Pemetaan Perubahan Luasan Mangrove Menggunakan Citra Sentinel-2A Pasca Kematian Massal Mangrove di Denpasar-Bali
Bibliographic record
Abstract
Provinsi Bali merupakan salah satu persebaran hutan mangrove di Indonesia yang tersebar pada tiga lokasi salah satunya Tahura Ngurah Rai. Pada kawasan mangrove di Tahura Ngurah Rai khusunya Kota Denpasar terjadi kematian mangrove akibat dari aktivitas manusia dan faktor alam sehingga perlu dilakukan monitoring tentang sebaran dan luasan mangrove di kawasan tersebut. Penginderaan jauh merupakan salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk pemantauan luasan dan sebaran mangrove di kawasan Tahura Ngurah Rai. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui kombinasi band terbaik pada citra Sentinel-2A dalam mendeteksi tutupan lahan khususnya mangrove yang kemudian di gunakan untuk memetakan luasan mangrove pasca terjadinya kematian mangrove. Kombinasi band yang diuji adalah kombinasi band 4-3-2, 11-8-4 dan 8-11-2 pada citra Sentinel-2A. Hasil penelitian ini menunjukan nilai akurasi pembuat (PA) serta akurasi pengguna (UA) pada kelas mangrove kombinasi band 4-3-2 (PA= 92.59 %, UA= 98.04 %), 11-8-4 (PA= 85.19 %, UA= 88.46 %) dan 8-11-2 (PA= 71.15 %, UA= 84.09 %). Kesimpulan dari penelitian ini adalah kombinasi band 4-3-2 mampu mendeteksi mangrove lebih baik dari kombinasi band 11-8-4 dan 8-11-2 dengan akurasi total dan akurasi kappa massing-masing sebesar 91.24 % dan 91.15 %. Hutan mangrove di kawasan Tahura Ngurah Rai Kota Denpasar mengalami penuruan luasan hutan mangrove sebesar 25.58 Ha dalam kurun waktu 4 tahun yakni pada tahun 2016 (sebelum terjadinya kematian) hingga tahun 2020 (pasca terjadinya kematian).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".