EVALUASI REHABILITASI LAHAN KRITIS BERDASARKAN TREND NDVI LANDSAT-8 (Studi Kasus: DAS Serayu Hulu)

Pemanfaatan penginderaan jauh dalam memantau vegetasi sudah banyak dilakukan, tetapi pemanfaatannya untuk mengevaluasi rehabilitasi di lahan kritis masih sangat jarang. Kegiatan rehabiliatsi hutan dan lahan dilakukan karena makin meningkatnya lahan kritis. Kegiatan rehabilitasi tersebut perlu dievaluasi, mengingat banyak sekali dana, waktu, dan tenaga yang diperlukan. Selama ini evaluasi dilakukan dengan cara langsung mendatangi lokasi rehabilitasi dengan memantau pertumbuhan tanaman pada setiap akhir tahun sampai akhir tahun ketiga. Menurut ketentuan peraturan yang berlaku, rehabilitasi dapat dikatakan berhasil apabila 90% vegetasi yang ditanam bisa tumbuh di akhir tahun ketiga. Kegiatan evaluasi dengan cara memantau kondisi vegetasi atau kerapatannya dapat dilaksanakan dengan memanfaatkan data penginderaan jauh, karena data tersebut mempunyai sifat multi temporal dan cakupan yang luas dan ketersediannya yang berlimpah dan mudah didapat. Data penginderaan jauh yang digunakan adalah Landsat-8 tahun 2013 sampai dengan 2018 dan metode evaluasi adalah analisis NDVI dari waktu ke waktu menggunakan SIG. Hasilnya adalah bahwa dari hasil survey yang diperoleh di kawasan APL terdapat lokasi rehabilitasi di lahan tidak kritis, agak kritis, kritis, dan sangat kritis dan berturut-turut keberhasilan rehabilitasi untuk APL_TK; APL_K; APL_AK; APL_SK jika NDVI melampaui nilai 0,337; 0,465; 0,493; 0,490 setelah bulan ke 21,8; 24,5; 26, dan 25,8

Algorithm for detecting deforestation and forest degradation using vegetation indices

In forestry sector, the remote sensing technology hold a key role on forest inventory and monitoring their changes. This paper describes the algorithm for detecting deforestation and forest degradation using high resolution satellite imageries with knowledge-based approach. The main objective of the study is to develop a practical technique for monitoring deforestation and forest degradation occurred within the mangrove and swamp forest ecosystem.  The SPOT 4, 5, and 6 images acquired in 2007, 2012 and 2014 were transformed into three vegetation indices, i.e., Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green-Normalized Difference Vegetation index (GNDVI) and Normalized Green-Red Vegetation index (NRGI).  The study found that deforestation was well detected and identified using the NDVI and GNDVI, however the forest degradation could be well detected using NRGI, better than NDVI and GNDVI.  The study concludes that the strategy for monitoring deforestation, biomass-based forest degradation as well as forest growth could be done by combining the use of NDVI, GNDVI and NRGI respectively

A national-scale land cover reference dataset from local crowdsourcing initiatives in Indonesia

Here we present a geographically diverse, temporally consistent, and nationally relevant land cover (LC) reference dataset collected by visual interpretation of very high spatial resolution imagery, in a national-scale crowdsourcing campaign (targeting seven generic LC classes) and a series of expert workshops (targeting seventeen detailed LC classes) in Indonesia. The interpreters were citizen scientists (crowd/non-experts) and local LC visual interpretation experts from different regions in the country. We provide the raw LC reference dataset, as well as a quality-filtered dataset, along with the quality assessment indicators. We envisage that the dataset will be relevant for: (1) the LC mapping community (researchers and practitioners), i.e., as reference data for training machine learning algorithms and map accuracy assessment (with appropriate quality-filters applied), and (2) the citizen science community, i.e., as a sizable empirical dataset to investigate the potential and limitations of contributions from the crowd/non-experts, demonstrated for LC mapping in Indonesia for the first time to our knowledge, within the context of complementing traditional data collection by expert interpreters

Metode Klasifikasi Radar Mono Temporal ( Studi Kasus Pada Tanaman \'zebu )

ABSTRACT Land cover identification by using Radar data (ERS-1 SAR) is one of sophisticated activities. The interpretation key on optic data (that is tone) can't easily used in radar data. It is caused by radar image performance that look black and white and ratheiblurry, especially if we only have one date of data (single date). This research has objectives to improve the capable of radar data digital and visual interpretation by texture information extraction of data through Mean, Median and Sigma filtering. Beside that, have been produced backscattered image with colour combination for making the training area easily. -The optimalization of monotemporal radar data classification can be obtained by using three informations of texture above trough Supervised classification using Maximum Likelihood method. In this research, plantation area (sugarcane) could be differentiated from other. The accuration of sugarcane plantation classification was 89.0 % with Mapping Acuracy is 78.3 %. RINGKASAN Identifikasi obyek liputan lahan dengan menggunakan data radar (ERS-1 SAR) merupakan kegiatan interpretasi ythig tidak mudah dilakukan. Kunci interpretasi yang mudah digunakan terhadap data inderaja optik, yaitu rona (warna) tidak dapat digunakan begitu saja pada data radar. Keadaan tersebut disebabkan oleh penampilan citra radar yang tampak hitam putih dan blurik, apalagi hanya, data satu tanggal (single date). Dal= penelitian ini telah dilakukan upaya untuk meningkatkan kemampuan interpretasi visual dan digital data radar dengan cara ekstraksi informasi tekstur data ERS-1 SAR menggunakan teknik pentapisan Sigma, Median, dan Mean. Upaya yang kedua adalah dengan membuat citra hambur balik (backscatter) dengan kombinasi warna yang dapat mewakili sebaran nilai hambur balik, sehingga dapat memudahkan dalam membuat deliniasi obyek kelas (training area). Optimasi klasifikasi data radar monotemporal dapat dilakukan dengan menggunakan 3 jenis informasi tekstur tersebut di atas secara klasifikasi terbimbing (Supervised) menggunakan metode Maximum Likelihood. Hasil klasifikasi dapat membedakan daerah perkebunan tebu dengan padi dan kebun campur. Ketelitian Klasifikasi tanaman tebu adalah sebesar 89.8 % dengan Keakuratan Pemetaan sebesar 78.3 %.Hln.. 53-6

Uji Model Fase Pertumbuhan Padi Berbasis Citra Modis Multiwaktu Di Pulau Lombok

Uji model adalah sebuah tahapan yang harus dilakukan sebelum model tersebut digunakan untuk kegiatan yang bersifat operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi model fase pertumbuhan padi berbasis MODIS di pulau Lombok terhadap citra Landsat multiwaktu dan data lapangan. Penelitian dilakukan dengan metode analisis dan evaluasi secara bertahap. Pertama, evaluasi akurasi menggunakan analisis citra Landsat 8 multiwaktu. Pada tahap kedua menggunakan data referensi hasil pengamatan lapangan, sedangkan tahap ketiga dilakukan analisis informasi fase pertumbuhan untuk mengetahui tingkat konsistensi model. Akurasi model fase pertumbuhan dihitung menggunakan matrik kesalahan. Hasil analisis dan evaluasi tahap I terhadap informasi fase 30 April dan 19 Juli menunjukkan bahwa ketelitian model mencapai 58-59 %, sementara hasil evaluasi tahap II terhadap fase periode 19 Juli menggunakan data hasil survei 20-25 Juli menunjukkan akurasi keseluruhan 53 %. Namun, hasil analisis konsistensi model menunjukkan bahwa fase yang dihasilkan dari citra MODIS yang di-smoothing menunjukkan pola yang konsisten sebagaimana pola EVI tanaman padi dengan akurasi 86 %, sedangkan pola EVI citra MODIS yang tidak di-smoothing tidak konsisten. Berdasarkan hasil ini disimpulkan bahwa model ini cukup baik, tetapi dalam operasionalnya perlu dilakukan smoothing citra MODIS input terlebih dahulu sebelum ekstrak nilai indek (EVI).Hal. 51-6

Evolución de los compuestos orgánicos volátiles, fenoles y capacidad antioxidante durante la maduración y desarrollo del fruto de Rubus ulmifolius Schott

Se ha observado en la actualidad un creciente interés en los consumidores por fruta con alto contenido de compuestos beneficiosos para la salud. En ese sentido, los berries han recibido una especial atención producto de su alto contenido de compuestos fenólicos, así como su agradable sabor y aroma. En este trabajo, caracterizamos la evolución del color, la capacidad antioxidante, el contenido fenólico y el perfil de los compuestos orgánicos volátiles de la fruta de Rubus ulmifolius Schott (mora silvestre) en diferentes estadios de desarrollo y maduración, durante dos temporadas (años: 2020-2021 y 2021-2022) provenientes del mismo huerto. De este modo, se establecieron cuatro estadios de desarrollo basados en parámetros de color (estadios: verde, blanco, rosa y azul), lo cual es consistente con los cambios observados en el peso y en el tamaño del fruto. Por otra parte, el contenido de fenoles totales y flavonoides mostró un descenso durante la maduración del fruto, a diferencia de lo observado en el contenido de antocianinas totales el cual experimento un aumento en los estadios finales de la maduración. De la misma forma, la capacidad antioxidante fue evaluada a través de: FRAP y DPPH, usando ambas aproximaciones se observan de manera consistente altos niveles en los estadios finales de maduración en las dos temporadas evaluadas. Por último, el análisis de los compuestos orgánicos volátiles mostró una síntesis activa de estos compuestos durante el último estadio de maduración, siendo los compuestos alcohólicos los más abundantes durante cada estadio de maduración. En suma, nuestros resultados nos permiten proponer una clasificación de los diferentes estadios de maduración de la mora silvestre, mejorando así el conocimiento de este interesante fruto con alto contenido de compuestos saludables y un alto potencial nutraceútico.Facultad de Ciencias Agrarias y Forestale

Identificación de las isoformas del gen codificante para la enzima alcohol aciltransferasa de Fragaria x ananassa

Fragaria x ananassa, es el resultado del cruzamiento entre Fragaria chiloensis y Fragaria virginiana. Es considerada como modelo de estudio de frutos no climatéricos, teniendo una gran importancia comercial y biológica debido a sus cualidades organolépticas como textura, sabor y aroma. En relación a este último parámetro, las principales moléculas involucradas en frutilla, son los ésteres volátiles, que son generados por reacciones de esterificación entre alcoholes y acil coenzima A, catalizadas por la enzima alcohol aciltransferasa (AAT). Por lo tanto, los cambios en la composición de ésteres volátiles de F. x ananassa pueden estimarse indirectamente mediante la identificación y caracterización de las diferentes isoformas del gen codificante para AAT. A la fecha, sólo dos isoformas de AAT han sido descritas (SAAT y FaAAT2), por lo tanto conocer todas las isoformas presentes en el fruto podría ayudar a comprender de mejor forma los procesos de producción de aroma a nivel molecular. El objetivo de este trabajo fue realizar la caracterización estructural, transcripcional y bioquímica de todas las isoformas de AAT presentes en F. x ananassa, utilizando herramientas bioinformáticas y experimentales. De acuerdo con lo anterior, se encontraron seis isoformas que comparten todas las regiones conservadas para otras aciltransferasas, distribuidas en el subgrupo II y III. A nivel de estructura génica, las seis isoformas presentan estructuras genómicas similares. El análisis de los promotores permitió determinar que SAAT y FaAAT2, tienen respuesta tanto a acido abscísico (ABA) y auxina; mientras que FaAAT3, FaAA4, FaAAT5 y FaAAT6 sólo a ABA. Por otra parte, la predicción de estructura secundaria demostró que FaAAT2 y FaAAT5 presentan gran identidad estructural entre ellas. A nivel fisiológico, los tratamientos con ABA en frutos, generaron un cambio en la coloración en el estadio blanco. Finalmente, se cuantificaron los niveles de transcritos de las seis isoformas mediante qPCR, demostrando diferentes niveles de expresión en AAT.Facultad de Ciencias Agrarias y Forestale

A national-scale land cover reference dataset from local crowdsourcing initiatives in Indonesia

This collection represents geographically diverse, temporally consistent, and nationally relevant land cover (LC) reference data collected by visual interpretation of very high spatial resolution imagery, in a national-scale crowdsourcing campaign (targeting seven generic LC classes) and a series of expert workshops (targeting seventeen detailed LC classes) in Indonesia. The interpreters were local citizen scientists (crowd/non-experts) and local LC visual interpretation experts from different regions in the country. This helps to ensure that the LC map products are relevant and can contribute effectively to the actionable information needs of the national and sub-national stakeholders and end users of the LC products within the country. We provide the raw LC reference dataset, as well as a quality-filtered dataset, along with the quality assessment indicators. The dataset is relevant for the LC mapping community, i.e., researchers and practitioners, as reference data for training ML algorithms and for map accuracy assessment (with appropriate quality-filters applied). The dataset is also useful for the citizen science community, i.e., as a sizable empirical dataset to investigate the potential and limitations of the crowd/non-experts, demonstrated for LC mapping in Indonesia for the first time to our knowledge, within the context of complementing traditional data collection by expert interpreters. The detail description of the data and the data collection methodology can be found in our paper below