ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

12
ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 (DIRENCANAKAN TERBIT DI JURNAL BUMI LESTARI-UNUD) MANAJEMEN PENGELOLAAN TERPADU UNTUK PENYUSUNAN TATA RUANG EKOSISTEM TERUMBU KARANG DI KABUPATEN TANAH BUMBU PROVINSI KALIMANTAN SELATAN Tim Peneliti : ABDUR RAHMAN, S.Pi, M.Sc Ir. SUHAILI ASMAWI, MS SYAMANI, S.Hut, M.Sc Dibiayai oleh : DIPA Universitas Lambung Mangkurat Tahun Anggaran 2012 Sesuai dengan Surat Perjanjian Pelaksanaan Program Penelitian Hibah Bersaing Universitas Lambung Mangkurat Tahun Anggaran 2012 Nomor : 0727/023-04.2.01/18/2012 Tanggal 9 Desember 2012 UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT FAKULTAS PERIKANAN DESEMBER, 2012

Transcript of ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

Page 1: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

1

ARTIKEL JURNAL

PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 (DIRENCANAKAN TERBIT DI JURNAL BUMI LESTARI-UNUD)

MANAJEMEN PENGELOLAAN TERPADU UNTUK PENYUSUNAN TATA RUANG EKOSISTEM TERUMBU KARANG DI KABUPATEN

TANAH BUMBU PROVINSI KALIMANTAN SELATAN

Tim Peneliti :

ABDUR RAHMAN, S.Pi, M.Sc Ir. SUHAILI ASMAWI, MS

SYAMANI, S.Hut, M.Sc

Dibiayai oleh : DIPA Universitas Lambung Mangkurat Tahun Anggaran 2012

Sesuai dengan Surat Perjanjian Pelaksanaan Program Penelitian Hibah Bersaing Universitas Lambung Mangkurat Tahun Anggaran 2012

Nomor : 0727/023-04.2.01/18/2012 Tanggal 9 Desember 2012

UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT FAKULTAS PERIKANAN

DESEMBER, 2012

Page 2: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

2

MANAJEMEN PENGELOLAAN TERPADU UNTUK PENYUSUNAN TATA RUANG EKOSISTEM TERUMBU KARANG DI KABUPATEN

TANAH BUMBU PROVINSI KALIMANTAN SELATAN

Abdur Rahman1, Suhaili Asmawi1, Syamani2 e-mail : [email protected]

1Program Studi Manajemen Sumberdaya Perairan Universitas Lambung Mangkurat 2Program Studi Manajemen Hutan Universitas Lambung Mangkurat

Abstrak

Penelitian ini bertujuan menyadap informasi terumbu karang dan kondisinya dengan menggunakan data citra satelit ASTER.

Penelitian ini menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dengan menggunakan data Citra Satelit ASTER. Data Citra Satelit dikoreksi Radiometrik dan Geometrik kemudian dilakukan klasifikasi terselia Supervised dengan menggunakan klasifikasi Maximum Likelihood. Data yang diperoleh kemudian dianalisis dengan menggunakan metode PCA dan Sistim Informasi Geografis, untuk memperoleh luasan dan data terumbu karang. Data estimasi dari Citra Satelit ASTER kemudian diuji akurasi dengan mengambil sampel terumbu karang di lapangan dengan menggunakan metode Transek (LIT). Prosedur analisis mengacu pada kategori kesehatan terumbu karang menurut (Gomez and Yap, 1988).

Kondisi terumbu karang yang dapat disadap dengan menggunakan Citra ASTER metode PCA untuk karang Batu Anjir Secara keseluruhan mempunyai luasan sekitar 7,53 Ha dengan rincian kondisi tutupan karang seluas 1,48 Ha atau sebesar 19,69 % dalam kondisi baik, 3,46 Ha (45,97 %) Sedang, 0,87 Ha (11,56 %) rusak dan 1,71 Ha (22,79 %) terdiri dari substrat pasir/lumpur.

Kondisi terumbu karang Mangkok yang dapat disadap dari Citra ASTER metode PCA mempunyai luasan 17,07 Ha dengan rincian kondisi terumbu karang Mangkok dalam kondisi sangat baik seluas 1,0049 Ha atau sebesar 5,88 %, kondisi baik seluas 4,305 Ha atau sebesar 25,21 %, kondisi sedang seluas 8,73 Ha atau sebesar 51,14 %, kondisi rusak seluas 2,05 Ha atau sebesar 12,01 % dan substrat pasir/lumpur seluas 0,98 Ha atau sebesar 5,75 %.

Hasil penelitian menunjukkan terdapat hubungan antara tingginya resolusi spasial pada sebuah data spasial dengan tingkat akurasi dalam memberikan informasi kesehatan terumbu karang sebesar 92,10 %. Dalam penelitian menggunakan NDVI pada band merah (R), PC2 pada band hijau (G) dan PC3 pada band biru (B) dengan komposit warna RGB-NDVI+PC23. Kata Kunci : Terumbu Karang, Citra ASTER, PCA, Pengelolaan, Tata Ruang

Page 3: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

3

Abstract

This study aims to tap information and condition of coral reefs using ASTER satellite image data.

This study uses Principal Component Analysis (PCA) using ASTER Satellite Imagery Data. Satellite Imagery Data corrected Radiometric and Geometric then performed supervised classification using Maximum Likelihood classification. The data obtained and analyzed by using methods of PCA and Geographic Information System, to obtain the data extents and coral reefs. Data estimates from ASTER satellite imagery and then tested the accuracy by taking a sample of coral reefs in the field using the Transect (LIT). The procedure of analysis refers to the health of coral reefs by category (Gomez and Yap, 1988).

Condition of coral reefs that can be tapped by using ASTER image PCA method to coral stone Anjir whole has an area of about 7.53 ha with the details of the condition of coral cover an area of 1.48 ha, or by 19.69% in good condition, 3.46 Ha ( 45.97%) Medium, 0.87 Ha (11.56%) is damaged and 1.71 ha (22.79%) consists of a substrate of sand / mud.

Coral reef bowl that can be tapped from the ASTER image PCA method has an area of 17.07 hectares with the details of the condition of coral reefs in excellent condition Bowl area of 1.0049 hectares or equivalent to 5.88%, good condition at an area of 4.305 hectares or 25.21 %, the condition of being an area of 8.73 ha or 51.14%, degraded area of 2.05 ha or 12.01%, and the substrate of sand / mud area of 0.98 hectares or 5.75%.

The results showed an association between high spatial resolution at a spatial data with the accuracy of the information health of coral reefs. In studies using NDVI at the red band (R), PC2 in the green band (G) and PC3 in the blue band (B) with the RGB-NDVI color composite + PC23. ASTER Satellite Imagery data could tap the presence information of coral reefs in the waters, as shown by the level of accuracy of 92.10%. Keywords: Coral Reefs, ASTER imagery, PCA, Management, Spatial Arrangement 1. PENDAHULUAN

Komunitas terumbu karang di Indonesia tercatat seluas lebih dari 20.000 km2

yang meliputi karang hidup, karang mati, lamun dan pasir (Anonim, 2000). Pada

kondisi yang sangat maksimal, terumbu karang menyediakan ikan-ikan dan molusca

hingga mencapai jumlah sekitar 10 – 30 ton/km2 per tahunnya (Kusmurtiyah, 2004).

Namun praktik eksploitasi terumbu karang serta degradasi lingkungan daratan dan

lautan telah memperburuk ekosistem terumbu karang. Terumbu karang banyak

Page 4: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

4

digunakan secara destruktif misalnya, sebagai bahan pondasi bangunan. Kerusakan

terumbu karang juga terjadi karena aktivitas pelayaran dan penangkapan ikan dengan

bahan peledak kalium sianida (KCN).

