Judul: Metode deteksi degradasi hutan menggunakan citra satelit landsat di Hutan Lahan Kering Taman Nasional Gunung Halimun Salak
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara yang mempunyai laju deforestasi yang tinggi yaitu 1,1 juta Ha/th (Dephut 2008). Indonesia telah mengakomodasi pentingnya pengurangan degradasi hutan untuk mengurangi emisi melalui Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD) sejak tahun 2009. Deteksi degradasi hutan menggunakan teknologi penginderaan jauh masih menjadi masalah yang krusial untuk mendukung prosedur operasional monitoring, reporting and verification (MRV) REDD. Deteksi degradasi belum mempunyai metode standar klasifikasi perubahan kelas tutupan hutan pada citra maupun keadaan di lapangan. Berkenaan dengan hal tersebut maka pada penelitian ini dikaji beberapa metode klasifikasi berbasis piksel serta kelas-kelas degradasi hutan yang terukur dilapangan untuk deteksi degradasi hutan. Tujuan utama penelitian ini adalah mengidentifikasi metode dan membangun prosedur yang tepat untuk deteksi degradasi hutan. Tujuan khususnya adalah 1) mengidentifikasi peubah yang dapat digunakan sebagai indikator degradasi hutan di lapangan, 2) mengevaluasi tingkat akurasi klasifikasi kerapatan hutan menggunakan metode FCD, maximum likelihood, fuzzy dan belief-dempster shafer, 3) mengevaluasi tingkat akurasi deteksi degradasi hutan di Taman Nasional Gunung Halimun Salak (TNGHS). Metode deteksi degradasi hutan yang diuji adalah metode berbasis piksel dengan menggunakan metode post classification comparison (PCC). Metode klasifikasi citra yang digunakan adalah forest canopy density, maximum likelihood, fuzzy dan belief –dempster shafer. Metode identifikasi peubah kelas degradasi hutan dilapangan adalah dengan menggunakan analisis korelasi antara indikator tegakan yaitu volume, lbds dan kerapatan tegakan dengan indikator tajuk yaitu Crown Size Index (CDI), Crown Damage Index (CDI), Visual Crown Rating (VCR) dan Leaf Area Index (LAI) dan kerapatan tajuk. Uji hasil klasifikasi kerapatan hutan dan degradasi hutan menggunakan overall accuracy dan analisis Kappa. Hasil analisis regresi antara indikator tajuk dengan luas bidang dasar dan volume mempunyai koefisien determinasi yang rendah. Hasil analisis regresi antara indikator tajuk dengan kerapatan tegakan mempunyai koefisien determinasi yang lebih baik sehingga indikator kerapatan tegakan terpilih sebagai indikator deteksi degradasi hutan dilapangan.
Keyword: 

Judul: Deteksi pembukaan hutan menggunakan citra satelit multi waktu di wilayah kerja PT. Intracawood MFG, Kalimantan Timur
Abstrak: Indonesia sangat kaya akan sumber daya hutan yang sangat potensial sebagai sumber devisa negara. Dalam rangka pemanfaatannya, dilakukan penebangan hutan. Kegiatan penebangan yang telah dilakukan menyebabkan areal hutan Indonesia menurun rata-rata 3,4 juta hektar per tahun dan mengalami kerusakan seluas 32 juta hektar. Untuk menghindari laju eksploitasi yang semakin cepat dan terjadinya kerusakan hutan yang lebih luas, perlu dilakukan pemantauan secara periodik. Pemantauan secara periodik menggunakan citra satelit Landsat TM dimungkinkan karena perekaman data TM dilakukan berulang-ulang pada lokasi yang sama dengan interval waktu yang relatif singkat (16 hari). Untuk menambah informasi. data hasil pengolahan citra satelit dapat digabungkan dengan data dan peta lain dalam format Sistem Informasi Geografi (SIG), Bahan-bahan yang digunakan terdiri dari data dijital citra satelit Landsat TM perekaman tanggal 20 April 1991, 7 Agustus 1996, 22 Mei 1997 dan 9 September 1999, data dijital vector berupa jalan, sungai, peta batas RKL, dan peta batas HPH serta data-data lainnya yang terdiri dari peta kerja. LHP, LHC dan RKPH. Sedangkan alat yang digunakan adalah seperangkat komputer dengan software ER MAPPER, ARC INFO dan ARC VIEW. Penelitian dilakukan dengan metode klasifikasi terpisah (Independent Classification Method), yang terdiri dari 3 tahapan utama yaitu interpretasi visual citra satelit menggunakan kombinasi 541. 542, 543, 741, 432 dan 321, analisis dijital citra satelit dengan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood) dan spatial analysis menggunakan sarana Sistem Informasi Geografi. Dari hasil analisis dijital diperoleh balıwa karakteristik reflektansi tiap kelas penutupan hutan dan lahan pada ketiga citra umumnya sama. Untuk kelas hutan, Logged Over Forest memiliki nilai reflektansi tertinggi dan diikuti kelas hutan potensi 2 (60 m³/ha 120m³/ha) dan hutan potensi 1 (120m³/ha). Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi potensi hutan maka nilai reflektansinya semakin rendah dan sebaliknya. Pembukaan hutan berupa jalan hutan (tanah kosong I dan tanah kosong 2) memiliki nilai reflektansi paling tinggi dibandingkan penutupan lainnya pada semua band (kecuali band 4). Hal ini terjadi akibat tidak adanya vegetasi sebagai naungan sehingga radiasi yang sampai tidak diserap tapi dipantulkan kembali. Sedangkan pada band 4 nilai reflektansinya rendah karena band 4 merupakan saluran puncak pantulan vegetasi....
Keyword: 

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: