PENERAPAN ALGORITMA SPECTRAL ANGLE MAPPER (SAM) UNTUK KLASIFIKASI LAMUN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT WORLDVIEW-2

Teknologi penginderaan jauh telah dikembangkan untuk pemantauan dan identifikasi lingkungan dan sumber daya pesisir, seperti lamun. Di Indonesia, khususnya pemetaan lamun menggunakan spektrometer dengan memanfaatkan pustaka spektral belum dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tanda tangan spektral berdasarkan pengukuran in situ dan analisis citra, menganalisis penerapan algoritma Spectral Angle Mapper (SAM) dan menguji akurasi dalam pemetaan lamun hingga tingkat spesies berdasarkan pustaka spektral. Penelitian dilakukan di padang lamun Pulau Tunda, Banten. Citra satelit yang digunakan adalah WorldView-2 dan reflektansi spektral lamun diukur menggunakan spektrometer USB4000. Algoritma klasifikasi SAM memanfaatkan pustaka spektral dan mengklasifikasikan objek dalam satu piksel yang homogen. Hasil klasifikasi berupa kelas Enhalus acoroides, Cymodocea rotundata, Thalassia hemprichii, dan Halophila ovalis. Akurasi yang dihasilkan sebesar 35.6%. Luas setiap kelas adalah 0.8 hektar untuk kelas Cymodocea rotundata, 2.79 hektar untuk Enhalus acoroides, kelas Thalassia hemprichii 3.7 hektar, dan 3.5 hektar untuk Halophila ovalis. Klasifikasi lamun hingga tingkat spesies belum menghasilkan akurasi yang baik. Luas area lamun dengan berbagai spesies dan jumlah saluran pada citra satelit multispektral diduga menjadi penyebab rendahnya nilai akurasi.