Judul: Karakterisasi substrat dasar dan batimetri perairan dangkal berbasis sistem optik
Abstrak: Salah satu acuan untuk memahami dinamika spasial dan distribusi habitat adalah melalui peta-peta tematik. Peta-peta seperti ini diperlukan antara lain untuk perencanaan dan pengelolaan sumberdaya serta pemantauan perubahan lingkungan. Citra satelit untuk pemetaan habitat perairan dangkal saat ini diakui memiliki keunggulan informasi tematik daripada teknologi hidroakustik, khususnya pada daerah-daerah pasang surut dan terumbu karang yang memiliki perairan relatif jernih. Selain itu, citra satelit juga dapat digunakan untuk menghasilkan peta batimetri perairan dangkal. Kebanyakan peta-peta habitat perairan dangkal saat ini dihasilkan dari proses karakterisasi habitat karang yang umumnya menggunakan metode koreksi kolom air. Kelemahan metode ini adalah nilai indeks yang dihasilkannya tidak dapat dikaitkan dengan besaran reflektansi atau radiansi substrat. Bias dalam estimasi rasio attenuasi difusi sering terjadi bila suatu objek ditemukan pada banyak kedalaman. Algoritma ini juga tidak dapat mengakomodasi variasi albedo untuk seluruh substrat lamun. Salah satu upaya untuk meningkatkan akurasi citra substrat dari metode koreksi kolom air adalah dengan kembali memilah-milah tipe substrat tersebut berdasarkan kelompok kedalamannya. Dalam hal ini kelompok kedalaman dapat dianggap berasosiasi dengan zona geomorfologi. Studi ini bertujuan menghasilkan citra substrat dasar dengan akurasi tematik yang lebih tinggi dan menghasilkan citra batimetri yang dapat digunakan untuk membangun model batimetri substrat dasar 3D. Untuk mencapai tujuan tersebut dilakukan uji akurasi metode koreksi kolom air (Lyzenga) dan kombinasinya dengan zonasi geomorfologi dalam menghasilkan peta substrat dasar di perairan dangkal terumbu karang menggunakan citra satelit Quickbird. Citra substrat dasar kemudian dijadikan dasar untuk membangun model batimetri substrat dasar tiga dimensi menggunakan interpolator nearest neighbor (NN), kriging (Kg), inverse distance (ID) atau natural neighbor (Nt). Studi ini juga mengevaluasi faktor-faktor yang mempengaruhi validasi citra satelit, seperti: variasi posisi horisontal dari GPS navigasi, penentuan substrat dengan metode PIT (Point Intercept Transect) dan Foto PIT serta kualitas sistem pencitraan CCTV (Closed Circuit Television). Dalam upaya pengembangan metode alternatif pencitraan berbasis video, juga telah dilakukan evaluasi karakteristik: lensa CCTV menggunakan pola kalibrasi papan catur. dst ...
Keyword: benthic substrate, bathymetry, quickbird

Judul: Pemetaan Batimetri dan Karakteristik Dasar Perairan Dangkal di Perairan Pulau Dangar-Propinsi NTB dengan Data Satelit Penginderaan Jauh
Abstrak: Pembuatan peta batimetri merupakan salah satu bidang kajian hidrografi. Batimetri adalah ukuran dari tinggi rendahnya dasar iaut yang merupakan sumber informasi utama mengenai dasar laut. Perubahan kondisi hidrografi di wiiayah perairan laut dan pantai, disamping disebabkan oleh faktor alam, juga disebabkan oleh fenomena perubahan penggunaan lahan di wilayah tersebut dan proses-proses yang terjadi di wilayah hulu sungai. Terbawanya berbagai material partikel dan kandungan padatan tersuspensi oleh aliran sungai semakin mempercepat proses pendangkalan di perairan pantai. Berdasarkan hal tersebut, perlu dilakukan suatu upaya pengkajian yang berkaitan dengan faktor-faktor keselamatan pelayaran, salah satunya adalah pengukuran kedalaman perairan. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dapat digunakan untuk mendapatkan informasi kondisi hidro oseanografi secara cepat dengan cakupan wilayah yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan karakteristik dasar perairan Pulau Dangar menggunakan algoritma Lyzenga 78, membandingkan algoritma Lyzenga 75 dan Bierwirth '93 yang dipakai untuk pendugaan kedalaman perairan dangkal di perairan Pulau Dangar-NTB serta memetakannya menggunakan salah satu algoritma yang terpilih. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Landsat-7 dengan sensor Enhanced Thematic MapperPlus (ETM+) tanggal perekaman 13 September 2000 yang telah dikoreksi geometrik dan radiometrik, selanjutnya diolah di Laboratorium Penginderaan Jauh Teknologi Inventarisasi Sumber Daya Alam-BPPT, Jakarta. Peta sebaran karakteristik dasar perairan Pulau Dangar diperoleh 6 kelas yaitu kelas darat, laut dalam, pasir, karang hidup, karang mati dan lamun. Berdasarkan perhitungan terhadap nilai digital kanal 1 dan 2 Pulau Dangar, diperoleh koefisien atenuasi di perairan tersebut (ki/kj) sebesar 0.796, sehingga persamaan pada transformasi Lyzenga 78 adalah Y = In TM1 - (0.796) ln TM2. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa terumbu karang mendominasi karakteristik dasar perairan dan menempati 7.119 % (dengan pembagian 5.174 % karang hidup dan 1.945 % karang mati). Sebaran terumbu karang tersebut terkonsentrasi di pesisir Pulau Dangar. Jenis transformasi yang sesuai dengan daerah penelitian adalah algoritma Lyzenga 75 dengan nilai korelasi 0.81 dibandingkan dengan algoritma Bierwirth yang nilai korelasinya 0.73. Nilai korelasi ini diperoleh dari informasi kedalaman air dengan mencari relasinya yaitu dari nilai digital pada citra hasil transformasi. Algoritma Lyzenga 75 yang menggunakan kanal tunggal dapat melakukan penetrasi ke dalam tubuh air dan merupakan panjang gelombang optimum. Perhitungan RMS (tingkat kesalahan) dari kedua jenis transformasi untuk pemetaan estimasi kedalaman adalah 0.27 untuk transformasi Lyzenga 75 dan 0.28 untuk transformasi Bierwirth '93. Pembagian kedalaman hanya dapat diinterpretasikan hingga kedalaman 16 meter, lebih dari itu gelombang elektromagnetik tidak dapat digunakan lagi dikarenakan faktor kekeruhan dan merupakan laut dalam yang tidak dapat ditembus kedalamannya oleh sensor. Selisih kedalaman dugaan dengan kedalaman sesungguhnya menghasilkan selisih yang positif sehingga dapat dikatakan bahwa hasil penelitian ini underestimate, artinya kedalaman dugaan yang dihasilkan pada peta lebih kecil dari kedalaman sesungguhnya dan masih dapat digunakan untuk keselamatan pelayaran. Secara umum dapat dikatakan pemanfaatan satelit Landsat - ETM+ untuk pemetaan estimasi kedalaman hanya dapat digunakan pada daerah dangkal dan jernih. Perbandingan pemanfaatan penggunaan kedua algoritma untuk pemetaan substrat yaitu algoritma Lyzenga 75 sesuai untuk substrat lamun dengan nilai korelasi 0.91 sedangkan algoritma Bierwirth '93 sesuai untuk pemetaan substrat karang dengan nilai korelasi 0.88. Nilai korelasi pada substrat pasir sangat kecil yaitu 0.14 pada algoritma Lyzenga 75 dan 0.23 pada algoritma Bierwirth '93. Hal ini
Keyword: 

Judul: The Leukocyte Profile of Pregnant Friesian Holstein Cows vaccinated with Escherichia coli K99 polivalen vaccine.
Abstrak: The objective of this experiment was to study the leukocyte profile of pregnant cows vaccinated with E.coli K99 polivalen vaccine. Three pregnant Friesian Holsteins cows were used in this experiment. Before the administration of vaccine, the cows were given a series of immunomodulator injection for three days. The vaccinations were administered three times at 8, 6, and 4 weeks before calving. Blood were drawn through jugular vein, first before the administration of vaccines, then weekly until calving. Based on the observation, it can be concluded that the administration of E.coli K99 polivalen vaccine in pregnant cows not affected the leukocyte profile. Keywords : Escherichia coli vaccine, leukocyte profile, differential leukocyte
Keyword: