Coastal ecosystems such as seagrass beds can store large amounts of carbon over a relatively long period of time, so a special study is needed for the seagrass ecosystem. Nirwana Beach located in Padang City presents an overview of extensive seagrass ecosystem. The carbon stock is estimated by utilizing Planet imagery with spatial resolution 3m with band ratio transformation method. Band ratio used are band ratio Green / Blue, Green / Red, and Blue / Red. Data processing is done based on correlation analysis and regression analysis between band ratio pixel value on image with value of carbon stock in field. The results show that band ratio of Green / Red has the highest r2 indicating a strong correlation relationship. The carbon stock in Nirwana Beach with total carbon 3,776,42 gC / m2 or or 3,78 kgC / m2. Accuracy test is done with standard estimate error where the highest accuracy value is obtained through the Green / Red band ratio with accuracy percent 59.98%. This research shows that the carbon stock estimation in Nirwana Beach is underestimate.

Pemetaan desa menjadi salah satu fondasi untuk melakukan pembangunan desa. Metode kartometrik menjadi cara yang banyak digunakan untuk menarik batas desa yang didukung dengan berbagai macam data geospasial misalnya Citra Satelit Resolusi Tinggi (CSRT) dan Digital Elevation Model (DEM). Peta kerja yang digunakan sebagai data utama dalam diskusi para pemangku kepentingan untuk menarik batas desa, semestinya disusun secara optimal untuk mempermudah penarikan garis batas. Umumnya pengenalan batas desa pada daerah perkotaan terbantu dengan penggunaan CSRT, karena objek yang menjadi penanda batas mudah dikenali. Namun demikian, pada daerah berbukit pengenalan batas desa dari CSRT relatif lebih sulit dilakukan, karena minimnya unsur buatan manusia yang umumnya menjadi penanda batas. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimalisasi peta kerja dengan memanfaatkan kombinasi geovisualisasi 2D, 2,5D, dan 3D untuk penarikan garis batas desa pada daerah berbukit. Geovisualisasi tersebut didukung dengan menggunakan data DEMNAS untuk menghasilkan hillshade yang disajikan dengan teknik multi hillshade. DEMNAS digunakan karena memiliki resolusi spasial yang cukup tinggi (0.27-arcsecond) dan bersifat open access. Data lain yang digunakan adalah CSRT, peta kontur, dan peta jaringan sungai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam penarikan batas desa pada daerah berbukit, diperlukan peta kerja yang mengombinasikan geovisualisasi dari berbagai dimensi. Dalam hal ini visualisasi 2,5D dan 3D dapat membantu pengenalan objek perbukitan seperti punggung dan lembah, sehingga delineasi dapat dilakukan dengan lebih mudah. Informasi tambahan seperti adanya data pilar batas dan ketersediaan sumber daya manusia yang mengerti batas desa akan semakin mempermudah proses penarikan garis batas desa.

The existence and services of mangrove ecosystems in Segara Anakan are threatened by changes in land use on land and global warming, which requires proper and intensive monitoring. The monitoring of mangrove and its trend over large areas can be done using multi-temporal remote sensing technology. However, remote sensing data is often contaminated by cloud cover, and its corresponding shadow resulted in missing data. This study aims to assess the performance of the existed gap-filling techniques, such as, linear, spline, stineman,  data interpolation Empirical Orthogonal Function (dineof) and spatial downscaling strategy employing the Proba-V imagery in 100 m, when being used for estimating the missing data and depicting the trend in NDVI from Landsat 8 OLI by using Mann-Kendall test. Our result suggested that EOF-based interpolation gave better prediction results and more accurate in predicting longer missing data. Linear interpolation, on the other hand, was accurate to predict shorter missing data. Overall, all interpolation results can reconstruct 64 (spline) to 72 % (dineof) of missing data in NDVI with the RMSE of 0.10 (dineof) – 0.13 (spline). A consistent decreasing trend was also found from the four interpolation methods, which showed the consistency of the interpolated values when used for deriving trends with similar patterns of overall decreasing trend and magnitude of changes of -0.0095 to -0.0099 (NDVI unit) over the mangrove areas in 2015. The result demonstrated the potential ability of gap-filling methods for simulating the value of missing data and for deriving trends.