Pemetaan Ekosistem Mangrove Menggunakan Citra Multisumber (Sentinel-2A dan Sentinel-1) Berbasis Cloud Computing di Teluk Balikpapan
Notice bibliographique
Résumé
Not separated from the role and function as a balancer of coastal ecosystems, the existence of mangroves is very important so it requires preservation and prevention of damage such as degradation and deforestation. The sustainability of mangrove ecosystems in Balikpapan Bay needs to be considered, this is due to the existence of human activities that have the potential to adversely affect mangroves, such as nickel mining, industrial development, shipping lanes, crude oil spills in 2018, and IKN infrastructure development whose development locations entered the mangrove ecosystem. The objectives of this study are, (1) to map the distribution of mangrove ecosystem land changes in mangrove areas in Balikpapan Bay using multisource images in 2019 and 2022, (2) to analyze the mangrove density level in 2019 and 2022. This research was conducted land cover classification process with Random Forest algorithm model of mangrove ecosystem using Sentinel-2A image, Sentinel-1 SAR image, and SRTM DEM on Google Earth Engine (GEE) platform. The use of multisource images aims to obtain a more precise and accurate area. Land cover objects are classified into 5 classes, mangrove vegetation, non-mangrove vegetation, built-up land, open land, and water bodies. The results showed that the dominance of land cover area in 2019 and 2022 was in the non-mangrove vegetation class of 102,014.078 Ha and 108,166.27 Ha. The results of mangrove vegetation land cover class are obtained for processing vegetation density level using NDVI index with sparse, moderate, and dense density. It is identified that the mangrove ecosystem in Balikpapan Bay is dominated by dense vegetation density with an area in 2019 of 14.985,81 Ha and in 2022 of 10.661,27 Ha. The result of accuracy test conducted in 2019 amounted to 88.89% and in 2022 amounted to 91.67%. There are changes in mangrove land within the 3-year period, both adding and subtracting land. This is due to restoration activities with reforestation which resulted in an increase in mangrove land area and varied vegetation density, while the reduction of land is due to the transfer of land into non-mangrove land for various reasons. Evaluation and handling of various possibilities that have the potential for damage to the mangrove ecosystem is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».