Tampilkan di aplikasi

Buku Tanesa hanya dapat dibaca di aplikasi myedisi reader pada Android smartphone, tablet, iPhone dan iPad.

Google Earth Engine Untuk Pemetaan Mangrove

1 Pembaca
Rp 100.000

Patungan hingga 5 orang pembaca
Hemat beli buku bersama 2 atau dengan 4 teman lainnya. Pelajari pembelian patungan disini

3 Pembaca
Rp 300.000 13%
Rp 86.667 /orang
Rp 260.000

5 Pembaca
Rp 500.000 20%
Rp 80.000 /orang
Rp 400.000

Pembelian grup
Pembelian buku digital dilayani oleh penerbit untuk mendapatkan harga khusus.
Hubungi penerbit

Perpustakaan
Buku ini dapat dibeli sebagai koleksi perpustakaan digital. myedisi library

Mangrove memiliki peran penting terhadap ekosistem pantai. Mangrove menjadi tempat hidup dan berlindung ikan, kepiting, bekantan dan makhluk hidup lain yang bergantung pada ekosistemnya. Selain itu Mangrove memiliki peran dalam meredam ombak sehingga mengurangi terjadinya erosi dan meningkatkan kualitas air, Pentingnya mangrove sehingga perlu dilakukan pengamatan Mangrove. Teknologi pengindraan jauh mempermudah kita dalam mengamati dan memetakan sebaran kerapatan Mangrove. Teknologi Google Earth Engine (GEE) mempermudah kita dalam melakukan pengolahan pengindraan jauh karena memiliki koleksi data yang besar yang dikelola langsung oleh Google. Buku ini membahas secara bertahap dari pengenalan GEE hingga pemanfaatannya untuk pemetaan sebaran dan kerapatan Mangrove, serta pengaruh Mangrove dalam terhadap kualitas air.

Ikhtisar Lengkap   
Penulis: Romansah Wumu, S.Pd., M.T / Nia Kurniadin, S.Pd., M.T
Editor: Arief Rahman, SP., M.Sc

Penerbit: Tanesa
ISBN: 9786235771373
Terbit: November 2022 , 121 Halaman

BUKU SERUPA










Ikhtisar

Mangrove memiliki peran penting terhadap ekosistem pantai. Mangrove menjadi tempat hidup dan berlindung ikan, kepiting, bekantan dan makhluk hidup lain yang bergantung pada ekosistemnya. Selain itu Mangrove memiliki peran dalam meredam ombak sehingga mengurangi terjadinya erosi dan meningkatkan kualitas air, Pentingnya mangrove sehingga perlu dilakukan pengamatan Mangrove. Teknologi pengindraan jauh mempermudah kita dalam mengamati dan memetakan sebaran kerapatan Mangrove. Teknologi Google Earth Engine (GEE) mempermudah kita dalam melakukan pengolahan pengindraan jauh karena memiliki koleksi data yang besar yang dikelola langsung oleh Google. Buku ini membahas secara bertahap dari pengenalan GEE hingga pemanfaatannya untuk pemetaan sebaran dan kerapatan Mangrove, serta pengaruh Mangrove dalam terhadap kualitas air.

Pendahuluan / Prolog

Pendahuluan
Mangrove merupakan tumbuhan yang hidup pada area pesisir pantai tropis hingga subtropis dan memiliki substrat yang berlumpur (Rahmadi et al., 2020; Yancho et al., 2020). Mangrove memiliki peran penting dalam menjaga ekosistem pantai dan dapat menahan gelombang laut sehingga dapat mencegah terjadinya abrasi (Fatimatuzzahroh et al., 2018; Rahmadi et al., 2020).

Penulis

Romansah Wumu, S.Pd., M.T - Lahir di Gorontalo 16 Mei 1988. Menyelesaikan Studi Sarjana Pendidikan Fisika di Universitas Negeri Gorontalo tahun 2011 dan Teknik Geomatika di Institut Teknologi Sepuluh Nopember tahun 2016. Sejak tahun 2020 aktif mengajar di Program Studi Teknologi Geomatika Politeknik Pertanian Negeri Samarinda. Menjabat sebagai kepala Laboratorium Sistem Informasi Geografi dan Penginderaan Jauh. Fokus bidang keahlian adalah Sistem Informasi Geografis. Penelitian yang pernah dilakukan di antaranya adalah Analisa Tingkat Kerentanan Longsor Menggunakan Metode Weighted Linear Combination (WLC)-The Analytic Hierachy Process (AHP) tahun 2016, Perabiakan Algoritma Suhu Permukaan Laut LANDSAT 8 untuk Perairan Ponelo tahun 2017, dan Penentuan Musim Tanam Padi Sawah Menggunakan Data Time Series Curah Hujan Di DAS Limboto Bone Bolango Tahun 2021. Pada tahun 2021 memperoleh Hibah Kompetitif Penelitian Dosen Pemula (PDP) dari DRPM Direktorat Jendral Riset dan Pengembangan Kementerian Riset dengan fokus Teknologi Informasi dan Komunikasi dan topik Peningkatan Konten TIK untuk data informasi geospasial dan inderaja. Pada kehidupan sehari-hari merupakan kepala rumah tangga sejak menikah dengan Dewi Putriani Siregar pada tahun 2019. Pernikahan dikaruniai satu anak pada tahun 2020.
Nia Kurniadin, S.Pd., M.T - Nia Kurniadin, S.Pd., M.T. pria kelahiran Wanamukti (Kab. Parigi Moutong, Sulawesi Tengah), pada tanggal 22 Februari 1984. Sarjana Pendidikan Matematika di Universitas Tadulako, lulus pada tahun 2009, dan Magister Teknik Geomatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, lulus pada tahun 2016. Berprofesi sebagai Dosen Luar Biasa pada Program Studi Teknik Geologi di Universitas Tadulako pada tahun 2017, dan Dosen pada Program Studi Teknologi Geomatika Politeknik Pertanian Negeri Samarinda sejak tahun 2018 hingga sekarang. Minat penelitian pada bidang Penginderaan Jauh dan SIG. Berbagai penelitian telah dilakukan di antaranya “Analisis Temporal Sebaran Total Suspended Solid Perairan Teluk Palu Menggunakan Citra Satelit Landsat”, “Analisis Perubahan Morfologi Garis Pantai Akibat Tsunami di Teluk Palu Menggunakan Data Citra Sentinel 2”, dan “Pemanfaatan Sistem Informasi Geografis Berbasis Web (WEBGIS) untuk Pemetaan Aset Lahan dan Bangunan Politani Samarinda”. Ketiga penelitian tersebut, dua diantaranya merupakan penelitian kompetitif nasional PDP (Penelitian Dosen Pemula) tahun 2019 dan 2020 yang dibiayai oleh DRPM Direktorat Riset dan Pengembangan Kemenristekdikti, dan lainnya merupakan hibah kompetitif internal Perguruan Tinggi tahun 2021.

Editor

Arief Rahman, SP., M.Sc - Penulis adalah lulusan S1 Program Studi Agroteknologi Jurusan Budidaya Pertanian Fakultas Pertanian Universitas Palangka Raya tahun 2013 dan lulus S2 di Program Studi Agronomi Fakultas Pertanian Universitas Gadjah Mada. Saat ini penulis sebagai staf dosen tetap di Program Studi Pengelolaan Perkebunan Politeknik Pertanian Negeri Samarinda sejak 2019 sampai sekarang aktif mengikuti penelitian dan pengabdian masyarakat yang diselenggarakan Kementrian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi dan Kemeterian Pendidikan dan Kebudayaan.

Daftar Isi

Cover
Prakata
Daftar Isi
Daftar Gambar
Daftar Source Code
Bab 1 Pendahuluan
Bab 2 Data dan Teori
     2.1 Pemetaan Mangrove
     2.2 Landsat 8-9
     2.3 Sentinel-2
     2.4 Random Forest
     2.5 K-Means Clustering
     2.6 NDVI
     2.7 Parameter Kesuburan Air Laut
     2.8 Uji Akurasi dan Korelasi
     2.9 Google Earth Engine
Bab 3 Pembahasan dan Pemecahan Masalah
     3.1 Pengenalan Google Earth Engine
     3.2 Persiapan Data Klasifikasi Mangrove
     3.3 Sebaran Mangrove Menggunakan Random Forest
     3.4 Sebaran Mangrove Menggunakan
     3.5 Kerapatan Mangrove
     3.6 Hubungan Kerapatan Mangrove Dengan
Bab 4 Penutup
Daftar Referensi
Lampiran
Glosarium
Indeks
Riwayat Penulis
Back Cover