1. UKM Learning and Research Repository
2. PHD Thesis / Tesis PHD
3. Faculty of Science and Technology / Fakulti Sains dan Teknologi

Title:	Klasifikasi spesis berasaskan maklumat tekstur-spektral dan penentuan perubahan hutan paya bakau di hutan paya laut Matang
Authors:	Nurul Asyikin Ibharim (P59604)
Supervisor:	Muzzneena Ahmad Mustapha, Prof. Madya Dr.
Keywords:	Mangrove forests -- Malaysia -- Perak Mangrove swamps -- Malaysia -- Perak Mangrove conservation -- Malaysia -- Perak Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations Dissertations, Academic -- Malaysia
Issue Date:	28-Apr-2021
Description:	Hutan paya bakau merupakan ekosistem yang produktif dan mempunyai kepelbagaian biologi dan nilai sosio-ekonomi yang tinggi. Walau bagaimanapun, kelestarian ekosistem ini terancam oleh pelbagai faktor antropogenik dan semula jadi. Pemantauan dan penilaian terhadap status hutan ini adalah penting dalam membantu usaha pemeliharaan dan pemuliharaan yang mapan. Penggunaan data satelit berupaya membantu dalam pemetaan hutan paya bakau bagi menyediakan sumber maklumat dan liputan yang tepat dan lengkap terutama di kawasan yang sukar diakses. Kajian ini bertujuan untuk mengenal pasti pantulan spektral spesies tumbuhan hutan paya bakau, menilai keupayaan penderia satelit beresolusi sederhana (RapidEye, 2011 dan Landsat 8 (OLI), 2020) dalam pengelasan spesies tumbuhan hutan paya bakau menggunakan pendekatan aplikasi analisis tekstur dan menentukan status dan ancaman terhadap spesies tumbuhan hutan paya bakau di Hutan Paya Laut Matang sepanjang sembilan tahun (2011 hingga 2020). Pengukuran pantulan spektral dibuat menggunakan spektroradiometer mudah alih Jazz Ocean Optic. Manakala bagi pengelasan spesies tumbuhan hutan paya bakau, guna tanah dan litupan tanah sekeliling dilakukan dengan menggunakan algoritma MLC (Maximum Likelihood Classifier) berserta aplikasi analisis tekstur menggunakan teknik statistik peringkat pertama yang mengukur varians dan algoritma GLCM (Gray Level Co-occurance Matrix) peringkat kedua yang mengukur Entropi, Homogeniti, dan Kontras. Analisis geostatistik dijalankan bagi penentuan magnitud variasi dan saiz tetingkap yang perlu diambil bagi pencirian maklumat tekstur imej. Seterusnya, perubahan litupan tanah dan gunatanah dinilai berdasarkan analisis pemodelan per-piksel. Pengukuran pantulan spektral spesies tumbuhan hutan paya bakau menunjukkan variasi spektral yang jelas antara spesies (p<0.05) pada panjang gelombang cahaya nampak hingga NIR. Sejumlah tujuh kelas litupan tanah (badan air, spesies tumbuhan hutan paya bakau Rhizophora mucronata, Rhizophora apiculata, Bruguiera cylindrica, Bruguiera parviflora, Avicennia- Sonneratia dan hutan darat) dan satu kelas gunatanah (ladang kelapa sawit) diperolehi. Hasil menunjukkan imej RapidEye, 2011 memberikan ketepatan pengelasan tertinggi pada 87.88% dengan statistik Kappa 0.86 diperolehi menggunakan imej tekstur kelas kedua (Homogeniti) jalur red-edge dengan saiz tetingkap 13×13. Manakala Landsat 8 (OLI), 2020 memberi ketepatan pengelasan tertinggi pada 90.28%, dengan statistik Kappa 0.89, diperolehi menggunakan imej tekstur kelas pertama jalur NIR dengan saiz tetingkap 35×35. Sepanjang tempoh sembilan tahun, hutan paya bakau menunjukkan perubahan bakau kepada badan air pada 16.70%, hutan darat pada 6.80%, dan ladang kelapa sawit pada 0.70%. Pengelasan imej dengan kemasukan maklumat tekstur jalur spektral menunjukkan terdapat peningkatan ketepatan tertinggi pada imej satelit RapidEye, 2011 dan Landsat 8 (OLI), 2020 dengan peningkatan masing-masing sebanyak 14.20% daripada aplikasi algoritma GLCM Homogeniti dan 16.67% daripada statistik varians berbanding imej pengelasan multispektral yang tidak ditekstur. Peningkatan ketepatan ini membuktikan pendekatan spektral dan tekstur berupaya untuk membuat pengelasan berdasarkan perhubungan reruang yang memaparkan nilai dengan kebarangkalian tinggi. Hasil menunjukkan variasi data spektral dan reruang mempengaruhi keupayaan pemisahan spesies hutan paya bakau. Pendekatan ini berupaya meningkatkan pemetaan hutan paya bakau dan menyumbang terhadap pengurusan ekosistem yang lebih berkesan.,Ph.D
Pages:	312
Call Number:	SD397.M25N846 2021 tesis
Publisher:	UKM, Bangi
Appears in Collections:	Faculty of Science and Technology / Fakulti Sains dan Teknologi

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.