Judul: Model Pendugaan Kerapatan Tajuk pada Hutan Rawa Gambut Menggunakan Data LiDAR dan Citra Satelit Landsat 8 OLI (Studi Kasus: PT Global Alam Lestari, Sumatera Selatan).
Abstrak: Kerapatan tajuk merupakan salah satu parameter penting dalam mengetahui kondisi hutan. Estimasi kerapatan tajuk dapat dilakukan menggunakan sistem teknologi penginderaan jauh. Light Detection and Ranging (LiDAR) merupakan salah satu sistem penginderaan jauh aktif dimana menggunakan laser yang ditembakkan ke objek-objek di atas permukaan bumi. Penggunaan LiDAR dalam areal yang luas masih tergolong mahal, sehingga perlu pengumpulan data lain yang mampu menghasilkan informasi dalam areal yang luas seperti citra satelit Landsat 8 OLI. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk memperoleh model penduga kerapatan tajuk dari data LiDAR dan Landsat 8 OLI. Hasil menunjukkan bahwa model pendugaan terbaik di hutan rawa gambut PT Global Alam Lestari adalah FRCI = - 0.0171 + 8.691 GRVI. Model persamaan tersebut memiliki nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 50.24%, nilai simpangan baku (s) 0.101, nilai simpangan agregat (SA) sebesar 0.459, dan memiliki nilai koefisien korelasi (r) antara FRCI aktual dengan FRCI dugaan (model terbaik) sebesar 0.503.
Keyword: indeks vegetasi, kerapatan tajuk, landsat 8 oli, lidar

Judul: Model Penduga Kerapatan Tajuk Hutan Rawa Gambut Menggunakan LiDAR (Light Detection and Ranging) dan SPOT 6 (Studi Kasus di PT Global Alam Lestari).
Abstrak: Tutupan tajuk merupakan informasi yang dibutuhkan di tingkat lokal, regional dan nasional untuk perencanaan dan pengelolaan hutan yang baik. Penelitian ini menjelaskan tentang pendugaan kerapatan tajuk hutan rawa gambut dengan pendekatan penginderaan jarak jauh di IUP RAP Karbon dan/atau PAN Karbon PT Global Alam Lestari. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model pendugaan kerapatan tajuk dengan penginderaan jarak jauh. Penduga kerapatan tajuk dilakukan menggunakan indeks vegetasi yang memiliki korelasi dengan kerapatan tajuk. Indeks vegetasi yang digunakan yaitu Generalized Difference Vegetation Index (GDVI), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI), Green Ratio Vegetation Index (GRVI), Simple Ratio (SR) dan Transformed Normalized Difference Vegetation Index (TNDVI). Penelitian ini menghasilkan model penduga kerapatan tajuk terpilih FRCI = - 2.32 + 0.554 GRVI dengan R2 72.0%, S 0.1499, dan error 38.73%.
Keyword: indeks vegetasi, kerapatan tajuk, LiDAR, model, SPOT 6

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: