Judul: Pendugaan Leaf Area Index Dan Luas Bidang Dasar Tegakan Menggunakan Landsat 7etm+ (Studi Kasus Di Kabupaten Bungo Propinsi Jambi)
Abstrak: lapangan selain tidak efisien dari segi waktu dan biaya, metode ini juga kurang dapat diterapkan pada areal yang memiliki luasan besar. Qleh karena itu perlu diadakan studi untuk menentukan potensi tegakan pada areal yang luas dengan cepat dan reiatif murah. Pada penelitian ini lebih difokuskan pada areal agroforest karet (Hevea brasiliensis) karena merupakan komoditi non kayu penyumbang devisa negara yang cukup besar dan memiliki karakteristik fisiologis yang mirip dengan kondisi hutan sekunder. Salah satu faktor yang sangat berpengaruh dalam penentuan potensi tegakan adalah faktor biofisik yang mempengaruhi kondisi ekologi suatu tegakan. Faktor biofisik tersebut antara lain adalah Leaf Area Index (LAI) dan Luas Bidang Dasar Tegakan (LBDT). Agar dapat menduga LA! dan LBDT secara efektif pada areal yang luas, perlu diadakan penggabungan data penginderaan jauh dan data lapangan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dari nilai spektral data penginderaan jauh dalam menduga LAI dan LBDT. Data yang digunakan adalah data LAI dan LBDT lapangan serta data penginderaan jauh, kernudian kedua data tersebut diintegrasikan sehingga diperoleh model pendugaan LAI dan LBDT yang dapat diaplikasikan untuk menduga peubah tersebut pada areal yang (uas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk rnengetahui korelasi antara LA! dan LBDT dengan nilai spektral dari data penginderaan jauh citra sate lit dan menyusun modelnya Pengambilan data lapangan dilakukan di Kabupaten Bungo pada 3 tipe penutupan lahan yang me!iputi areal hutan alam, agroforest karet, dan kebun karet rnonokultur yang dilakukan pada bulan Juli sampai Agustus 2002. Pengolahan data dilakukan di kantor International Center for Research of Agroforestry (!CRAF) pada bulan September 2002 sampai Maret 2003. Bahan yang digunakan dalam penelitian adalah citra digital Landsat 7 ETM+ yang sudah terkoreksi geometrik, serta data lapangan LAI dan LBDT, sedangkan alat yang digunakan dalam pengambilan data lapangan adalah kamera canon coolpix + lensafisheye, tripod, kompas, GPS Gannin, alat tulis, tally sheet, prisma basal area, golok dan meteran. Hasil dari penelitian ini menunjukan kecenderungan dari nilai LAJ dan LBDT pada areal agroforest karet selalu berada diantara areal kebun karet monokultur dan hutan alam. Selang LAI pada areal agroforest karet adalah 1.65 - 3.49 sedangkan areal kebun karet monokultur adalah 1.49 - 2.19 dan 3.05 - 3.44 untuk areal hutan alam. Selang LBDT pada areal agroforest karet adalah 9.17 - 35.07 m21ha, pada areal kebun karet monokultur adalah 13.85 - 26.88 m2/ha, dan pada areal hutan 31.25 - 35.28 m2/ha. Pada 808l1sis regresi faktor yang paling berpengaruh dalam pendugaan LBDT adalah nilai spektral band 1 (R2 '"" 0.8015), band 2 (R2 = 0.1624) dan band 3 (R2 = 0.8009) yang memiJiki pengaruh negatif yang berarti bahwa setiap kenaikan dari nilai spektral mengakibatkan penurunan pada nHai LBDT sedangkan indeks vegetasi spektral berpengaruh positif pada nHai LBDT. Pada analisis LAI faktor yang paling berpengaruh pada model pendugaan adalah nilai spektral band 5 (R2 = 0.1338) dan band 1 (R2 = 0.6051) yang memiliki pengaruh negatifpada nilai LAI yang berarti bahwa kenaikan nilai spektral band 5 dan band 1 menyebabkan penurunan nilai LA!. Model pendugaan LAI dan LBDT yang diperoleh dari analisis regresi kemudian dimasukan ke citra sateHt dan dihasilkan peta sebaran LBDT dan LAI. Hasil pendugaan
Keyword: 

Judul: Pendugaan Biomassa dengan Data Penginderaan Jauh (Studi Kasus. Areal Hutan Tanaman Industri PT. Wirakarya Sakti, Jambi)
Abstrak: Saat ini terdapat tiga pendekatan untuk menduga atau memonitor biomassa, yaitu modeling, pengukuran lapangan, dan penginderaan jauh. Diantara ketiga pendekatan tersebut, pengukuran langsung di lapangan dipertimbangkan lebih dapat dipercaya dan lebih teliti dibandingkan dengan dua pendekatan Jainnya. Meskipun demikian, pendekatan ini mahal dan resolusi spasial data dalam studi di lapangan terbatas (Anderson and Richards, 2001). Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi potensi penggunaan data penginderaan jauh untuk menduga biomassa atas permukaan (above ground biomass) dan membuat persamaan empirik yang menunjukkan hubungan antara biomassa dengan informasi spektral data penginderaan jauh. Lokasi penelitian merupakan areal Hutan Tanaman Industri dengan tanaman pokok Acacia mangium dan Acacia crassicarpa. Pendugaan biomassa atas permukaan dilakukan metode dengan tidak langsung, yaitu menggunakan persamaan alometrik yang merupakan regresi antara berat kering pohon sebagai variabel tidak bebas dengan parameter biometriknya sebagai variabel bebas. Parameter biometrik yang diambil di lokasi penelitian meliputi tinggi pohon dan lingkar batang yang kemudian dikonversi menjadi diameter setinggi dada (DBH). Data penginderaan jauh yang diteliti adalah indeks vegetasi NDVI, IR/R, sqrt(IR/R), TNDVI, Vegetation Index dan Tasseled Cap yang diturunkan dari data Landsat TM dan hubungannya dengan biomassa. Hubungan antara NDVI, IR/R, sqrt(IR/R), TNDVI. Vegetation Index dan Tasseled Cap dengan biomassa berturut-turut menghasilkan persamaan Power, Polinomial, Polinomial, Power, Eksponensial dan Power. Indeks vegetasi TNDVI dan NDVI memiliki korelasi yang paling tinggi dengan biomassa, dengan nilai R yaitu mencapai 89%. Dengan demikian, kedua indeks vegetasi ini dapat dinyatakan sebagai indeks yang paling baik untuk pendugaan biomassa dibandingkan empat indeks vegetasi lainnya.
Keyword: 

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: