T E L KO M NIK A , V ol . 17 No. 5,  O c tob er   20 1 9,  p p. 2 3 35 ~ 2 3 45   IS S N:  1 69 3 - 6 93 0 accr ed ited   F irst  Gr ad e b y K em en r istekdikti,  Decr ee  No: 2 1/E/ K P T /20 18   DOI:   10.12928/TE LK OM N IK A .v 1 7 i 5 . 12585      23 35       Rec ei v ed   M arc 1 , 2 01 9 ; R ev i s ed   A pri l  1 0 , 2 01 9 ;  A c c e pte Ma y  9 ,  20 1 9   A l g ori th m f or d etect i ng   def ore stat i on  a nd   fo re st  deg ra dat i on   usi ng   v e get a tio n in dices       M .   Bu ce  S ale h 1 I Neng ah   S u r ati  Ja ya * 2 Nit y a   A d S ant i 3 , Dew a y an y   S u t r i sno 4   It a Ca r o l it a 5 Z h ang  Y u xin g 6 W ang  X u ejun 7 ,   L iu Q ia n 8   1 ,2 ,3 Fa c u l ty  o Fo r e s try Bo g o Ag ri c u l tu ra l  Un i v e r s i ty I n d o n e s i a   4 G e o s p a ti a l  I n f o rm a ti o n  Ag e n c y In d o n e s i a     5 Nat i o n a l   A e r o n a u ti c  a n d   A e ro s p a c e  Ag e n c y I n d o n e s i a     6 ,7 ,8 Ac a d e m y  o Fo r e s In v e n to ry  a n d  Pl a n n i n g SFA,  P. R. Ch i n a   *C o rre s p o n d i n g  a u th o r,   e - m a i l ins - j a y a @ap p s .i p b .a c .i d       Ab strac t     In   fo re s tr y   s e c to r,  th e   re m o te   s e n s i n g   te c h n o l o g y   h o l d   a   k e y   ro l e   o n   fo r e s i n v e n t o ry   a n d   m o n i to ri n g   th e i c h a n g e s Th i s   p a p e d e s c ri b e s   t h e   a l g o r i th m   fo d e te c ti n g   d e fo re s t a ti o n   a n d   fo re s t   d e g ra d a ti o n   u s i n g   h i g h   re s o l u t i o n   s a t e l l i te   i m a g e r i e s   wit h   k n o wle d g e - b a s e d   a p p ro a c h .   Th e   m a i n   o b j e c t i v e   o th e   s tu d y   i s   t o   d e v e l o p   a   p ra c ti c a l   te c h n i q u e   f o m o n i to ri n g   d e fo r e s t a ti o n   a n d   fo re s d e g ra d a ti o n   o c c u rre d   wit h i n   t h e   m a n g r o v e   a n d   s wam p   fo r e s e c o s y s te m .   Th e   SPO 4 5 a n d   6   i m a g e s   a c q u i re d   i n   2 0 0 7 2 0 1 2   a n d   2 0 1 4   were   tra n s f o rm e d   i n t o   th re e   v e g e ta ti o n   i n d i c e s i .e .,   Norm a l i z e d   Dif fe re n c e   Ve g e ta t i o n   I n d e x   (ND VI),   G re e n - Norm a l i z e d   Dif fe re n c e   Ve g e ta t i o n   i n d e x   (G ND VI)  a n d   Norm a l i z e d     G re e n - Red   Ve g e ta ti o n   i n d e x   ( NR G I).   Th e   s tu d y   fo u n d   th a t   d e fo re s ta t i o n   was   w e l l   d e t e c te d   a n d   i d e n ti fi e d   u s i n g   th e   ND VI  a n d   G ND VI,   h o wev e t h e   fo re s d e g ra d a ti o n   c o u l d   b e   we l l   d e t e c t e d   u s i n g   NR G I,   b e tt e r   th a n   ND VI   a n d   G ND VI.   Th e   s t u d y   c o n c l u d e s   t h a th e   s tr a te g y   fo r   m o n i t o ri n g   d e fo re s ta t i o n ,   b i o m a s s - b a s e d   fo re s d e g r a d a t i o n   a s   we l l   a s   fo re s g ro wth   c o u l d   b e   d o n e   b y   c o m b i n i n g   th e   u s e   o ND VI,   G ND VI  a n d   NR G re s p e c ti v e l y .       Key w ords d e fo re s ta t i o n ,  f o re s d e g ra d a ti o n G ND VI,  NDVI,  NR G I       Copy righ ©  2 0 1 9   Uni v e rsi t a s  Ahm a D a hl a n.  All  rig ht s   r e s e rve d .       1.  Int r o d u ctio n   T he   s pa ti a l tem po r al r a di o m etri c   an s pe c tr al   r es o l ut i on   v ari ati on s   pr ov i de b y   s ate l l i te  s en s or  ha v e   o pe n ed   great   op po r tu ni t i es   i n   th us e   of   s ate l l i t i m ag er y   f or  d ef ores tat i on   an f ores de gradat i on   m on i tor i ng S om tr op i c al   c ou ntr i es   w i th  l arge  f ores areas   an d   ha v i ng   v er y   hi g d y na m i c s   of   c ha ng i n ha s   be en   r e l y i n on   th us of   r em ote   s en s i ng   da ta  t ob tai i nf orm ati on   r el ate t f o r es c on d i ti on s s ta nd i ng   s toc k s   an c ha n ge s   t h r ou gh   r em ote     s en s i ng   b as ed   f ores i n v en tor y   an m on i tori n ac ti v i t i es   s uc as   B r a z i l In do n es i etc P r e v i o us   s tud i es   s uc c es s f ul l y   de s c r i be d   ho a   d ef ores tat i o a nd   f ores d eg r a da t i on   c ou l b d ete c te d   us i ng   r em ote   s en s i n f or  1 y e ars   i nte r v a l   [1 ],  as   wel l   as   ex am i na ti on   on   the   us e   of   NDVI   f or  at  l ea s as   l on as   d ec ad es   f or  i de nti f y i ng   d ef ores tat i o an f ores de grad ati on   i B r a z i l   [2] .   O the r   s tud i es   [3 - 6]  s uc c e s s f ul l y   ex am i ne the   us e   of   La nd s a i m ag es   f or  d ete c ti ng   f ores t   de gra da t i on   on   s e l ec t i v l o gg i ng   b y   i m pl em en ti ng   s p e c tr al   m i x ture  an a l y s i s   an c l as s i f i c ati o of  sp ec tr al   c urv es the   us e   of   La nd s at  MS S   f or  de tec ti ng   d ef ores tat i o n,  i n v es ti ga t i on   of  de f ores tat i o on   r eg i on al   s c al us i n N DV I   a pp r oa c h ,   as   wel l   as   es ti m ati o of   the   f ores l os s   us i ng  r a da r   i m ag es   S i nc e   1 99 6 I P CC   ha s   de v e l op ed   G r e en h ou s e   G as   ( G HG )   m on i t ori ng   m eth od ,   w h i c was   l a ter  r e v i s e to   G oo d   P r ac ti c G u i d an c ( G P G 20 00 )   i 2 00 0,   an t he n   be c a m G P G 20 03   i 20 03 a nd   e v e ntu a l l y   b ec am the   Nati on al   G r ee n ho us G as   In v en tori es   ( 20 06 G L)  i y ea r   20 06 w h i c c om bi ne s   t he   LULUCF  s ec t or  an a gric u l ture  i nt A gric u l ture F ores tr y   a nd   O t he r   La nd   Us ( A F O LU) In   20 1 1,  th UNF C CC  r u l ed   tha t he   r e v i s e I P CC  19 9 G u i de l i ne s   r e l at ed   to  G P G 20 00   an G P G 2 00 s ho ul be   us e b y   de v e l op i ng   c o un tr i es   to  es ti m ate   to  es ti m ate   an thro po g en i c   em i s s i on s   a nd   r em ov a l s .   T he   m eth od   t m ea s ure  th h i s tori c a l   c a r bo em i s s i on   f r o m   f ores de gradat i on   c a be   f ou n i the   r e v i e w   of   [7] O the r   au tho r s   [8]   al s s ho w ed   an   al tern ati v m eth od   to  es ti m ate   the   ab o v gr ou n c arbon  of   f ores us i ng   l i d ar  an d   m ul ti s pe c tr a l   i m ag er y A s   w e   a l l   k ne w ,   t h hi g r at of   de f ores tat i o i tr o pi c a l   c o un tr i es   h as   al arm ed   m an y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19 :   2 33 5 - 2 3 45   2336   c ou ntri es   du t r ed uc ed   b i od i v ers i t y t he   ex ti nc t i on   of   ge r m   pl as m   s ou r c es   an t he   ex c es s i v e   ac c u m ul ati on   of   CO i t h atm os ph ere,  whi c h   w i l l   e v en tua l l y   l ea t s i gn i f i c an i nc r ea s es   i n     the   tem pe r atu r of   the   ea r t h,  an tr i g ge r   c l i m ate   c ha n ge S om r es ea r c he r s   s a y   t ha th hi gh es green ho us ga s   em i s s i on s   c om f r o m   f ores c on v ers i on   i nto   oth er  no n - v e ge t ate f ores us es .     In  de v e l o pi n c ou ntri es pa r ti c ul ar l y ,   f ores de gra da t i o i s   a l s b ec om f un da m en ta l   pro bl em .   It  ha s   b ee n   r ep ort ed   b y   IT T O   [9]   i 2 00 tha t   the   tot al   ar ea   of   de grad ed   f ores i 7 c ou ntri es   are  ab ou t   80 m i l l i on   he c ta r es   ( ha )   w h ere  5 00   m i l l i o ha   of   th em   are  de gra de d   f r om   pri m ar y   t s ec on da r y  f ores t.    In  tr op i c al   ec os y s tem s pa r ti c ul arl y   i n   the   r eg i on   wi t hi g ec on om i c   grow t h,  th e   f ores t   ec os y s tem s   are  s uff erin fr om   m an y   ot he r   l a nd   us pres s ures   an c on v ers i on .   T an ti c i pa te     the   un au t ho r i z e f ores c on v ers i o n,  the th au t om ate d,  prac ti c a l   an f as m on i to r i ng   tec h ni qu i s   r eq u i r ed   to  prov i d ac c urate  a nd   c om prehen s i v es ti m ati on   b y   ec os y s t e m   ty pe   an d   i ts   ge og r ap h i c   l oc a ti o n.   I th i s   s tud y ,   the   au t ho r s   f oc us ed   on   th d ev el o pm en of   de f ores tat i on   a nd   f ores de gradat i o m on i tori ng   tec h ni q ue s .     T he   m on i tori ng   s y s t em   f or  de tec ti n f ores c on di ti o c ou l b f ou nd   i s ev era l   s tud i es   s uc as   Ma s el l i   [1 0 - 13].   A gl o ba l   l e v e l i was   m en ti on ed   th at   NO A A - A V HR R - ba s ed   ND V c l os el y   c orr el ate wi th   f ores ec os y s t em   v aria t i on   [1 0].   O t he r   s tud i es  [1 4 15 ]  us ed  ND V I   as  an  i nd i c ato r   of  f o r es t d e gradat i o n.  A t  th e  tre e - c r own  l ev el ,  t he   us of   s pe c tr al   i nd i c es   ha b ee ex am i ne f or  d ete c t i ng   d ef ol i at i o of   E uc al y pts   [16 ]   an the   us of  NDVI   tr en t d ete c t   f ores c ov er  c ha n ge s   [ 17 ].   In   s o m s tud i es i wer po i nte d   ou t   th at  s om e   m eth od ol o gi c a l   a nd   s e ns or s   wer i m pl em en tab l f or  m on i tori ng   of   the   f ores de gradat i o us i ng   r em ote   s en s i ng   i n   tr op i c al   f ores [18 - 2 3].   T he   us o f   s ate l l i te   da t of   LIS S   II f or  m on i tori n g   de f ores tat i o an de grada ti on   ha a l s be en   r ep ort ed   [24 ] .   In  m ore  de tai l ed   l e v e l Da  [2 5]  r ep orted  t he   us of   r em ote   s en s i ng   d ata   to  as s es   the   fores d y n am i c   c ha ng at  h ou s eh o l l e v el   da ta.   T he   us e   of   ND V f o r   m on i tori ng   l an d   d eg r ad a ti on   i arid   en v i r on m en h as   be en   al s ex am i ne [26 ].   N o w t he   us of   h i gh   s p at i al   r es ol ut i o a nd   h y p e r - s pe c tr al   i m ag erie s   f or  de tec t i ng  c h an g e i s   al s hi g hl i gh t ed   i s s ue  [ 27 28].     In  c ha ng e   de t ec ti o s tu di e s   tha ha v be e d on e   pre v i ou s l y no n of   th em   ha s   s tud y   r el ate d t o t h e d ev el op m en of  al go r i thm s  to  de t ec t f ores t c ov er c h an g es es pe c i a l l y   d ef ores tat i o an f ores de gra da t i on .   W h i l r em ote   s en s i n tec hn ol o g y   i s   d ev el o pi ng   v er y   r a pi dl y ,   pa r t i c ul arl y   the   ab i l i t y   of   s pa ti a l   r es o l ut i on   a nd   t em po r al   r es ol uti o n.  S pa t i a l   r es ol u ti o h as   arr i v e at    the   ab i l i t y   to   d ete c ob j ec t s   up   t s u b - m ete r s w h i l e   the   tem po r al   r es ol uti on   o f   hi gh   s pa t i a l   r es ol ut i on   s e ns or  ha be en   c ap ab l to   ac qu i r th da t at  e v er y   t d a y s   ( r e v i s i ti m e).   In  thi s   r eg ard,  th au tho r s   ex am i ne the   al go r i t hm   f or  de tec ti ng   de f ores tat i on   an f ores t   de grad ati on In  th i s   s tu d y ,   d ef ores tat i o n   de t ec ti o was   a na l y z ed   u s i ng   c o nv en t i on al   v eg e tat i o i nd i c es   s uc as   NDVI   an G NDV I,  whi l de t ec ti o of   f ores d eg r ad ati on   w as   do ne   wi t the   m od i f i ed   v eg eta t i o i n de x .   T he   m ai ob j ec t i v of   the   s tud y   i s   to  prov i d prac ti c a l   tec hn i qu f or  m on i tori ng   d ef ores tat i o a nd   f ores de grad ati on p art i c ul ar l y   wi th i t he   m an grov an s w am p   f ores ec os y s t em T hi s   s tud y   i s   ex pe c t ed   t b a   f ac tor  i t he   de v e l op m en o f   f ores c ov er  c ha ng e   d ete c t i on   m eth od s s uc as   de f ores tat i on   an f ores de gra da t i on ,   es pe c i al l y   o m an grov f ores ec os y s te m s   w hi c be c am on of   the   i m po r tan ec os y s tem s   i th tr op i c s T hi s   al go r i thm   w i l l   h el d ete c c ha ng es   i th m a ng r ov r eg i on   s em i - au tom ati c a l l y   us i n   hi g h - r es ol ut i o n s ate l l i te  i m ag er y .       2.      R es e ar ch  M eth o d   2 .1.  D ate and   S t u d y   S it   F or  ground   d ata   c o l l ec t i o n,   the   s tud y   was   c on du c t ed   f r om   F eb r ua r y   20 15   to  m i 20 16 at  t w d i f f erent  s i tes i K ub Ra y Re g en c y W es K al i m an tan   as   s ho w n   i F i gu r 1 .     G eo grap hi c a l l y ,   the   s tud y   s i tes   i s   l oc a ted   b et w e en   1 09 o 1 8’ 0”   E   an 10 9 o 42 0”  E   a nd   be t w ee 0 o 30 00   a nd   0 o 55 00 T he   da ta  proc es s i ng   an a na l y s i s   w as   c arr i ed   ou a the   Rem ote   S en s i ng   a nd   G I S   La bo r ato r y F ores Ma n ag em en De pa r tm en t,  F ac ul t y   of   F ores tr y ,     B og or Ag r i c ul t ural  Un i v ers i t y .       2.2 . D ata,  S o f t w ar e a n d  H ar d w ar   T he   m ai da t us ed   i n   th i s   s tud y   are   m ed i um - r es ol uti o i m ag e,  i .e. ,   S P O T   4   an ac qu i r e i n   20 07   an d   2 01 2   as   w e l l   as   h i g h - r es ol u ti o i m ag S P O T   r ec ord ed   i n   20 14 c o v eri ng   m an grov an d   s w am f ores ec os y s t em   i K ub R a y a   D i s tr i c t,  W es K al i m a nta n   P r o v i nc e.     T he   S P O T   da ta  ha s   m   s pa ti a l   r es ol uti on whereas   S P O T   an i m ag es   ha v 10   m   s pa ti al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A l g orit hm  f or det ec ti n g d efo r es tat i o n a n d f ores t d e grad ati o n u s i ng .. . (I Ne ng a h S ur ati  J ay a)   2337   r es ol ut i on .   T he   oth er  s up p orti ng   d ata   th at   are   us ed   wer f i e l d   ob s er v at i on   d ata   i nc l ud i ng   f ores c on di t i o n,  s ta nd i ng   s toc k ge og r ap h i c   c oo r d i n ate   po i nt,   y ea r   of   l a nd   c l ea r i ng t err es tr i al - b as ed   s tan di ng   s toc k ad m i ni s tr ati v e   bo un d ar y   a nd   the   b as e   m ap   of   W e s K al i m an tan .   T he   al g orit h m   f or  de tec ti ng   t he   de f ores t ati o a nd   f ores de gradat i on ,   s tarti ng   f r o m   the   i m ag pr e - i m ag proc es s i ng   t i m ag pro c es s i ng   w as   us e E R D A S   i m ag i ne   s of t w are  an op er ate at    the   de s k top   c om pu ter.     T he   es tab l i s hm en i m a ge   v e ge t ati on   i n d i c es e x a m i na ti on   of   de f ores tat i o c r i ter i a,  de gr ad at i on   an gro w t w er do ne   b y   ut i l i z i n th c ap a bi l i t y   of   E RD A S   " m od el er" ,   whi l th s tat i s ti c al   an al y s i s   f or  ea c s y nth eti c   i m ag w as   pro c es s ed   us i ng     the  s tat i s ti c a l  f un c ti o ns   of  th M i c r os o f t e x c el .       2.3 . C r it er ia  f o r   Det ec t ing   Def o r es t atio n   b etw ee n  20 07 , 2 01 2  and  2 01 4   O bs erv at i on s   of   de f ores ta ti on   on   m an grov f ores ts   ha s   be en   o bs erv e us i n bo t   the  v i s ua l   i nte r pre tat i on   a nd   di g i ta l   an a l y s i s T he   v eg et ati on   i n de x   d eri v ed   f r om   NIR  an d   ba nd s   c o ul e nh an c t he   c on tr as be t ween   c ov er  c l as s es   ex pe r i en c i ng   the   b i om as s   an d/ or   c hl orop h y l l   c ha ng es .   T he   us of   s pa t i a l   t ec hn o l o g y   f or  m on i tori n bi om as s   or  c arbon   s toc k   c ou l b f ou nd   i th w ork   of   N y am ug a m an [29 ].     I thi s   s tud y t h de f ores tat i on   i nf orm ati on   was   de r i v e b y   ex am i ni n s ev er al   t h r es ho l d   v a l ue s   f or  ba r e - l an d”  a nd   f ores c ov er”   th at   ex pres s   the   c ha n ge s   a nd   no   c ha n ge .   T he   al go r i th m   f or  d ete c ti ng   de f ores tat i o w as   do ne   b y   us i ng   k no w l ed g e - ba s ed "   ap pro ac w i th  m ul ti l ev el   s l i c c l as s i f i c ati on   m eth od .   T he   f ores an d   l an c ov er  c l as s es s uc a s   m an grov e   f ores ts s wam f ores ts s hrubs / bu s he s N y p ah s w at er  bo d i es ba r r en   l a nd ,   c l o ud s   an d   c l ou s h ad o w s   w er de r i v ed   i n   th i m ag of   20 0 7,  20 1   an 20 1 4 .     T di s ti ng ui s be t wee v eg eta t i on   c o v er  an d   no n - v e ge tat i on   c o v er,  t he   s tu d y   ex a m i ne the   us ed   of   the   s ta nd ard   v eg eta t i o i nd ex   a nd   i t   m o di f i c ati on s .   T he r are  thre i nd i c es   w ere   ex am i ne d,  na m el y   t he   N orm al i z ed   D i f f eren c ed   V e ge tat i o Ind ex   ( NDVI ) G r ee Nor m al   Di f f erenti ate V e ge ta ti o I n de x   ( G NDV I)   a nd   Nor m al i z ed   G r e en - Re V eg eta t i o I nd ex   ( NRG I) c o m pu te wi th  th e   f ol l o wi n g f or m ul a:     NDVI   =  ( NIR - R) /( NIR + R)     ( 1)     G NDVI   =  ( NIR - G ) /( NIR + G)    ( 2)     NRG I =  ( G - R) /( G + R)     ( 3)     w he r NIR   i s   i nf r ared  R   i s   r ed   b an a nd   G   i s   gree b an d.   T he r ef ore,  th f i r s s tep   of   thi s   de f ores tat i o d ete c ti on   i s   to  s ep arat w at er  bo di es ,   ba r s oi l   an v eg eta t i on   b y   ex am i ni n g     the  m os t o pti m al  th r es h ol d   v a l ue   of  NDV I (T HN)  at  e ac h p i x e l   v a l ue s  of  ND V i m a ge  ( X 1):     If X 1  <  TH N1 Th en  “ W ate r  bo dy   E l s i f    X >   T HN & &   X <  TH N2 th en  “ B are  l an d     Y ea r   20 1 2:  NRG I M angrove >  N RG I Swa m p Forest >  N RG I Nypa >   NRG I Bushes >  NRG I wa ter bod i es NRG I bare land       f urther m ore,  thi s   s tud y   ex am i ne   the   thr es ho l v a l u e   of   G NDV ( T HG )   at  e v er y   pi x e l   v al u of  G NDVI  ( X 2)  w i th  t he  f ol l o w i ng  d ec i s i o n rul es :     If X 2  <  TH G 1 & &   X =  “ wat er bod y  The n “wat er bo dy   E l s i f    X >   T HG 2  & &   X =  “ v eg et ati on  “ T h en  “ v eg et ati o n     E l s e “b are  l an d/c l o ud /c l ou d  s ha do w   If X 2  >  TH G 1 & &   X >  TH N 1 Then  “ c al c ul ate   bi om as s   c ha ng e  or v ol um e  c ha n ge         t he n,   d ef ores tat i o an d   af f ores tat i on   de t ec ti on s   f r om   two  di f f erenc d ate s ,   i . e.  DT f or  da te   1   an d DT 2 f or date  2  ar e f orm ul ate d u s i ng  t he  f ol l o wi ng  f or m ul a:     If DT1  =  “ F ores t  & &  DT 2  =   B are l an d  T he n  “ Defo r es t ati o n   E l s i f DT 1 =  “ B are  l a nd   & &  DT 2 =  “ F ores t   T he n  “ A ff ores tat i on       i f DT1  =   DT 2 Th en  “ No - c h an ge   E l s e “u nd e fi n ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19 :   2 33 5 - 2 3 45   2338   t he   un de f i ne d   c ha n ge s   are  de f i n ed   as   o the r   c ha ng es   i nc l u di n c l o ud   a nd   c l ou s h ad o c l as s es T he   c ha n ge   f r o m   w at er  b od y   t b are   l a nd   or  v i c e   v ers i s   f r eq ue ntl y   du t o     the   i nf l ue nc e o f  th ti d es  or  th e s e as on  ( dr y  or r a i n y )  at  th ac qu i s i ti on  t i m e.      2.4 . T h F o r es t   Degr adat i o n   Cri t er i a a n d  R egrow t h     F ores de grada ti o i s   de f i n ed   as   c h an ge s   i f ores q u al i t y   i n   term s   of   de c r ea s i ng   s tan d   v o l um e,  f ores bi o m as s   an d/ or  bi ol o gi c a l   an no n - bi o l og i c a l   en v i r o nm en qu al i t y .   Ma n y   s tu di es   ha v s ug ge s ted   tha r e m ote   s en s i ng   i s   a bl to   prov i de   ac c urate  i nf orm ati o r eg ardi ng     the   bi om as s   an v ol um of   f ores s tan ds T he   f ores de gra da t i on   ex am i ne d   i t hi s   s tu d y   was   de f i ne d   as   a   f o r es ha v i ng   de grade or  de c r ea s e b i om as s   v ol um e.  If   the   c ha n ge   i s   ne g ati v be y o nd   the   t hres ho l l i m i the i i s   c al l ed   d eg r a da ti on ot he r wi s th po s i ti v c ha ng e     i s  c al l ed  " growth ".   T he  s m al l  n eg at i v e c h an g es  th at  b el on gs   wi th i the  th r es h ol d l i m i i s  c al l e d a s   s om e h ow  de gra da t i on ,   c on v ers el y t he   s m a l l   po s i ti v c ha ng i s   r ef err ed   to    as   s om eh ow  growth .     Ma th em ati c al l y   de tec t ed   f ores de grad ati on   an d   s tan d i ng   gro w t h     are as  f ol l o w s :     If (BT2  - B T 1) >   - 1 & &  ( B T - B T 1) <   0 & &  Th en  “ s om eh ow d e grad ati on   E l s e I f (BT2  - B T 1)  <   - 1 Th e n “de gra da t i on   E l s e I f (BT2  - B T 1)  >  0  & &  ( B T - B T 1) <   1   T he n   s om e ho w gro wth   E l s e I f (BT2  - B T 1)  >   TH   T h en  “ growt h   E l s e “N o - c ha ng e     A area  i s   c ate go r i z e as   de gra de d,   or  o the r wi s as   gro w s   i f   the   b i om as s   c ha ng es   ar e   m ore  tha or  eq u al   to  1 5 of   the   ori gi na l   bi om as s   v o l um e.   T he   B T an B T v al u es   are    the   bi om as s   v ol um v a l ue s   i the   s ec on d   y ea r   ( T 2)  an d   the   pre v i ou s   y e ar  ( T 1)  ob t ai ne d   us i ng   the   b i om as s   es ti m ati on   m od e l   us i n the   N RG v ar i ab l e.  T he   es ti m ati on   m od el   w as   a l r ea d y   de v el op e d i n o ur pr e v i o us  r es ea r c he s .       3.      R es u lt and   A n al ys is     3.1 . T h S ep ar ab ilit y   A n al ys is  of  F o r es t  and   L and  C o v er s   In  m on i tori ng   de f ores tat i o an f ores de gra da t i on c on s i de r at i on   of   th s pe c tr al   c ap ab i l i t y   of   ea c ba nd   be c om es   v er y   c r uc i al   tas k .   Ref err i ng   to   the   s ep ar ab i l i t y   an a l y s i s   us i n g   the   ori gi na l   ba n of   S P O T   an i m ag es na m el y   G r ee n,  Re an NIR,  i i s   r e c og ni z e tha t   the   h i gh   i nte r - c l as s   s ep ara bi l i t y   are  oc c urr ed   b et w e en   v eg eta t i on   wi th  ba r l an d,  v eg eta t i o w i t h   wate r   bo d i es   an d   or   be t w e en   wate r   bo di es   w i th  ba r e   l an d.   T hi s   i s   i n   l i n wi th   th e   s tud y   r es u l ts     of   [30 ],  w h ere  t he   NI an d   Red  b an ho l s i g ni f i c a nt  r ol on   di s c r i m i na ti ng   green  v e ge ta ti o an bu r nt  v e ge t ati on T he   s ep arab i l i t y   a na l y s i s   o t he   S P O T   an T i m ag es   c ou l d   al s o   be   f ou nd  i n [ 3 1].     In  th 2 00 7   i m ag e,  t he   l o s ep arab i l i t y   ( l es s   tha 1 6 00 )   are  on l y   be t wee s hru bs   an d   s w am p f ores ts , w h ereas  f or 201 i m ag er y , l o w  s e pa r at i on   was  oc c urr ed  b et w e en   m an grov e a nd   s hrubs In  t he   2 01 i m ag e,  l o w   c l as s - to - c l as s   s ep a r ati on   oc c urs   be t ween   c l o ud   a nd   wate r   bo d i es as   wel l   as   b et w e e m an grov f ores ts   an s wam f ores an be t ween   ba r l an a nd   s hrubs .   B as ed   on   t he   i n ter - c l as s   s ep arat i o ap pr oa c h,  i t   w as   f ou nd   tha the   i nt er - c l as s   s ep arati on   am on c l as s e s us i ng   th or i gi na l   d ata   ( the   R,   G   a nd   N IR  b an ds ) t he   a v er ag e   of  T r an s f or m ed   Di v ergenc e   ( T D)   are  19 5 1,  19 0 an d   19 03 f or  2 00 7 2 01 a nd   20 1 r es pe c t i v el y Ho w e v er,   a v erag of   s ep a r ati on   i nc r ea s es   when   th s y nth eti c   ba n N DV I G N DV an d   NRG I   are  ap p l i ed   ha v i ng   T around   1 98 6,  1 96 an 2 00 as   s ho wn  i T ab l 1.   F r om   the   i n di v i du a l   s ep arati on   of   us i ng   th ori gi n al   ba n ds th s ep arati on   c l as s es   be t ween   w at er  bo di es   a nd   c l ou d   s ha do w s   i s   v er y   l o at  t he   20 14   i m ag es In  c on tr as t,  u s i ng   th v eg e tat i on   i nd ex t h i nte r - c l as s   s ep arati on   was   i m prov ed   s i gn i f i c an tl y a nd   al l   c l as s es   ha a i n ter - c l as s   s ep arati on     ab o v 16 0 0.     3.2 . T h e S p e ctral   A n al ys i s of  NDV I , G ND V I a n d  N R G   In  ge ne r a l th us of   s y n the t i c   i m ag es   us i ng   N DV I ,   G NDVI   a nd   N RG i m ag e s   c ou l i nc r ea s th i nte r - c l as s   s e pa r ati on pa r ti c u l ar l y   be t we en   v eg e tat i on   an no n - v eg eta t i on   c l as s es   ( s uc as   w ate r   bo d i es b are  s oi l s c l o ud s   a nd   c l o ud   s ha do w s ) T he oret i c al l y ,   t he   de ns v eg eta t i o wi l l   ha v hi g v al u of   NDVI G NDVI   a nd   NRG I,  c l os to  on e w h er ea s   the   w at er  bo d y   v al ue   i s   c l os to  m i nu s   on e .   F r om   l an s pe c t r al   an al y s i s   at  t he   2 00 7,  20 12   an 20 14   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A l g orit hm  f or det ec ti n g d efo r es tat i o n a n d f ores t d e grad ati o n u s i ng .. . (I Ne ng a h S ur ati  J ay a)   2339   ac qu i s i ti o da t as   s ho wn  i F i g ures   1 - 3 t ha t   th ND V I   an G N DV I   i m prov e   s ep arati on   be t w e en   w a ter  bo di es   an d   v eg eta t i on .   A a l l   da tes c on s i s ten tl y N D V s ho w s   i t s   s up erio r i t y   to   G NDVI   i d i s ti n gu i s hi ng   v eg et ati on   c o v er  c l as s es wate r   bo di es c l ou ds c l ou d   s ha do w s   a nd   ba r s oi l s .   Ho we v er,  w h en   v i e w ed   f r o m   the   s ep arab i l i t y   be t w ee th v eg eta t i on   c ov er  c l as s   an d   the   w at er  bo d y i i s   s ee t ha G ND V g i v es   wi d er  av erage  v a l ue s   c om pa r ed   to  NDVI .   I ot he r   wor ds t d i s ti ng u i s h   w at er  bo d i es ba r e   l an d   a nd   v eg e tat i on   as   wel l   as   c l o ud   or  c l ou d   s ha d o w the ND V i s   be t ter  tha G NDVI .   T he   r ati b et ween   NIR  a nd   i NDVI   i nc r e as es     the   s ep arab i l i t y   be t w ee c l as s es   of   w at er  bo di es ba r l an an v eg eta t i on .   W hi l G NDV I   s ho w n   i ts   s up eri orit y   pa r ti c ul ar l y   i c l as s i f y i n v eg et ati on   an no n - v eg et ati o c l as s es   T he  G NDVI  i s   a m od i f i c ati o n o f  NDV where  th e  Red  ( R)  ba nd  i s  r ep l ac e wi th  G r ee n (G ) .           T ab l e 1 A v erag e o f  T D an d Nu m be r  of  c l as s - pa i r   w i t h  T D l es s  th an  1 60 0 u s i ng     orig i na l  b an an d  s y nt he t i c   ba nd  of  S P O T  4,  5  an d  6   Y e a r   TD _ a v g   w it h   o r igin a b a n d   N u m b e r   o f     c las s - p a ir w it h   TD   1 6 0 0   TD _ a v g   w it h   N D V I   GN D V I ,   N R GI   N u m b e r   o f     c las s - p a ir w it h   TD   1 6 0 0   2007   1951   1   1986   0   2012   1909   3   1969   0   2014   1903   1   2000   0       T he   NDVI G NDVI   an NR G ba nd s   ha v un i qu brig htn es s   v a l u es   pa tte r ns .   T h NDV I   an d   G NDV i m ag es   are   s u pe r i or   on   d i s ti ng u i s hi ng   th e   w at er  b od i es   an d   n on - w at er  bo di es   th an   NRG I.  T di s ti ng ui s s ha d o w s   f r o m   c l ou s ha d o w s t he   NDV pro v i d es   be tt er  s ep arat i o tha n   G NDVI .   T he   NRG I   c ou l n ot   c l as s i f y   v e ge t ati on   an no n - v e ge ta ti o c o v er  ac c urate l y .    F urtherm ore,  the   G NDV i m ag ea s i l y   s ep ara te   w at er  bo di es   an no n - wate r   bo d y   c l as s es ,   bette r   th an   ND V I.     T hi s   s tud y   s ho w s   th at  th NRG i m ag es   are  no s en s i ti v to   the   v e ge t ati on   an n on - v eg e tat i on   c l as s es   s uc as   ba r l an d w at er  bo di es c l ou ds   an c l o ud   s ha d o w s H o w e v er,   as   s h o w n   i F i gu r es   1 - 3,   the   NRG I   of   2 00 7 ,   20 12   an 20 1 c o ns i s ten t l y   gr ad a ti o of  bi om as s   v ol um c l as s es .   T he   ob s erv ati on s   i n   F i gu r e s   1 - 3   s ho th at  NRG c ou l di s ti ng u i s v ari ati on s   of   f ores bi om as s   c l as s es   or  f ores po te nti al   c l as s es b ett er   an m ore  c on s i s ten t ha n   ei th er  G NDVI   or  ND V I.   B as ed   on   the   NRG s eq u en c e,  the   ord er  of   NRG an bi o m a s s   v al ue s   i s   as  f ol l o w s     NRG I mgrv >   NRG I swf >   NRG I sb h >   NRG I Nypa      t hi s  i s   i l i ne   wi th  the  s e qu e nc e o f  bi om as s  v ol um e:     Ma ng r ov es  >  s wa mp   fores t  >  b us h /  s hru b >  Ny pa .     b as ed   on   the   ab o v c o n s i de r at i on s ,   the t he   al go r i thm   f or  de f ores tat i on   an de grad ati on   de tec t i on   us i n g s y n the t i c  c ha nn el s  c ou l be  f orm ul ate d a s  f ol l o w s :   a)   T he   thres ho l d   v al ue   of   N DV I   c ou l be   us ed   t c l a s s i f y   v e ge t ati on   an non - v eg eta t i o n   c ov ers s uc as   v eg et ati on w ate r   bo di es ,   ba r e   l a nd ,   c l o ud   an c l o ud   s h ad o c ate g orie s .   B as ed   on   t he   v a l u of   i ts   s ep arat i o n,  th c l as s es   c ou l be   ea s i l y   di s t i n gu i s h ed .   N DV e as i l y   di f f erenti ate   c l ou s ha do ws   an w a ter  b od i es w h ere  the s t w c l as s es   are  di f f i c ul to  s ep ar ate   o the   orig i na l   c h an ne l   as   s ho w i n   F i gu re s   1 - 3 .   T he   s eq ue nc of   NDVI   v al u es   f r o m  da tes  20 07 ,  20 12  a nd   20 14  i n  th i s  s tud y  are:       NDVI   V e ge ta ti o n >  ND V clou d shadow >  ND V cloud s / bare lan d   >  ND V I water  bod i es     b)   In  th e GN DV I i m ag es , th e s ep arat i o n b e t w ee n t h v eg eta t i on   an d   no n - v e ge t ati on   c l as s es  i s   s i m i l ar  w i t tho s ob t ai n ed   f r o m   the   NDVI .   Ho w ev er,  i f   i i s   ex am i ne prec i s el y   the   s ep ar ati on   be t w ee wate r   bo d i es   a nd   v eg e tat i o us i ng   G ND V i s   be tte r   t ha ND V I.   T hu s w ate r   bo d y   d ete c ti on   c ou l be   w e l l   as s es s ed   us i ng   G NDV v a l u es be t ter  th an   ND V I.   T hi s   c on c l ud es   tha t he   G N DV thres h ol i s   us ef ul   to  d i f f erenti ate   th c l as s   of   w at er  bo di es   an no n - wate r  b od y  c l as s e s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19 :   2 33 5 - 2 3 45   2340   c)   P arti c u l ar l y   f or  v eg eta t i o n   s ub - c l as s es the   NRG I   prov i de s   c on s i s te nt  an d   ac c urat e   es ti m ati on  of  b i om as s  an v o l um e c on ten ts .   F r om  th da ta  ti m e s erie s  ex am i ne d,  the  NRG v a l ue s   o n   th 20 07 20 1 an 20 1 i m ag es   c on s i s te ntl y   s ho w   tha t   the   s eq u en c of   NRG I   v a l ue s  as  f ol l o w s     NRG I Mangro ve >  NRG I Swa m p For est >  NRG I Bushes/Ny pa >   NRG I w ater body     d)   F ol l o w i ng   t he   c l as s i f i c at i on   us i ng   N DV the   G ND V I,  the   NRG i m ag c ou l be   us ed   to   de tec f ores t y p an oth er  c o v er  c l as s es   s uc as   m an grov e,  s w am f ores ts     an s hrubs / n y p a.  In  t hi s   s tud y   n y p an bu s c ou l n ot  be   w e l l   di s ti ng u i s he d,  be c au s thi s   non - wo od y   v eg et ati on h a v s i m i l ar  bi om as s   c on ten t.  F r om   the   i m ag of   2 00 7,  2 01   an d   20 14 ,   the   s tud y   f ou n th a bi l i t y   of   NRG i n   de term i ni ng   s tan bi om as s   ha v i n g     the  s eq ue nc e  as  f ol l o w s :     Y ea r   20 0 7:   NRG I M angrove >  N RG I Swa m p Forest >  N RG I Bushes >  NRG I Nypa NRG I wat er bod i es NRG I bare land     Y ea r   20 1 2:  NRG I M angrove >  N RG I Swa m p Forest >  N RG I Nypa >   NRG I Bushes >  NRG I wa ter bod i es NRG I bare land     Y ea r   20 1 4:  NRG I M angrove >  N RG I Swa m p Forest >  N RG I Bushes >  NRG I Nypa >  NRG I wat er bod i es NRG I bare land       a l l  th e  NG RI s eq ue nc e  as   m en ti on ed   ab o v e  th e n c ou l d b e s um m ari z ed   as  f ol l o w s :     P ote nti al   ma ng r ov es >  s wa mp  fo r es t p ot en t i a l >   po t en t i al  s hrub  / b us he s >  Ny pa   po ten t i al .         ( a)     ( b)       ( c )     F i gu r 1 .   T he  v al ue s  of  ND V I, GN D V I a nd   NRG I f or ea c h c ov er c l as s  i n (a)   20 0 7   ( b) 201 2  an d (c )  20 14       T he   wetn es s   of   s oi l   b ac k gr ou nd   c on di t i o a t he   s pa r s v eg eta t i o e i th er  i n   m an grov e   or   s w am f ores ec os y s tem   woul i nf l u en c the   v al ue   of   the   v e ge t ati on   i n de x .   A s   s ho w n   i t hi s   s tud y ,   th N RG v a l ue   of   s hrub  i s   h i g he r   t ha n   N y pa   f or  the   y ea r   20 07   an 2 01 4,  whereas   f or     the   y ea r   2 01 2   N y p i s   l arger   tha s hrub .   T he   s uc c es s f ul   us of   v eg et ati on   i nd i c es   f or   r ec og ni z i ng   l an c ov er  c l a s s es   i wetl an ds   c ou l be   f ou nd   i [ 12 13].    I w as   al s f ou nd   an   i nd ex   as s oc i ate wi th  dr o ug ht  are   Mo d i f i ed   V eg eta ti on   W ate r   S up pl y   In de x   ( MV W S I)   an d   r el at i v prec i p i ta ti o i nd ex   ( RP I)   [11 ].  I i s   r ec og n i z ed   tha M V W S ha s   s i m pl er  c al c ul ati on   a nd   prov i de  m ore s t ab l e res u l t,  he nc e m ore ea s i l y  r ea l i z ed   i n a pp l i c at i on .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A l g orit hm  f or det ec ti n g d efo r es tat i o n a n d f ores t d e grad ati o n u s i ng .. . (I Ne ng a h S ur ati  J ay a)   2341               ( a)   ( b)            ( c )        ( d)     F i gu r 2.     T he  a pp e aranc of  ( a) ND V I, (b)  G ND V I, (c )   NRG I a n   ( d) Com po s i te  MIR - NI R - R i m ag e o f  S P O T  6       A s   s ho wn  i n   F i g ure  2,  ea c i n de x   prov i d es   v ario us   l e v e l s   of   c on tr as t.  T he   N DV an d   G NDVI   s h o w   s i m i l ar  ob j e c v ar i at i on s bo t c ap ab l to   d i s ti nc t l y   di s t i n gu i s h   be t w e en   wat er   bo d i es   an v e ge ta ti o as   s ho wn  i n   F i gu r es   2   ( a )   and  ( b).  Ho wev er,  G NDVI   gi v es   be tt er  s ep arati on   be t wee w at er   bo d i es   a nd   v e ge t ati on   c om pa r ed   to  th ND V I.   Y et,   th ND V produc es   be tt er  s ep ara ti on   tha n   G NDV i t erm s   of   i nc r ea s i ng   th s ep arab i l i t y   b et ween   the   b are  l an an c l o ud s   as   w e l l   as   c l ou s h ad o w s .   In  F i gu r 2   ( c )   w at er  bo di es   ha v e   v a r i ou s   v aria bl NRG v a l u es   r an gi ng   f r om   v er y   da r k   to  gra y   ( c om pa r wi th  F i gu r es   4   ( a )   a nd   4   ( b ) ).   In  oth er   wor ds the   NRG i s   n ot  ab l to  c l ea r l y   i de n ti f y   th w at er  bo di es   an n on - w at er  b od y .   A s   s ho w n,  the r i s   s tr ea m   w i t da r k   ton es   an bri gh to ne s an d   thi s   m i gh c on tr i bu te  to  m i s c l as s i f i c ati on .   Ho w e v er,   the   NRG I   c ou l d   c on s i s ten tl y   di f f erenti a te  the   s eq ue nc e   of   bi om as s   po te nti a l s   f or  e ac f ores t c ov er c l as s  s uc h a s   m an grov es , s wam p f ores ts ,  v e ge ta ti o n i n e c ot on e  ( s hrub a nd  N y p a).     A s   the   f i nd i ng s   di s c us s ed   ab o v e w e   m a y   c o nc l u de   tha t   the   v eg eta t i on   i nd ex   v a l u es   ob ta i ne us i n NDV I,  G ND V an N RG ha v po ten ti a l   c ap ab i l i t y   to  de t ec de f ores tat i on   an f ores de grad ati on .   T he   s e l ec ti on   of   thres ho l d   l i m i ts   of   ea c t hres ho l d   c ou l b d on e   b y   t wo  m et ho ds na m el y   b y   t he   a v erag m eth od   a nd   ne are s ne i gh bo r   m eth od .   T he   order   of   NDVI   v a l ue s   b y   l an d c o v er f r om  2 00 7 t o 2 01 i s  pres e nte d  i n  T ab l es  2 - 4.   F urtherm ore,  ba s ed   on   th thres ho l v a l ue s   of   ea c v e ge t ati on   i nd ex   ex am i ne d,  de c i s i o n - m a k i ng  f l o w  d i a g r am   f or dete c ti ng   de f ores tat i on  a nd  f ores t d eg r a da t i on  i s  de v el op e d a s   s ho w i F i gu r 3 F i g ure  s ho w s   on ex am pl of   t he   f ores de grad ati on   de te c ti on   ba s ed   on   bi om as s   s toc k .   T he   bi om as s   es ti m ati on   proj ec ti o m od el   us ed   w as   the   N R G I - ba s ed   m od el   al r ea d y   de v e l op ed   ou r   pre v i ou s   r es ea r c h.   F ores de g r ad ati on   du e   to  t he   de c r ea s i bi om as s   c on ten t   or  gro w th   du t o   i nc r ea s e b i om as s   c ou l d   be   de t ec ted   w e l l   us i n the   al g orit h m   ex am i ne i n   th i s   s tud y pa r ti c ul arl y   wh en   t he   i m ag i s   i ex c el l en qu al i t y   ( f r ee   of   c l ou ds ,   c l ou d   s ha do w s ,   no   s tr i pp i n g/b an di n or   ha z e).   T he   pres e nc of   h a z o o ne   i m ag m a y   l ea d   to   m i s c l as s i f i c ati on   a nd   m i s - i de nt i f i c ati o n.  T he   pres e nc of   ha z i th s ec on d - y ea r   c au s es   c ha ng es   t be   de t ec ted   a s   de grad ati on oth er wi s t he   pres e nc e   of   ha z or  t hi c l ou ds   i prev i ou s   i m ag er y   wi l l   c a us th c ha ng e   as   gr o w th.   D ete c ti on   of   c ha ng es   tha r e s e m bl " no i s e"   i n t he  r i v er  or s ho r el i n e l es s  th an  2  p i x el s   i s  m os tl y  du e  to  m i s s - r eg i s tr ati on .         T ab l e 2 .   T hres ho l V al ue s   us i ng   A v erag e a nd   N ea r es t   M eth od  f or ND V I i   20 07 ,   20 12   an 20 14 )  f or  E ac h Cl as s   L a n d   c o v e r   N D V I   0 7   L a n d   c o v e r   N D V I   1 2   L a n d   c o v e r   N D V I   1 4   M a n g r o v e   0 . 7 6 5 5   M a n g r o v e   0 . 7 6 1 9   M a n g r o v e   0 . 7 7 3 7   S w a m p   f o r e s t   0 . 7 0 0 8   N y p a   0 . 7 3 7 8   N y p a   0 . 7 4 7 2   N y p a   0 . 6 8 5 2   S w a m p   f o r e s t   0 . 7 1 3 5   s h r u b   0 . 7 1 5 2   S h r u b   0 . 6 7 2 8   S h r u b   0 . 7 1 0 1   S w a m p   f o r e s t   0 . 6 9 5 2   Thr - a v g   0 . 6 2 6 7     0 . 6 1 0 1     0 . 6 4 1 8   Thr - nnb   0 . 6 1 0 0     0 . 5 9 9 8     0 . 6 2 3 0   C lou d   s h a d o w   0 . 5 4 7 3   C lou d   s h a d o w   0 . 4 8 9 5   C lou d   s h a d o w   0 . 5 5 0 8   Thr - a v g   0 . 4 2 9 0     0 . 3 1 3 9     0 . 4 8 5 1   Thr - nnb   0 . 4 7 6 3     0 . 3 5 6 2     0 . 5 0 6 2   B a r e   lan d   0 . 4 0 5 4   B a r e   lan d   0 . 2 2 2 8   C lou d   0 . 4 6 1 5   C lou d   0 . 2 1 5 9   C lou d   0 . 0 5 3 9   B a r e   lan d   0 . 3 7 7 1   Thr - a v g   ( 0 . 0 0 7 6 )     ( 0 . 0 0 0 3 )     0 . 1 5 5 5   Thr - nnb   ( 0 . 0 5 5 0 )     ( 0 . 0 4 2 5 )     0 . 1 3 4 4   W a t e r   b o d y   ( 0 . 3 2 5 9 )   W a t e r   b o d y   ( 0 . 1 3 8 9 )   W a t e r   b o d y   ( 0 . 1 0 8 3 )   R e m a r k s :   Thr - a v g :   a v e r a g e - b a s e d   t h r e s h o ld ;   Thr - n n b :   n e a r e s t - n e igh b o u r   t h r e s h o ld   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19 :   2 33 5 - 2 3 45   2342   T ab l e 3 .   T hres ho l V al ue s   us i ng   A v erag e a nd   N ea r es t  Me th od   f or G NDV I i   20 07 ,   20 12   an 20 14 )  f or  E ac h Cl as s   L a n d   c o v e r   GN D V I 0 7   L a n d   c o v e r   GN D V I 1 2   L a n d   c o v e r   GN D V I 1 4   M a n g r o v e   0 . 5 8 9 7   M a n g r o v e   0 . 5 8 7 4   M a n g r o v e   0 . 6 0 7 8   S w a m p   f o r e s t   0 . 5 3 4 9   N y p a   0 . 5 7 4 3   N y p a   0 . 5 9 0 5   N y p a   0 . 5 2 1 3   S h r u b   0 . 5 4 2 3   S h r u b   0 . 5 3 8 9   S h r u b   0 . 5 0 3 4   S w a m p   f o r e s t   0 . 5 2 8 8   S w a m p   f o r e s t   0 . 5 0 6 3   Thr - a v g   0 . 4 2 6 4       0 . 3 8 1 9       0 . 4 5 6 2   Thr - nnb   0 . 4 0 9 4       0 . 3 6 7 2       0 . 4 2 8 9   C lou d   s h a d o w   0 . 3 1 5 4   C lou d   s h a d o w   0 . 2 0 5 6   C lou d   0 . 3 5 1 5   B a r e   lan d   0 . 2 7 9 3   B a r e   lan d   0 . 1 7 1 5   C lou d   s h a d o w   0 . 2 9 8 1   C lou d   0 . 2 4 4 6   C lou d   - 0 . 0 2 5 9   B a r e   lan d   0 . 2 1 1 5   Thr - a v g   - 0 . 1 1 9 2       - 0 . 1 1 1 2       - 0 . 0 2 0 0   Thr - nnb   - 0 . 1 3 6 8       - 0 . 1 8 2 7       - 0 . 0 5 7 8   W a t e r   b o d y   - 0 . 5 1 8 3   W a t e r   b o d y   - 0 . 3 3 9 5   W a t e r   b o d y   - 0 . 3 2 7 1       T ab l e 4 .   T hres ho l V al ue s   us i ng   A v erag e a nd   N ea r es t  Me th od   f or NR G i   20 07 , 2 0 12   an 20 14 )  f or  E ac h Cl as s   L a n d   c o v e r   N R GI 0 7   L a n d   c o v e r   N R GI 1 2   L a n d   c o v e r   N R GI 1 4   M a n g r o v e   0 . 3 2 0 6   M a n g r o v e   0 . 3 1 6 0   M a n g r o v e   0 . 3 1 3 2   C lou d   s h a d o w   0 . 2 8 0 2   C lou d   s h a d o w   0 . 3 1 5 7   C lou d   s h a d o w   0 . 3 0 2 3   S w a m p   f o r e s t   0 . 2 6 5 4   S w a m p   f o r e s t   0 . 2 9 6 6   S w a m p   f o r e s t   0 . 2 9 1 6   Thr - a v g   0 . 2 7 2 2       0 . 2 9 3 8       0 . 2 9 3 0   Thr - nnb   0 . 2 6 0 8       0 . 2 9 0 1       0 . 2 8 9 2   S h r u b   0 . 2 5 6 2   N y p a   0 . 2 8 3 7   S h r u b   0 . 2 8 6 9   N y p a   0 . 2 5 4 9   S h r u b   0 . 2 7 2 8   N y p a   0 . 2 8 0 5   W a t e r   b o d y   0 . 2 3 1 5   W a t e r   b o d y   0 . 2 1 0 5   W a t e r   b o d y   0 . 2 2 6 8   B a r e   lan d   0 . 1 4 2 2   C lou d   0 . 0 7 9 7   B a r e   lan d   0 . 1 8 0 0   C lou d   - 0 . 0 3 0 3   B a r e   lan d   0 . 0 5 3 3   C lou d   0 . 1 3 1 4           F i gu r 3 .   T he  f l o w   di a gram   f or dete c ti n g d ef ores tat i o an bi om as s - ba s ed  f ores t d eg r a da t i o us i ng  r em ote  s en s i ng   ap pr oa c h   E valu ate   G ND VI   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A l g orit hm  f or det ec ti n g d efo r es tat i o n a n d f ores t d e grad ati o n u s i ng .. . (I Ne ng a h S ur ati  J ay a)   2343       ( a)       ( b)     F i gu r 4 .   E x am pl e o f  de tec t i ng  f ores t d eg r ad ati on   be t ween  t wo d ate s     ( a) 200 7 - 20 1 2   an d   ( b) 2 01 2 - 2014       4.  Co n clus ion   T he   s tud y   c on c l ud es   th at  the   al go r i t hm   f or  de tec ti ng   de f ores tat i on   an d   f ores de gra da t i on   s h ou l i nc l ud e   the   us of   ND V I,  G ND V an N RG d eri v ed   f r om   S P O T   4/5   an d/ or  S P O T   6.   T he   a l go r i thm   i s   s tarted   b y   de t ec ti n de f ores tat i o us i ng   b oth   ND V I   an G ND V I,   r es pe c ti v el y ,   the f ol l o wed   b y   us i ng   the   NRG I.     De f ores tat i on   c ou l be   wel l   de tec te a nd   i de nti f i e w he the   N DV an G ND V are  us e r es pe c t i v e l y bu i c ou l no t   be   ac c uratel y   i de nti f i e when   NRG I   i s   a pp l i ed .     Con v ers e l y ,   f ores de gradat i o i s   o nl y   wel l   i de nt i f i ed   us i n   the   NRG i nd ex .   T he   s tud y   f ou nd   tha NRG i m ag h as   ad v an t ag es   o v er  ND V an G ND V i term s   of   es ti m ati ng   the   a bo v grou nd   b i om as s   an i s   r ec om m en de f or  us i m on i tori n g   de gra da t i on   a nd   s ta nd i ng   g r ow t h.   T he   NDV an G N D V i nd i c es   are  no s e ns i ti v e   to  c ha ng es   i n   bi om as s   or  s tan di ng   f ores v ol um e,  s tho s t w o   i nd i c es   c ou l no be   u s ed   to  de tec t   de gra da t i on   an d /or gr o wth  of  s tan ds  ac c urate l y       A c kno w ledg ement     T hi s   arti c l e   h ad   de v e l o pe d   un de r   f i n an c i al   s up p ort  of   the   c o l l a bo r at i v e   proj ec a m on g     the   A c ad em y   of   F ores I nv e nto r y   a nd   P l an ni n g,  S tat F ores tr y   A dm i ni s tr at i o n,  th P eo pl Repu bl i c   of   Chi na In do ne s i a S oc i et y   f or  Rem ote   S e ns i n an F ac u l t y   of   F ores tr y ,     B og or  A gric ul t ural   Un i v ers i t y   on   t he   D ev el op m en of   J oi nt  F ores Res ou r c es   Mo n i tor i ng   Me th od o l o g y   i S ou the as A s i i 2 01 6 .   T he   au th ors   ex pres s   the i r   h i gh   a pp r ec i at i o to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19 :   2 33 5 - 2 3 45   2344   ev er y on w h h as   s up po r t ed   th es ta bl i s hm en of   thi s   pa pe r i nc l ud i ng   the   an o n y m ou s   r ev i e w er   who  c r i t i c i z ed   the   i n i ti al   draf t f or i m prov em en t.         Ref er en ce s   [1 ]   So u z a   C M Si q u e i ra   J V Sa l e s   M H,  Fo n s e c a   AV,  Rib e i ro   J G Num a ta   I,   Coc h ra n e   M A,  Ba rb e C P ,   Rob e rts   DA,  B a rl o w   J T e n - Ye a L a n d s a Cla s s i fi c a ti o n   o Def o re s ta ti o n   a n d   Fo r e s De g ra d a ti o n   i n   th e  Bra z i l i a n  A m a z o n .   Rem o te  Se n s .   2 0 1 3 ;   5:   5 4 9 3 - 5 5 1 3 .   [2 ]   Al v e s   DB,  r ez - Cab e l l o   F,   M i m b re r o   M R.  Land - Us e   a n d   L a n d - Cov e Dy n a m i c s   M o n i to re d   b y   ND V I   M u l ti te m p o ra l   An a l y s i s  i n   A   Se l e c t e d   So u th e r n   Am a z o n i a n   Ar e a   (Bra z i l Fo th e   L a s T h re e  De c a d e s .   T h e   In te rn a ti o n a l   Ar c h i v e s   o T h e   Ph o to g ra m m e try Re m o te   S e n s i n g   a n d   Sp a t i a l   I n f o rm a ti o n   Sc i e n c e s Vo l u m e   X l - 7 / W 3 2 0 1 5   3 6 th   I n te rn a ti o n a l   Sy m p o s i u m   o n   Re m o te   Se n s i n g   o E n v i ro n m e n t.   Be rl i n .  2 0 1 5 .   [3 ]   Hir s c h m u g l   M Ste i n e g g e M G a l l a u n   H,  S c h a r d M .   M a p p i n g   Fo re s Deg r a d a t i o n   d u e   t o   Se l e c ti v e   L o g g i n g   b y   M e a n s   o T i m e   S e ri e s   An a l y s i s :   Cas e   Stu d i e s   i n   Cen tra l   Afri c a R e m o te   Se n s .   2 0 1 4 ;   6 :   756 - 7 7 5 .   [4 ]   Hud a k   AT W e s s m a n   CA.   