Judul: Menguji Kemampuan Citra Airborne Hyperspectral Untuk Deteksi Vegetasi Di Kebun Raya Bogor
Abstrak: Seiring dengan kemajuan dan perkembangan teknologi penginderaan jauh telah terjadi peningkatan kemampuan sensor citra. Salah satu inovasi dalam teknologi penginderaan jauh adalah sensor hyperspectral (high spectral resolution imagery). Citra hyperspectral mempunyai karakterikstik resolusi yaag lebih komplek dan berbeda dibandingkan dengan karakteristik sensor multispectral .. Karakteristik sensor citra hyperspectral sangat khas yang terdiri dari banyak saluran (100 - 200 saluran) dengan lebar saluran (bandwidth) relatif sempit (10 run) dan tersaji secara kontinyu pada panjang gelombang sinar tampak hingga sinar infra rnerah. Karakteristik spektraI sensor hyperspectrai yang khas tersebut mempWlyai potensi memperoleh informasi objek yang lebih detail dibandingkan dengan sensor multispectral. Dalam aplikasi bidang kebutanan sensor ini sangat potensial untuk memperoleb infonnasi karakteristik biofisik tegakan hutan seeMa detail seperti identifikasi jenis pobon, biomassa, karakteristikflori.dic dari vegetasi, phenology pohon., pendugaan LAI, pendugaan basal area, dan lainnya (Rinker, 1990 dalam Aardth, 2000). Kegiatan penelitian bertujuan untuk menguji kemampuan citra airborne hyperspeclral dalam klasifikasi vegetasi hutan di Kebun Raya Bogor (KRB) berdasarkan tingkat taksonomi tumbuhan yang melipuri tingkat spesies, genus dan. famili KRB merupakan salah satu museum bidup keanekaragaman bayati dari alam Indonesia yang mempunyai strukur tegakan beraneka r&gam dari sebaran komposisi jenis., diameter batang. wnW" dan kelas tajuk. Sensor airborne hyperspeclral yang direkam menggunakan wahana pesawat terbang sangat potensial untuk memperoleb informasi ripe kenampakan objek vegetasi butan secara detail baik secara spek.tral maupun spasial. Data citra yang digunakan adaIah citra digital airborne hyperspeclral basil perekaman pesawat udara pada tanggal 29 Januari 1998 di areal Kebun Raya Bogor dengan resolusi radiometrik sebesar 16 bit per piksel yang terdiri dari 12 saluran dan ukuran piksel basil resampling sebesar 1 m. Data citra yang digunakan diperoleb dari PT. QuickMap Data Alam Indonesia. Hasil pemeriksaan lapangan pada citra yang telab dipotong sebelumnya diketahui penutupan laban vegetasi pobon terdiri dari 25 famili, 64 genus dan 145 spesies pobon. Sedangkan penutupan vegetasi non pabon yang terdapat di lokasi diketahui sebanyak 4 penutupan antara lain : vegetasi rumput, tanah terbuka dan tubuh air serta areal kosong yang merupakan basil pemotongan. Berdasarkan informasi penutupan tersebut maka dalam klasifikasi tingkat vegetasi ditetapkan untuk klasifikasi tingkat famili sebanyak Dari basil penghitungan Optimum index Factor (OIP) diketahui oilai tertinggi merupakan basil dari 3 kombinasi saluran yang terdiri dari saluran infra merab dekat yaitu kombinasi saluran 10-11-12. Namun secara visual basil dari kombinasi salman tersebut kurang detail dalam membedakan individual jenis tajuk pabon. Namun penggunaan kombinasi saluran 10-8-7 yang terdiri dari saluran sinar tampak dan infra merah dekat secara visual akan lebih informatif dalam membedakan jenis tajuk pabon. Berdasarkan data stasitik basil transfomasi Principal Component Analysis (peA) dari 12 saluran diketahui nilai eigenvalue Principal Component (PC) 1 mempunyai oilai tertinggi dengan prosentase 92,5 % hal ini menandakan PCI mampu menerangkan keragaman data sebesar 92,5 %, sedangkan PC2 menerangkan 3,8 % keragaman data. dan PC3 menerangkan keragaman data sebesar 2,2%. Secara visual masing-masing saluran hasil transformasi peA tidak mampu membedakanjenis penutupan vegetasi pohon secara detail. Namun dati saluran hasil transfonnasi tersebut dapat membedakan penutupan laban vegetasi dan penutupan laban non vegetasi. Klaster akhir kelas penutupan vegetasi spesies pohon dari klasifikasi tidak terbimbing diperoleb adalah sebanyak 26 spesies dari total
Keyword: 

Judul: Identifikasi beberapa jenis pohon dan pengukuran kerapatan tegakan menggunakan citra compact airborne spectrographic imager (CASI)
Abstrak: Di Indonesia, pengguna data penginderaan jauh terbanyak adalah kegiatan-kegiatan di bidang kehutanan, karena data penginderaan jauh dapat merekam areal yang cukup luas dan frekuensi perekaman tinggi (data up to date). Salah satu sensor yang dapat digunakan pada lingkup kehutanan adalah Citra CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager). CASI merupakan salah satu sensor dengan resolusi yang tinggi baik dalam hal resolusi spasial maupun spektralnya. Da a CASI tersedia dalam bentuk digital sehingga mampu dianalisis secara kuantitatif. CASI menggunakan pesawat terbang sebagai platform (wahana). Diharapkan CASI mampu menjadi salah satu pedoman bagi para peneliti dan pengembang khususnya dalam bidang Remote Sensing untuk melakukan kegiatan-kegiatan praktis kehutanan seperti identifikasi jenis dan kekayaan flora di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan citra CASI dalam mengidentifikasi 20 jenis pohon dari 6 famili terpilih di Kebun Raya Bogor dan mengukur kerapatan tegakan di Kebun Raya Bogor. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni sampai dengan September 2003 di Kebun Raya Bogor dan Laboratorium Fisik Penginderaan Jeuh (Remote Sensing), Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor.. Citra CASI Kebun Raya Bogor (Compact Airborne Spectrographic Imager) dalam penelitian ini merupakan hasil rekaman pada tanggal 29 Januari 1998 oleh PT. Comserve Indonesia. Data penunjang adalah peta situasi Kebun Raya Boger skala 1: 1500, data hasil pemeriksaan lapangan, data koordinat 20 jenis pohon contoh dan 10 plot contoh. Software yang digunakan mencakup ER Mapper 6.1, Jaya-System 3.0. dan Arc View 3.2. Hardware yang digunakan adalah seperangkat komputer pribadi Lab. Remote Sensing. Alat yang digunakan adalah peralatan menulis, GPS Garmin !!! Plus, kamera beriensa macro, pita ukur, dan Haga Hypsometer, dan tambang. Metode untuk identifikasi jenis pohon mencakup pengecekan di lapangan, pemilihan kelas, deskripsi jenis, pemilihan Training Area dan pencatatan nilai Digital Number, pembuatan layout lokasi jenis pohon, analisis klaster, analisis separabilitas, dan analisis akurasi. Metode untuk pengukuran kerapatan tegakan mencakup deliniasi dan penentuan blok tegakan, pengecekan/pemeriksaan lapangan, pembuatan layout lokasi 10 plot contoh dan perhitungan data.
Keyword: Stand Density Index (SDI), compact airborne spectrographic imager (CASI), tree species identification

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: