Estimasi Stok Karbon Padang Lamun menggunakan Citra Spot-7 di Perairan Pulau Kodingarenglompo, Sangkarrang, Kota Makassar

Seagrass is the most effective ecosystem in absorbing carbon. The ability of seagrasses to absorb CO2 from atmosphere better than terrestrial ecosystems. Image processing methods and information regarding potential carbon stocks seagrass beds can then be used as a basis for managing found coastal areas small islands. This study aims estimate stock waters Kodingarenglompo Island using remote sensing technology. research was conducted March August 2020. stages field survey were identify percentage cover 62 plot points. are known based on data regression equation. estimation area divided into two, namely AGC BGC. image stage by random forest algorithm mapping stocks. results this revealed six species seagrass, Cymodocea rotundata, Enhalus acoroides, Halodule uninervis, Halophila ovalis, Thalassia hemprichii Syringodium isoetifolium dominated 2 acoroides. showed that map mapped with maximum accuracy 67% (SE=1.96 KgC/Pixel), 85% (SE=7.86 KgC/Pixel) From model, total estimated around 178.98 tons organic an 81.29 hectares. availability maps very important provide understanding spatial temporal distribution dynamics. Lamun adalah ekosistem yang paling efektif dalam menyerap karbon. Kemampuan lamun untuk dari atmosfer lebih baik darat. Metode pengolahan citra serta informasi mengenai potensi cadangan karbon pada padang selanjutnya dapat dijadikan sebagai dasar pengelolaan stok terdapat di pesisir dan pulau-puau kecil. Penelitian ini bertujuan mengestimasi perairan Pulau menggunakan teknologi penginderaan jauh. dilaksanakan bulan Maret sampai Agustus Tahapan survei lapangan yaitu mengidentifikasi persentase tutupan jenis sebanyak titik. Stok diketahui berdasarkan persamaan regresi. Estimasi daerah kajian dibedakan menjadi dua Tahap dengan algoritma regresi memetakan lamun. Hasil penelitian mendapatkan enam didominasi oleh menunjukkan bahwa jauh digunakan dipetakan akurasi maksimum (SE=1,96 KgC/Piksel), (SE=7,86 KgC/Piksel) Dari model tersebut, diperkirakan sekitar 178,98 ton organik luas 81,29 hektar. Ketersediaan peta sangat penting memberikan pemahaman tentang sebaran dinamika spasial temporal.