Def o re s ta ti o n   i n   M w a n z a   Dis tri c t,   M a l a w i fro m   1 9 8 1   t o   1 9 9 2 a s   d e te r m i n e d  f ro m  L a n d s a M SS i m a g e ry .   Ap p l i e d  Geo g ra p h y 2 0 0 0 2 0 :1 5 5 175.   [5 ]   W u   Y H.   In v e s t i g a t i o n   o d e f o r e s ta t i o n   i n   Ea s Afri c a   o n   re g i o n a l   s c a l e s M a s te r’ s   t h e s i s .S to c k h o l m :   Dep a rtm e n o Ph y s i c a l  Geo g r a p h y  a n d  Qua te r n a ry  Geo l o g y Sto c k h o l m  Un i v e rs i ty .   2 0 1 1 .     [6 ]   Va n   M a rl e   M J E,  v a n   d e W e r G R,  d e   J e u   RAM ,   a n d   L i u   YY .   An n u a l   So u th   A m e ri c a n   f o re s l o s s   e s ti m a t e s   b a s e d   o n   p a s s i v e   m i c r o w a v e   re m o te   s e n s i n g   ( 1 9 9 0 2 0 1 0 ).  Bi o g e o s c i e n c e s .   2 0 1 6 1 3 :   609 6 2 4 .   [7 ]   Hero l d   M Rom á n - Cue s ta   RM Hey m e l l   V,   Hir a ta   Y Va n   L a a k e   P,  A s n e r   G P,  So u z a   C,   A v i ta b i l e   V ,   M a c Dic k e n   K.   re v i e o m e th o d s   to   m e a s u re   a n d   m o n i to r   h i s to ri c a l   c a rb o n   e m i s s i o n s   fr o m   fo re s t   d e g ra d a ti o n   Una s y l v a 2 0 1 1 6 2 (2 ):  2 3 8 .   [8 ]   Bri g h BC,   Hi c k e   J A,   Hud a k   AT Es ti m a ti n g   a b o v e g r o u n d   c a r b o n   s to c k s   o a   fo r e s t   a ff e c t e d   b y   m o u n ta i n   p i n e   b e e tl e   i n   Id a h o   u s i n g   l i d a a n d   m u l ti s p e c tr a l   i m a g e ry .   Rem o te   S e n s i n g   o f   En v i ro n m e n t 2 0 1 2 1 2 4 2 7 0 2 8 1   [9 ]   IT TO .   IT T O   G u i d e l i n e s   fo re s to ra t i o n ,   m a n a g e m e n a n d   r e h a b i l i t a ti o n   o d e g r a d e d   a n d   s e c o n d a r y   tro p i c a l   fo r e s t.   IT T O   Po l i c y   Dev e l o p m e n Se r i e s   No.   1 3 Yo k o h a m a J a p a n In t e rn a t i o n a l   T ro p i c a l   T i m b e O rg a n i z a ti o n   Y o k o h a m a J a p a n I n te rn a ti o n a l   T ro p i c a l   T i m b e r   O rg a n i z a ti o n   (a l s o   a v a i l a b l e   a t   ww w .i tt o .i n t/   p o l i c y p a p e r s _ g u i d e l i n e s /) 2 0 0 2 .   [1 0 ]   M a s e l l i   F.   M o n i to ri n g   fo r e s c o n d i t i o n s   i n   a   p r o te c te d   M e d i t e rra n e a n   c o a s t a l   a re a   b y   th e   a n a l y s i s   o f   m u l t i y e a ND VI  d a ta   IBI M ET - CN R,  In s ti tu te   o Bi o - M e te o ro l o g y Pi a z z a l e   d e l l e   Ca s c i n e   1 8 5 0 1 4 4 ,   Fl o re n c e ,  I ta l y .   Rem o t e  Se n s i n g  o E n v i r o n m e n t .  2 0 0 4 8 9 4 2 3 4 3 3 .   [1 1 ]   M e n - x i n   W Ho u - q u a n   L U.   m o d i fi e d   v e g e t a ti o n   w a te s u p p l y   i n d e x   ( M V W SI)   a n d   i t s   a p p l i c a ti o n   i n   d ro u g h m o n i to r i n g   o v e Si c h u a n   a n d   Cho n g q i n g Chi n a J o u rn a l   o In te g ra ti v e   Ag ri c u l tu re   2 0 1 6 1 5 (9 ) 2 1 3 2 2 1 4 1 .   [1 2 ]   Zh a o   L Dai   A Don g   B.  C h a n g e s   i n   g l o b a l   v e g e t a ti o n   a c ti v i ty   a n d   i ts   d ri v i n g   fa c t o rs   d u ri n g     1982 2 0 1 3 Ag r i c u l tu ra l  a n d  F o re s M e te o ro l o g y 2 0 1 8 2 4 9 :   1 9 8 2 0 9 .   [1 3 ]   Dut ta   D,  K u n d u   A,  P a te l   NR Sa h a   SK,   Si d d i q u i   AR.   A s s e s s m e n t   o a g ri c u l tu ra l   d r o u g h i n   Raj a s t h an  (In d i a )   u s i n g   re m o te   s e n s i n g   d e r i v e d   Ve g e ta ti o n   Con d i ti o n   In d e x   (VCI)  a n d   St a n d a rd i z e d   Pre c i p i ta t i o n   I n d e x   (SPI).   Th e   Eg y p t i a n   J o u r n a l   o Rem o t e   Se n s i n g   a n d   Sp a c e   S c i e n c e s 2 0 1 5 ;     1 8 5 3 63.   [1 4 ]   M e n e s e s - T o v a r CL 2 0 1 1 .   ND VI  a s   i n d i c a t o r o d e g r a d a t i o n .   Una s y l v a  2 3 8 2 0 1 1 ;   6 2 (2 ) :  3 9 46   [1 5 ]   FAO.   An a l y s i s   o th e   n o rm a l i z e d   d i ff e re n t i a l   v e g e ta ti o n   i n d e x   (ND VI)  fo th e   d e t e c t i o n   o d e g ra d a ti o n   o fo r e s t   c o v e r a g e   i n   M e x i c o   2 0 0 8 2 0 0 9 :   c a s e   s t u d i e s   o n   m e a s u r i n g   a n d   a s s e s s i n g   fo r e s t   d e g ra d a ti o n F o re s Res o u rc e s   As s e s s m e n W o rk i n g  P a p e r.   2009 :   173   [1 6 ]   Ba rry   K M ,   Sto n e   C,  M o h a m m e d   CL.   Crow n - s c a l e   e v a l u a t i o n   o s p e c tra l   i n d i c e s   fo d e f o l i a te d   a n d   d i s c o l o u re d  Eu c a l y p ts .     In t e rn a ti o n a l   J o u r n a l   o Rem o te  S e n s i n g 2 0 0 8 2 9 (1 ):  4 7 69.   [1 7 ]   Kra k a u e NY L a k h a n k a T An a d ó n   J D.   M a p p i n g   a n d   Att ri b u ti n g   Nor m a l i z e d   Dif fe r e n c e   V e g e ta t i o n   In d e x  T re n d s  f o r Ne p a l .   Rem o te  Se n s 2 0 1 7 9 9 8 6 .   [1 8 ]   L a m b i n   EF.   M o n i to ri n g   fo r e s d e g ra d a ti o n   i n   tro p i c a l   re g i o n s   b y   re m o t e   s e n s i n g s o m e   m e th o d o l o g i c a l   i s s u e s .     D e p a rtm e n o G e o g ra p h y Uni v e rs i ty   o f   L o u v a i n p l a c e   L o u i s   Pa s te u r .   G l o b a l  E c o l o g y  a n d  Bi o g e o g r a p h y 1 9 9 9 8 191 1 9 8 .   [1 9 ]   Vi o l i n i   S Def o re s ta ti o n :   Cha n g e   Det e c t i o n   i n   Fo r e s t   Cov e r   u s i n g   Rem o te   Se n s i n g M a s te th e s i s .   In s ti tu te ,   CO NAE.  Arg e n ti n a M a s te r’ s   i n   e m e rg e n c y   e a rl y   W a rn i n g   a n d   Re s p o n s e   S p a c e   Ap p l i c a ti o n s .   M a ri o  Gul i c h .   2 0 1 3 .     [2 0 ]   L a n g e A J .   M o n i to ri n g   T ro p i c a l   Fo re s Deg r a d a t i o n   a n d   D e fo re s ta ti o n   i n   Bo rn e o So u t h   Ea s As i a .   Ph D d i s s e rt a ti o n G e rm a n y G e o Bi o  Ce n te r   o th e  L u d w i g - M a x i m i l i a n - Un i v e rs i ty  M u n i c h 2 0 0 9 .   [2 1 ]   Bu h a l ă u   T Det e c ti n g   c l e a r - c u d e fo re s ta t i o n   u s i n g   L a n d s a t   d a ta ti m e   s e r i e s   a n a l y s i s   o re m o t e   s e n s i n g   d a t a   i n   Cov a s n a   C o u n ty Rom a n i a   b e tw e e n   2 0 0 5   a n d   2 0 1 5 .   M a s te th e s i s .   Sw e d e n :   Dep a rtm e n o Ph y s i c a l  Geo g r a p h y  a n d  Ec o s y s te m  Sc i e n c e ,  L u n d  U n i v e rs i ty .   2 0 1 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.