Salah satu kebijakan Departemen Kelautan dan Perikanan tentang perlunya

zonasi peruntukan pantai dan pesisir yang mencakup preservasi, dengan aspek-aspek

perlindungan sistem penyangga kehidupan, pengawetan keanekaragaman plasma nutfah

dan pemanfaatan yang lestari. Salah satu yang tercakup disini adalah zonasi dan

penataan ruang terumbu karang pada kawasan sekitar pulau-pulau kecil.

Kabupaten tanah bumbu dengan luas 13,50 % dari total luas Propinsi Kalimantan

Selatan (37.377,53 km²) memiliki potensi terumbu karang terutama Kecamatan Angsana

yang tersebar dari daerah pesisir Bunati sampai daerah pesisir Sungai Loban yang

terletak pada 115o33’0”E – 115o50’0” E dan 3o40’0”S – 3o52’0” (BPS Kalsel, 2011).

Untuk pengelolaan ekosistem terumbu karang di Kabupaten ini diperlukan suatu zonasi

kawasan lindung. Sampai saat ini daerah tersebut belum mempunyai regulasi

pengaturan dan pengelolaan ekosistem terumbu karang.

Dalam pengelolaan suatu wilayah pesisir diperlukan data acuan, oleh karena itu

penelitian tentang penyusunan tata ruang ekosistem terumbu karang di Kabupaten Tanah

Bumbu dan sekitarnya sangatlah diperlukan.

Secara umum penelitian yang diusulkan ini menggunakan metode analisis yang

diterapkan dari citra satelit Landsat 7 ETM+ dan citra ASTER serta permodelan sistim

informasi geografi yang dapat dipertahankan kevalidan dan keabsahannya selama

penelitian sehingga memungkinkan untuk menganalisis dan mengkaji obyek yang

diteliti. Pendekatan yang dilakukan yaitu dengan menggunakan pendekatan

transformasi nilai spektral dan nilai spasial sebagai satuan unit pemetaan diikuti dengan

validasi di lapangan.

Luaran yang diharapkan dari penelitian ini adalah berupa inventarisasi kondisi

kesehatan terumbu karang dan zonasi ekosistem terumbu yang akan dijadikan pijakan

bagi pengelolaan wilayah pesisir.

Page 5: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

5

n

XaXa

n

a 1

2. Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA)

dengan menggunakan data Citra Satelit ASTER. Data Citra Satelit dikoreksi

Radiometrik dan Geometrik kemudian dilakukan klasifikasi terselia Supervised dengan

menggunakan klasifikasi Maximum Likelihood. Data yang diperoleh kemudian

dianalisis dengan menggunakan metode PCA (Principle Component Analysis) dan

NDVI yang dirumuskan pada formula sebagai berikut: (Danoedoro, 1996)

a. Mean

……………………………. (1)

Dimana : _ X = Mean nilai piksel saluran a Xa = Piksel pada saluran a n = Jumlah piksel pada saluran a b. Standar Deviasi …………………………….. (2) Dimana : sDev(a) = Standar Deviasi saluran a Xa = Mean nilai piksel saluran a Xa = Piksel pada saluran a n = Jumlah piksel pada saluran a c. Variansi ………………………………. (3)

)1(

)()( 1

2

n

XaXaasDev

n

a

)1(

)()( 1

2

n

XaXaaVar

n

a

Page 6: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

6

Dimana : Var(a) = Variansi saluran a Xa = Mean nilai piksel saluran a Xa = Piksel pada saluran a n = Jumlah piksel pada saluran a d. Kovarian ………………………… (4) Dimana : Cov(a,b) = Kovariansi antara saluran a dan saluran b Xa = Mean nilai piksel saluran a Xa = Piksel pada saluran a Xb = Mean nilai piksel saluran b Xb = Piksel pada saluran b n = Jumlah piksel pada saluran a atau b Matrik Variansi-Kovariansi data statistik disusun menurut Tabel 1. Tabel 1. Matriks Variansi-Kovariansi 3x3 untuk 3 saluran spektral

