Judul: Methods for Measuring the Fire-caused Damage and Forest Growth using Direct Multidate Analysis
Abstrak: Indonesia kehilangan 2,6 juta ha akibat kebakaran pada tahun 2015 dan terulang dengan kehilangan 1,9 juta ha pada tahun 2019. Kendati luas kebakaran menurun, peluang terjadinya kebakaran masih besar karena masyarakat masih melakukan praktik pembakaran untuk persiapan dan konversi lahan. Kebakaran memberikan dampak negatif terhadap manusia dan lingkungan, termasuk kerusakan vegetasi yang terjadi. Pengukuran keparahan kebakaran penting dilakukan untuk mengetahui tingkat kerusakan dan langkah penanganan yang dapat dilakukan. Keterandalan teknologi penginderaan jarak jauh perlu dilakukan untuk mempermudah dalam kegiatan deteksi kerusakan pasca kebakaran, sehingga pengujian berbagai metode remote sensing perlu untuk dilakukan agar mendapatkan referensi metode terpilih yang dapat digunakan. Disertasi ini membahas beberapa teknik deteksi perubahan menggunakan data penginderaan jauh untuk mengukur perubahan tutupan hutan akibat kebakaran dan pertumbuhan kembali pasca kebakaran. Penelitian ini menggunakan citra Landsat 8 OLI karena memiliki variasi resolusi spektral yang lengkap (cahaya tampak dan inframerah), gratis, data historis yang panjang, resolusi temporal 16 hari (8 hari dengan kombinasi Landsat 9), dan resolusi spasial sedang (30m). Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan metode deteksi dan identifikasi jenis perubahan menggunakan analisis multiwaktu langsung (direct multidate analysis). Novelty dari penelitian ini adalah (1) metode terpilih yang dapat digunakan dalam pendeteksian kerusakan dan pertumbuhan akibat kebakaran hutan di Indonesia. (2) Pembangunan kriteria dari metode terpilih untuk mendeteksi kerusakan dan pertumbuhan akibat kebakaran hutan dan lahan. Metode yang diuji adalah Image Differencing (ID), Image Differencing Masking (IDM), Vegetation Image Differencing (VID), Image Ratioing (IR), Image Ratioing Masking (IRM), Change Vector Analysis (CVA), dan Multidate Principal Component Analysis (MPCA). Data yang digunakan adalah Landsat 8-OLI resolusi menengah yang diperoleh pada tahun 2014 yang mewakili kondisi sebelum kebakaran; dan Landsat 8-OLI tahun 2016, menggambarkan kondisi pasca kebakaran. Penelitian dilakukan di Kecamatan Berbak, Provinsi Jambi sebagai provinsi yang tiap tahunnya terjadi kebakaran hutan. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa teknik CVA yang diuji efektif dan akurat mengukur kelas tidak terbakar, terbakar, dan pertumbuhan kembali dengan nilai akurasi kappa akurasi (KA) 85%. MPCA juga memberikan akurasi yang sebanding dengan KA sebesar 81%. Walaupun sama-sama memiliki akurasi yang tinggi (>80%), CVA lebih mudah digunakan karena indeks yang digunakan lebih fokus mengidentifikasi tutupan lahan menggunakan indeks lahan terbuka (NDBI) dan indeks vegetasi (NDVI). Metode terbaik ketiga adalah IR7 yang memberikan akurasi yang lebih rendah dengan KA hanya 63%. Performa CVA yang sangat baik dibandingkan dengan standar kelas kebakaran yang dibangun oleh USGS (United States Geological Survey) menggunakan dNBR (differenced normalized burnt ratio). Penelitian ini menemukan bahwa CVA dengan memanfaatkan indeks magnitude dan direction dapat mendeteksi kelas pasca kebakaran menjadi 5 kelas: (1) kelas tidak terbakar, (2) kelas terbakar rendah,(3) kelas terbakar sedang, (4) kelas terbakar sedang-tinggi, dan (5) kelas pertumbuhan kembali sedang. Sedangkan dNBR hanya dapat mengklasifikasikan dalam 4 kelas yaitu (1) Kelas terbakar rendah (2) kelas terbakar rendah-sedang (3) kelas pertumbuhan kembali, dan (4) kelas tidak berubah. Dari kedua hasil klasifikasi tersebut, dapat diketahui juga bahwa kinerja pendekatan CVA ini lebih unggul daripada metode dNBR yang ditunjukkan dengan kemampuannya untuk mendeteksi 5 kelas keparahan pasca kebakaran., Indonesia lost 2.6 million ha to fires in 2015 and again lost 1.9 million ha in 2019. expand fires, the chance of
Keyword: Analisis komponen utama multi waktu, Analisis multiwaktu langsung, Analisis vektor perubahan, Kebakaran hutan, Rasio citra

Judul: Deteksi luas kebakaran hutan melalui citra landsat TM multiwaktu : Studi Kasus di HPH PT. Sribunian Trading Coy. Propinsi Sumatera Selatan
Abstrak: Tidak adanya metode baku untuk menghitung luas kebakaran hutan secara tepat, telah menimbulkan perbedaan taksiran luas kebakaran hutan antara instansi yang satu dengan yang lainnya (WALHI, 1997 dalam Ginting, 1999). Departemen Kehutanan dan Perkebunan sendiri menentukan luas kebakaran hutan hanya berdasarkan laporan-laporan kebakaran hutan yang ditentukan langsung di lapangan. Oleh karena itu diperlukan metode-metode baru untuk menentukan luas kebakaran hutan secara cepat dan akurat dengan memanfaatkan data-data yang tersedia. Data citra Landsat TM yang memiliki karakteristik spektral dan spasial yang baik, sangat potensial untuk digunakan dalam pendeteksian perubahan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi luas kebakaran hutan dan perubahan lahan akibat kebakaran hutan melalui citra Landsat TM Multiwaktu rekaman 10 Juli 1997 dan 18 Januari 1998 sekaligus mengevaluasi kehandalan metode kuantitatif dengan citra satelit. Lokasi penelitian terletak di HPH PT. Sribunian Trading Coy. Propinsi Sumatera Selatan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah independent classification dan direct multidate analysis. Pada independent classification luas kebakaran hutan dapat diketahui dengan membandingkan eksistensi dan luas komposisi lahan pada kedua waktu. Tipe-tipe penutupan lahan akibat kebakaran hutan pada TM 1998 dapat dideteksi menjadi 10 kelas dengan akurasi Kappa 96,75%. Metode ini tidak dapat mendeteksi luas kebakaran hutan dan perubahan lahan secara spesifik serta kurang teliti. Pada metode direct multidate analysis digunakan klasifikasi dengan direct multitemporal classification (DMC) dan 12-Dimensional multitemporal classification (MPC). Pada DMC, penggunaan 6 band dari kedua waktu secara simultan (3-plus-3), yaitu band 3-4-5-3-4-5 memberikan hasil yang optimal. Hasil yang sama diperoleh jika menggunakan 12 band dari kedua waktu. Hal ini menunjukkan bahwa pada penelitian ini penggunaan DMC 3-plus-3 memberikan keterandalan yang mantap. Pada klasifikasi ini dihasilkan 11 kelas perubahan lahan dengan akurasi Kappa 99,70%. Meskipun DMC mampu mendeteksi perubahan lahan secara akurat, namun metode ini kurang praktis karena melibatkan banyak band. Untuk mereduksi jumlah band pada saat klasifikasi digunakan 12-Dimensional MPC yang merupakan transformasi linier untuk menghasilkan band-band buatan yang baru. Dengan teknik 12-Dimensional MPC, data kedua waktu diperlakukan sebagai satu set data...
Keyword: 

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: