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: Klasifikasi Kelas Potensi Hutan Melalui Citra Spot HRV di Hutan Alam (Areal HPH PT. ITCI, Kalimantan Timur)
Abstrak: Aktifitas pemanfaatan sumberdaya alam yang sering terlihat pada saat ini adalah kegiatan mengkonversi areal hutan menjadi areal non hutan yang diakibatkan peningkatan kebutuhan manusia akan lahan dan sempitnya areal non hutan yang ada. Konversi areal hutan menjadi areal non hutan menyebabkan terjadinya penurunan vegetasi hutan karena umumnya dilakukan dengan menebang vegetasi pohon yang ada. Data tentang penurunan potensi hutan dapat dijadikan sebagai aeuan di dalam kebijakan pengelolaan hutan yang lestari, khususnya dalam pereneanaan dan pemanenan hutan. Salah satu eara yang dapat digunakan untuk mendapatkan data penurunan potensi hutan seeara global adalah dengan menggunakan citra satelit. Citra satelit Systeme Probatoire d'Observation de la Terre High Resolution Visible (SPOT HRV) digunakan dalam penelitian ini karena memiliki resolusi spasial yang tinggi (20m x 20m). Resolusi spasial yang tinggi diharapkan dapat meningkatkan ketelitian hasil analisis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kemampuan citra satelit SPOT HRV dalam mengklasifikasikan kelas-kelas potensi hutan alam tropis seeara dijital. Pengambilan data lapangan dilakukan pada tanggal 19 September - 20 Oktober 2000. di areal HPH PT. ITCI, Kalimantan Timur dengan alat bantu kamera, kompas, tam bang, parang, patok, pita ukur dan tally sheet. Bahan yang digunakan adalah citra satelit SPOT HRV rekaman 5 Juni 1998 dan 19 Desember 1989, peta kerja HPH PT. ITCI skala I : 100000, peta rupa bumi skala I : 50000 dan data hasil pengeeekan lapangan. Peralatan untuk pengolahan dan anal isis data yang dimulai sejak bulan Juli 2000 di Laboratorium Remote Sensing, Fakultas Kehutanan IPB adalah seperangkat komputer pribadi (personal computer) dengan software ER Mapper versi 5.5. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi terbimbing (Supervised Classification) sedangkan untuk citra SPOT 1989 menggunakan klasifikasi tidak terbimbing (Unsupervised Classification). Klasifikasi pada citra SPOT 1998 menghasilkan 9 kelas penutupan lahan yaitu hutan jarang, hutan sedang, hutan rapat, hutan tertutup kabut tip is, hutan terbakar, hutan terbakar tertutup kabut tipis, jalan (tanah kosong), bayangan awan dan awan. Hasil koreksi geometrik memberikan ketelitian yang eukup tinggi dengan nilai RMSE masing-masing 0,205 pixel dan 0,281 pixel untuk citra SPOT 1998 dan SPOT 1989 yang menunjukkan penyimpangan di lapangan sebesar 4,10 meter dan 5,60 meter. Hasil klasifikasi citra SPOT 1998 dengan menggunakan satu band seeara umum hasilnya lebih buruk bila dibandingkan dengan penggunaan dua band dan tiga band Ifullset). Pada klasifikasi menggunakan satu band, ketelitian tertinggi diperoleh daTi klasifikasi menggunakan band 2 dengan nilai overall accuracy mencapai 70,36% dan kappa accuracy mencapai 6650%. Nilai rata-rata TO sebesar 1709.23 dengan jumlah pasangan kelas yang terpisah sangat baik sebanyak 19 pasang, 5 pasang kelas terpisah baik, 3 pasang kelas terpisah cukup baik, I pasang kelas terpisah kurang baik dan 8 pasang kelas tidak dapat dipisahkan. Ketelitian paling rendah diperoleh pada penggunaan band 3. Rata-rata keterpisahannya sebesar 1547,19 dengan 12 pasang kelas terpisah sangat baik, 8 pasang kelas terpisah baik, 5 pasang kelas terpisah cukup baik dan 11 pasang kelas tidak dapat dipisahkan. Kappa accuracy dan overall accuracy masing-masing sebesar 57,12% dan 62,05%. Perhitungan matriks kesalahan dan keterpisahan dengan kombinasi band 3-2 memberikan nilai overall accuracy dan kappa accuracy masing-masing sebesar 98,06% dan 97.81 % dengan nilai ratarata TO sebesar 1990.08. Semua pasangan
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: