegetasi dengan menambahkan indeks vegetasi tambahan (band tambahan) untuk meningkatkan klasifikasi di bawah pengklasifikasi Random Forests di Google Earth Engine.Data satelit multi-waktu Sentinel-2 dan Landsat-5 TM digunakan dalam penelitian ini untuk menilai tutupan lahan dan perubahannya di Litumbandyosi-Gesimasowa Game Reserve. Studi ini menggunakan Indeks Multi-Vegetasi (VI) untuk menganalisis aplikasi potensial untuk meningkatkan prosedur klasifikasi tutupan lahan dan akurasi di hutan Miombo. Indeks Vegetasi Berbeda yang Dinormalisasi (NDVI), Indeks Vegetasi Tahan Atmosfer (ARVI), Indeks Pigmen Tidak Sensitif Struktur (SIPI), Indeks Vegetasi Disesuaikan Tanah (SAVI), dan Enhanced Vegetation Index (EVI) adalah di antara Indeks Multi-Vegetasi yang digunakan. Peran utama Indeks Vegetasi adalah untuk memfasilitasi identifikasi NPV dan untuk membedakan antara jenis vegetasi yang berbeda seperti pohon, rumput, dan semak belukar. Selain itu, itu untuk membedakan antara tutupan tanah non-vegetasi, tetapi juga untuk menghilangkan efek refleksi tanah, sehingga meningkatkan kemampuan satelit resolusi rendah hingga menengah untuk mendeteksi objek di hutan Miombo. Setiap indeks vegetasi dihitung dan ditambahkan ke pita asli gambar satelit untuk melakukan Klasifikasi Hutan Acak. Hasil klasifikasi diuji secara independen, dan penilaian dilakukan berdasarkan hasil matriks kebingungan dan kinerja estimasi area. Tes statistik Freidman digunakan untuk menilai apakah ada perbedaan statistik di antara indeks vegetasi yang digunakan, dan hasilnya menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan statistik di antara mereka. Berdasarkan literatur yang ada dan hasil akurasi kinerja, yang menunjukkan bahwa indeks ARVI dipilih sebagai indeks vegetasi paling akurat yang digunakan untuk klasifikasi tutupan lahan di Litumbandyosi-Gesimasowa Game Reserve. Studi ini menghasilkan peta tutupan lahan yang sangat akurat, dengan akurasi keseluruhan 99,53% dan koefisien kappa 98,11% pada tahun 1990, akurasi keseluruhan 99,84%, dan koefisien kappa 98,69% pada tahun 2011, akurasi keseluruhan 92,10% dan koefisien kappa 89,62% pada tahun 2020. Analisis perubahan tutupan lahan menunjukkan bahwa perubahan tersebut cukup mengkhawatirkan, dengan penurunan hutan cukup tinggi yaitu 57,75% hingga 46,98% antara tahun 1990 dan 2020. Antara tahun 1990 dan 2011, semak-semak menurun dari 27,94% menjadi 10,20% dan dengan cepat menurun menjadi 15,75% antara 2011 dan 2020. Antara tahun 1990 dan 2011, padang rumput meningkat dari 4,85% menjadi
Keyword: Collect Earth, land cover change detection, google earth engine, Miombo forest