Analisis kerapatan vegetasi kota Ambon menggunakan data citra satelit sentinel-2 dengan metode MSARVI berbasis machine learning pada google earth engine

Philia, Christi Latue and Heinrich, Rakuasa and Daniel, Anthoni Sihasale (2023) Analisis kerapatan vegetasi kota Ambon menggunakan data citra satelit sentinel-2 dengan metode MSARVI berbasis machine learning pada google earth engine. Sudo Jurnal Teknik Informatika, 2 (2): 4. pp. 68-77. ISSN 2829-7342

[thumbnail of 2829-7342_2_2_2023-4.pdf]
Preview
Text
2829-7342_2_2_2023-4.pdf - Published Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (832kB) | Preview

Abstract

Pertumbuhan kota Ambon yang pesat serta dapat mempengaruhi penurunan Indeks kerapatan vegetasi di Kota Ambon. Penelitian ini bertujuan untuk mengnalisis kerapatan vegetasi Kota Ambon menggunakan data citra satelit sentinel-2 dengan metode MSARVI berbasis machine learning pada google earth engine. Penelitian ini menggunakan data Citra Satelit Sentinel-2 yang dianalisis menggunakan Google Earth Engine dengan metode Modified Soil-Adjusted Vegetation Index. Hasil analisis kerapatan vegetasi menggunakan metode Metode MSARVI (Modified Soil-Adjusted Vegetation Index) menunjukan bahwa daerah yang memiliki kerapatan vegetasi tinggi memiliki luas sebesar 32.856,03 ha atau 85%, daerah yang memiliki kerapatan vegetasi sedang memiliki luas sebesar 3.508,67 ha atau 9,11 % dan daerah yang memiliki kerapatan vegetasi rendah memiliki luas sebesar 2.169,64 ha atau 5,63 %. Nilai kerapatan vegetasi di Kota Ambon pada tahun 2023 yaitu nilai terendah -0,481341 dan nilai tertinggi 0,978457. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk monitoring perubahan lingkungan, mengidentifikasi area dengan kualitas lingkungan yang buruk, mengukur dampak perubahan iklim dan menyediakan informasi bagi pengambil keputusan.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Ambon, Kerapatan vegetasi, Google earth engine, MSARVI, Machine learning, Satellite image, Climate change, Vegetation density
Subjects: Computers, Control & Information Theory
Urban & Regional Technology & Development > Environmental Management & Planning
Taksonomi LAPAN
Depositing User: Den Rizzal Rosiyan
Date Deposited: 20 Feb 2024 05:12
Last Modified: 20 Feb 2024 05:12
URI: https://karya.brin.go.id/id/eprint/32475

Actions (login required)

View Item
View Item