Annisa Marliyani
181106041151
Indonesia memiliki hutan mangrove terluas di dunia dan juga memiliki
keragaman hayati yang terbesar serta bentuknya paling beragam. Luas hutan mangrove
di Indonesia dari hasil analisis data menunjukkan, terdapat perubahan luasan yang
cukup signifikan luas eksisting mangrove dari PMN 2013-2019 sebesar 3.311.245 Ha,
dan hasil pemutakhiran PMN di tahun 2021 menjadi seluas 3.364.080 Ha. Untuk
menghitung biomassa hutan mangrove dengan pengambilan data lapangan secara
langsung merupakan pendekatan estimasi yang paling akurat, namun sulit diterapkan
untuk area yang luas. Dibandingkan dengan pengukuran lapangan, penginderaan jauh
secara efektif dan efisien dapat memperoleh data di daerah yang tidak dapat diakses
dan memberikan cakupan yang besar. Oleh karena itu, penginderaan jauh merupakan
sumber data yang layak untuk memperkirakan Above Ground Biomassa (AGB) pada
skala besar. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) menyediakan cara yang layak untuk
memperkirakan AGB secara akurat. Belakangan ini, pengembangan spektrometer dan
UAV memberikan fleksibilitas maksimum dalam prediksi AGB tanaman. AGB
tanaman biasanya diperkirakan dengan gambar spektral dua dimensi yang ditangkap
oleh kamera yang dipasang pada UAV. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi
biomassa pada pohon mangrove menggunakan drone UAV dengan metode Random
Forest Regression yang berada di Desa Teluk Lecah dan Tanjung Lapin Pulau Rupat
Utara Kabupaten Bengkalis Provinsi Riau.
Kata Kunci: Biomassa, Above Ground Biomass, Random Forest Regression, UAV.