Kanal Saluran 1 Saluran 2 Saluran 3 Saluran 1 Var1 Cov1,2 Cov1,3 Saluran 2 Cov2,1 Var2 Cov2,3 Saluran 3 Cov3,1 Cov3,2 Var3

e. Korelasi ……………………………. (5) f. Faktor Loadings

Faktor Loadings digunakan untuk mengetahui konstribusi tiap saluran pada tiap

komponen hasil transformasi PCA, formulanya adalah sebagai berikut :

n

ba nXbXbXaXabaCov

1 1),(

)()(),(),(

bVaraVarbaCovbar

Page 7: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

7

…………………………… (6) Dimana : R(a,p) = Kontribusi saluran a pada saluran p A(a,p) = Eigenvektor saluran a untuk komponen ke p (p) = Eigenvalue komponen p Var(a) = Variansi pada saluran a

g. NDVI

MIMDMIMDNDVI

...............................................................................(7)

Dimana : IMD = Saluran inframerah dekat (NIR) M = Saluran merah (RED)

Hasil keberadaan terumbu karang yang telah dianalisis dengan menggunakan

analis PCA kemudian diolah dengan menggunakan Sistim Informasi Geografis, untuk

memperoleh luasan dan data terumbu karang. Data estimasi dari Citra Satelit ASTER

kemudian diuji akurasi dengan mengambil sampel terumbu karang di lapangan dengan

menggunakan metode Transek (LIT). Prosedur analisis mengacu pada kategori

kesehatan terumbu karang menurut (Gomez and Yap, 1988). Prosedur uji akurasi

mengikuti formula sebagai berikut : (Danoedoro, 1996)

Selisih = 100% - ( |selisih| x 100 %) ........................................(11) (ref)

dimana : |selisih| atau nilai mutlak dari selisih dihitung dari persamaan 12:

Nilai C Referensi/Nilai C Terukur – Nilai C Estimasi x 100% ............. (12) Nilai C Referensi/Nilai C terukur

)()(),(

),(aVar

pxpaApaR

Page 8: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

8

3. Hasil dan Pembahasan 3.1. Hasil Penelitian

Hasil yang diperoleh dengan menggunakan pendekatan metode PCA untuk

mengetahui keberadaan dan kondisi terumbu karang di perairan Bunati dan sekitarnya

dengan dengan menggunakan Citra ASTER sebagai berikut.

Karang Batu Anjir Secara keseluruhan mempunyai luasan sekitar 7,53 Ha

dengan rincian kondisi tutupan karang seluas 1,48 Ha atau sebesar 19,69 % dalam

kondisi baik, 3,46 Ha (45,97 %) Sedang, 0,87 Ha (11,56 %) rusak dan 1,71 Ha (22,79

%) terdiri dari substrat pasir/lumpur.

Kondisi terumbu karang Mangkok yang dapat disadap dari Citra ASTER metode

PCA mempunyai luasan 17,07 Ha dengan rincian kondisi terumbu karang Mangkok

dalam kondisi sangat baik seluas 1,0049 Ha atau sebesar 5,88 %, kondisi baik seluas

4,305 Ha atau sebesar 25,21 %, kondisi sedang seluas 8,73 Ha atau sebesar 51,14 %,

kondisi rusak seluas 2,05 Ha atau sebesar 12,01 % dan substrat pasir/lumpur seluas 0,98

Ha atau sebesar 5,75 %.

Hasil penelitian menunjukkan terdapat hubungan antara tingginya resolusi

spasial pada sebuah data spasial dengan tingkat akurasi dalam memberikan informasi

kesehatan terumbu karang. Dalam penelitian menggunakan NDVI pada band merah (R),

PC2 pada band hijau (G) dan PC3 pada band biru (B) dengan komposit warna RGB-

NDVI+PC23. Data Citra Satelit ASTER mampu menyadap informasi keberadaan

terumbu karang di perairan, hal ini ditunjukkan dengan tingkat akurasi sebesar 92,10%.

Peta Sebaran terumbu karang yang dapat disadap oleh Citra Satelit ASTER

dengan menggunakan metode PCA dan NDVI dapat dilihat pada Gambar 1 dan 2 untuk

sebaran dan kondisi karang di Batu Anjir dan terumbu karang di Karang Mangkok

perairan Bunati dan sekitarnya.

Page 9: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

9

Gambar 1. Peta Sebaran Terumbu Karang Batu Anjir di Perairan Bunati dan sekitarnya

Gambar 2. Peta Sebaran Terumbu Karang Mangkok di Perairan Bunati dan sekitarnya

Page 10: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

10

4. Simpulan dan Saran

4.1. Simpulan

Kondisi terumbu karang yang dapat disadap dengan menggunakan Citra ASTER

metode PCA untuk karang Batu Anjir Secara keseluruhan mempunyai luasan sekitar

7,53 Ha dengan rincian kondisi tutupan karang seluas 1,48 Ha atau sebesar 19,69 %

dalam kondisi baik, 3,46 Ha (45,97 %) Sedang, 0,87 Ha (11,56 %) rusak dan 1,71 Ha

(22,79 %) terdiri dari substrat pasir/lumpur.

Kondisi terumbu karang Mangkok yang dapat disadap dari Citra ASTER metode

PCA mempunyai luasan 17,07 Ha dengan rincian kondisi terumbu karang Mangkok

dalam kondisi sangat baik seluas 1,0049 Ha atau sebesar 5,88 %, kondisi baik seluas

4,305 Ha atau sebesar 25,21 %, kondisi sedang seluas 8,73 Ha atau sebesar 51,14 %,

kondisi rusak seluas 2,05 Ha atau sebesar 12,01 % dan substrat pasir/lumpur seluas 0,98

Ha atau sebesar 5,75 %.

Terdapat hubungan antara tingginya resolusi spasial pada sebuah data spasial

dengan tingkat akurasi dalam memberikan informasi kesehatan terumbu karang dengan

tingkat akurasi sebesar 92,10 %. Dalam penelitian menggunakan NDVI pada band

merah (R), PC2 pada band hijau (G) dan PC3 pada band biru (B) dengan komposit

warna RGB-NDVI23.

4.2. Saran

Model Principal Component Analysis (PCA) yang dikombinasikan dengan

algoritma NDVI dapat secara cepat mendeteksi keberadaan ekosistem terumbu karang.

Pengolahan data yang diintegrasikan dengan Sistim Informasi Geografis (SIG) dapat

digunakan untuk deteksi kesehatan terumbu karang dalam rangka penyusunan tata ruang

pesisir dan dapat digunakan pada wilayah pesisir secara keseluruhan.

Page 11: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

11

UCAPAN TERIMA KASIH

Terima kasih disampaikan kepada DP2M DIKTI atas bantuan dana yang

diberikan.

Daftar Pustaka Anonim, 2000. Draft “Pedoman Umum Pengelolaan Pulau-Pulau Kecil Yang

Berkelanjutan dan Berbasis Masyarakat. Departemen kelautan dan Perikanan. Direktorat jenderal Pesisir, Pantai dan Pulau-Pulau Kecil. Jakarta.

ANTARA NEWS, 2009. Garis Pantai RI Terpanjang Keempat di Dunia. Edisi Selasa,

24 Pebruari. (didownload tanggal 05 Maret 2011). Asmawi, 1996. Studium General Peranan dan Kondisi Terumbu Karang di Perairan

Kalimantan Selatan. Penerbit Universitas Lambung Mangkurat. Banjarbaru. 20 halaman.

Borrough, 1986. Principles of Geographic Information System for Land and Resources

Assesment. Claredon Press. Oxford. Capolsini, Patrick. 2003. A Comparison of Landsat ETM+, SPPOT HRV, Ikonos,

ASTER and Airborne MASTER Data for Coral Reef Habitat Mapping in South Pacific Island. Canadian Journal of Remote Sensing, 29 (2), 187 – 200.

Carter, J., 1994. Konsep dasar Konservasi Laut dan relevansinya dengan Sumatera

Bagian Timur. Lavalin International Inc. Bekerjasama dengan International Development Program of Australian University and College PT. Hasfarm Dian Konsultan, Universitas Riau. Pekanbaru.

Danoedoro, P. 1996. Pengolahan Citra Digital. Teori dan Aplikasinya dalam Bidang

Penginderaan Jauh. Penerbit Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta. 254 halaman.

Handayani, Ch. N.N., 2003. Pemanfaatan Citra Landsat TM/ETM dan SIG untuk

Pemantauan Perubahan Terumbu Karang di Pulau Bunati dan Menjangan Kecil Kepulauan Karimun Jawa Jawa Tengah, Tesis, Program Pasca Sarjana, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

Hutomo, M, Suharsono dan Martosewejo, 1988. Ikan Hias Indonesia dan Kelestarian

Terumbu Karang. P3O-LIPI. Jakarta. Kusmurtiyah, R., 2004. Nasib Terumbu Karang di Ujung Tanduk. Di download

tanggal 05 Maret 2011 dari www.suarapembaruan–online.com. BPS, 2011. Kalimantan Selatan dalam Angka. Di download tannggal 05 Maret 2011.

Page 12: ARTIKEL JURNAL PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN KE-1 ...

12

Landsat Imagery, NASA. ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/Landsat/WRS2/. Di download tanggal 20 Oktober 2009.

Liang, S. 2004. Quantitative Remote Sensing of Land Surface. John Willey & Sons,

Inc. New Jersey. Lillesand, T.M. and R.W. Kiefer and Jonathan, W.C., 2004. Remote Sensing and

Image Interpretation. Fift Edition. Newyork; John Wiley and Sons. Lillesand, T.M., R.W., Kiefer, and J.W. Chipman, 1993. Remote Sensing and Image

Interpretation. Fifth Edition. New York: John Wiley and Sons. Martopo, S., 1987. Kursus Perencanaan Pembangunan Regional Untuk Penyusunan

Kerangka Pembangunan Strategis. Diktat Fakultas Geografi UGM Kerjasama dengan Bappeda Tingkat I.

NASA. 2006. http://eosims.cr.usgs.gov:5725/DATA DOCS/Landsat7 dataset. html,

januari. Didownload tanggal 2 Nopember 2009. Nybakken, J.W., 1988. Biologi Laut Suatu Pendekatan Ekologis. Penerbit PT.

Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. 459 halaman. Rahman, 1997. Hubungan Kelimpahan Jenis Makro Echinodermata (Kelas Asteroidea,

Echinoidea dan Holothuroidea) dengan Kondisi Terumbu Karang Tepi di Pulauy Kerayaan Kecamatan Pulau Laut Selatan. Skripsi. Penerbit Universitas Lambung Mangkurat, Fakultas Perikanan, Banjarbaru. 122 halaman.

Salm and Clark., 1984. Marien and Coastal Protected Areas; A Guide for Plannersand

Managers. International Union for Conservation of Nature and Natural Resources. Gland. Switzerland.

Sabins, Flyod F., Jr. 1987. Remote Sensing Principles and Interpretation. W.H.

Freeman and Company. New York. P. 449. Sukarno, 1995. Materi Pendidikan Metodologi Penelitian Penentuan Kondisi terumbu

Karang. Penerbit Pusat Penelitian dan Pengembangan Oseanografi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia dan Universitas Diponegoro. 86 halaman.

Sukarno, 1995. Kondisi Terumbu Karang di Indonesia dan Usaha Pengelolaannya.

SNC. Lavalin International Inc. Bekerjasama dengan International Development Program of Australian University and College PT. Hasfarm Dian Konsultan. MSEP-CPIU. Jakarta.

Sutanto, 1977. Penginderaan Jauh dan Sistim Informasi Geografis dalam Pembangunan

Berkelanjutan. Makalah pada Pembukaan Kuliah Program Pascasarjana. Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

Sutanto, 1986. Penginderaan Jauh Jilid I. Penerbit Gadjah Mada University Press.

Yogyakarta. 253 halaman. Suharyadi, 1991. Mengolah Data Spasial Dengan Sistim Informasi Geografis PC

ArcInfo. Tutorial. Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta. www.edcdaac.usgs.gov,. Didownload pada tanggal 05 Maret 2011.