Judul: Modelling Rice Growth on Ground-based Sensors as a Reference of Unmanned Vehicle Imagery Analysis
Abstrak: Ketersediaan data sawah merupakan kunci untuk perencanaan pertanian di Indonesia. Data kalender penanaman (Kalender Tanam, KATAM) telah tersedia untuk umum, namun demikian, informasi yang disajikan tidak begitu rinci untuk pemodelan lebih lanjut dan/atau pengambilan keputusan. Ketersediaan sistem udara tak berawak membuka peluang untuk mendapatkan data resolusi spasial yang lebih tinggi. Namun demikian, data yang diambil harus dilakukan dengan baik. Dalam penelitian ini, data multi-temporal diambil setiap minggu untuk mendapatkan variasi pola pertumbuhan padi. Pengukuran menggunakan klorometer digunakan sebagai dasar untuk menduga peubah lain yang dikembangkan dari pengukuran berbasis darat atau wahana nir awak (UAS). Excess Greenness (EG) dan Green Chromatic Coordinate (GCC) ditelaah sebagai peubah pemodelan. Penelitian ini menunjukkan bahwa pembacaan klorometer meningkat secara signifikan dalam 22 hari setelah tanam (HST). Hal tersebut memiliki kemiripan pola dengan EG, namun dalam skala yang berbeda. Kenaikan substansial ini berkurang pada sekitar 50 HST, juga sesuai dengan pola EG. Dengan demikian, EG dapat berfungsi sebagai kandidat untuk memantau pertumbuhan padi dari sensor RGB, baik yang dipasang pada UAS maupun pada perangkat genggam. Estimasi tinggi tanaman dari UAS ditemukan mirip dengan yang diamati in-situ., Detailed data availability of rice paddy remains the key for agricultural planning in Indonesia. While planting calendar (Kalender Tanam, KATAM) has been available to public, the nature of the database does not sufficiently contain detailed information for further modeling and/or decision making. The availability of Unmanned Aerial Systems (UAS) opens a chance to gain higher spatial resolution data. Unfortunately, the baseline data taken from ground survey needs to be well constructed. In this research, the author proposed a multi-temporal surveillance in weekly basis to obtain variations in rice vigor, with particular weight in the leaf greenness. The measurement employed chlorometer as the baseline for other proxies developed from ground- or UAS-based measurements. Excess Greenness (EG) and Green Chromatic Coordinate (GCC) were examined as key modelling variables, taking their compatibility to RGB sensors on-board the UAS. This research found that chlorometer readings rose significantly in 22 days after transplanting (DAT), which was fairly similar to EG, altought in a different scaling. This substantial upsurge was reduced in around 50 DAT, coincide with the EG. This suggests that EG served as the best candidate to investigate rice growth from RGB sensors. Either mounted in UAS or in handheld device. Height estimation from UAV was found similar to the one observed in-situ.
Keyword: Excess Greenness (EG), Green Chromatic Coordinate (GCC), Unmanned Aerial Systems (UAS), RGB sensor

Judul: Karakterisasi Indeks Band Warna Tampak dari Citra Aerial Nirawak untuk Mengestimasi False NDVI pada Vegetasi Padi.
Abstrak: Indonesia’s climate conditions, characterized by the presence of clouds during the rainy season and most of the short-period crops (maize, soybean, rice) established, cloud are main problem for satellite to generate clear imagery. The use of aircraft or drones can also be used in remote sensing as an alternative data. However, it is necessary to develop other technologies based on aerial photographs from UAV or drone to generate more frequent information, reliable and detailed to support decision-making for each crop. Hence, drone with RGB imagery could be optimized to generate information as problem solver similar with Normalized Digital Vegetation Index. Thus, this study aimed at examining the correlation between vegetation indexes resulted from satellite Sentinel 2A imagery and visible band (RGB) imagery from UAV, estimating NDVI value by using false NDVI (NGRDI) generated from visible band, and estimating the rice growth phase (days after transplanting) by approaching NDVI and false NDVI values. By using drone flight at 60 meter above the ground with interval 10 days following the schedule of Sentinel 2A crossing the research location at Pasir Kaliki village, the imagery were acquired consistently. The study has discovered that NDVI showed higher number in result of vegetation index compared to NGRDI with correlation coefficient is 0.944625. The regression model resulted as y=4.7722x+0.3845 and MAPE value expresses as 26.74%, where the regression model with Pearson’s correlation coefficient value is 0.877885. A qualitative assessment using statistical data and a spatial assessment using sampled data from the rice vegetation map reveal a high mapping accuracy with the corresponding R2 being as high as 0.7429; however, the mapped rice vegetation accuracy might influenced by other physical factors such as water reflectant, sunlight and the RGB camera limitation itself. Nonetheless, the highest values of NGRDI only reach 0.2 while NDVI can attain at 0.9 at the peak of vegetative phase of rice growth stage. This means that Green Band have limitation in detecting vegetation index. In relation to the different approaches performed, it is noted that the average trend line on both NDVI and NGRDI shown the similarity tendency in all growth stage., Kondisi iklim Indonesia yang ditandai dengan adanya awan pada musim hujan dan sebagian besar tanaman berumur pendek (jagung, kedelai, padi) terbentuk, awan merupakan masalah utama bagi satelit untuk menghasilkan citra yang jelas. Penggunaan pesawat terbang atau drone juga dapat digunakan dalam penginderaan jauh sebagai data alternatif. Namun, perlu dikembangkan teknologi lain berdasarkan foto udara dari UAV atau drone untuk menghasilkan informasi yang lebih sering, andal, dan terperinci untuk mendukung pengambilan keputusan untuk setiap tanaman. Oleh karena itu, drone dengan citra RGB dapat dioptimalkan untuk menghasilkan informasi sebagai pemecah masalah yang serupa dengan Normalized Digital Vegetation Index. Oleh karena itu, penelitian ini mengkaji korelasi antara indeks vegetasi, dari citra satelit Sentinel 2A dan citra pita tampak (RGB) dari UAV, mengestimasi nilai NDVI dengan menggunakan false NDVI (NGRDI) yang dihasilkan dari pita tampak, dan mengestimasi fase pertumbuhan padi (hari setelah transplantasi) dengan mendekati nilai NDVI dan NDVI palsu. Citra diperoleh secara konsisten dengan menggunakan drone terbang pada ketinggian 60 meter di atas permukaan tanah dengan
Keyword: NDVI, NGRDI, Unmanned Aerial Vehicle, Sentinel, Rice Growth Stage

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: