Judul: Pengembangan Model Penduga Volume Tegakan Berbasis Piksel dan Objek pada Citra Resolusi Tinggi
Abstrak: Dalam dua dekade terakhir telah terjadi lompatan signifikan pada resolusi spasial dari citra digital satelit yang mungkin sangat berguna untuk memperkirakan parameter tegakan yang diperlukan untuk hutan serta pengelolaan lingkungan. Tesis ini menjelaskan pengembangan model penduga volume berdiri menggunakan gambar SPOT 6 pankromatik dan multispektral dengan analisis citra digital berbasis objek (OBIA) dan pendekatan berbasis piksel. Data yang digunakan adalah citra SPOT 6 band pankromatik dengan resolusi spasial 1.5 m, dan pita multispektral dengan resolusi spasial 6 m. Teknik OBIA yang diusulkan dengan algoritma mean-shift yang digunakan untuk memperoleh variabel penutupan tajuk dari perpaduan panchromatic dan multispektral, sedangkan indeks vegetasi berbasis piksel digunakan untuk mengembangkan model dengan ukuran piksel 6 m. Model estimator dibentuk berdasarkan 65 plot sampel yang diukur di lapangan dan citra satelit. Studi ini menemukan bahwa OBIA memberikan identifikasi yang lebih akurat dengan Kappa Accuracy (KA) sebesar 71% dan Overall Accurasy (OA) sebesar 86%. Studi ini menyimpulkan bahwa model estimasi volume tegakan terbaik adalah model yang dikembangkan dari penutupan tajuk (C) yang diturunkan dari OBIA yaitu V = 13.47e0.032C dengan Simpangan rata-rata hanya 0.92%, lebih baik daripada model berbasis piksel yang berasal dari nilai indeks vegetasi yaitu V = 0.0000067e16.48TNDVI dengan deviasi rata-rata 5.34%.
Keyword: analisis citra berbasis objek (OBIA), analisis citra berbasis piksel, indeks vegetasi, algoritma mean-shift, model penduga volume, segmentasi

Judul: Model Penduga Sediaan Tegakan Hutan Lahan Kering Menggunakan Citra Resolusi Tinggi Berbasis Piksel dan Visual di Kalimantan Timur.
Abstrak: Pendugaan volume suatu tegakan sangat penting untuk menentukan kemampuan hutan dalam memproduksi kayu. Sediaan tersebut dapat diduga melalui model potensi tegakan yang diperoleh melalui data dan informasi yang objektif dari kegiatan inventarisasi hutan. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model yang akurat baik berbasis piksel maupun interpretasi visual dan berguna dalam menduga sediaan tegakan dan memetakan sebaran spasial dari sediaan tegakan visual, khususnya di IUPHHK-HA PT. Roda Mas Timber Kalimantan. Model penduga potensi tegakan dibangun menggunakan beberapa jenis model regresi. Uji asumsi klasik, uji kelayakan, dan uji validasi menjadi parameter-parameter dalam pembangunan model tersebut. Pendugaan potensi berdasarkan interpretasi visual dibangun menggunakan peubah persentase tutupan tajuk, sedangkan nilai indeks vegetasi GNDVI, IPVI, NDVI, dan SAVI merupakan peubah bebas yang menyusun model penduga volume berbasis piksel. Korelasi cukup erat ditunjukkan oleh nilai korelasi antar peubah prediksi (persentase tutupan tajuk dan indeks vegetasi) sehingga pembangunan model tersebut hanya menggunakan satu peubah bebas. Model regresi power dengan indeks vegetasi GNDVI merupakan model terbaik dalam menduga volume. Secara keseluruhan IUPHHK-HA PT. Roda Mas Timber mempunyai sebaran volume paling tinggi pada kelas volume 95 m3/ha hingga 181 m3/ha.
Keyword: indeks vegetasi, model penduga, persentase tutupan tajuk, sebaran sediaan tegakan

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: