COMPARATIVE STUDY OF ANTIBACTERIAL ACTIVITY OF METHANOL EXTRACT OF Sinularia, Sarcophyton, AND Lobophytum FROM TULAMBEN, BALI

Softcoral has a potency as the new source of bioactive compound. This research aims to study antibacterial activity from several softcorals. Samples were identified as Sinularia, Sarcophyton and Lobophytum taken from Tulamben, Bali. Samples were extracted by maceration technique with methanol (70, 80, and 96%) and dried by rotary evaporation. Antibacterial activity of the extracts was tested by agar diffusion method to pathogenic bacteria such as Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus,and Streptococcus pyogenes. Antibacterial activity results were: Sarcophytonshowed highest activity, followed by Lobophytum and Sinularia. The most inhibited bacterium was P. aeruginosa. Methanol 80 and 90% showed similar results, while 70% resulted below them. Minimum inhibitory concentration (MIC) of Sarcophyton(96% methanol extract) to P. aeruginosa was 4% v/v.Keywords: Softcoral, antibacterial, Sinularia, Sarcophyton,Lobophytu

Resolusi Spasial Optimum pada Citra Drone untuk Klasifikasi Spesies Mangrove dengan Metode Maximum Likelihood

Drone adalah salah satu alat baru dalam penelitian berbasis remote sensing pada studi ekologi hutan mangrove, drone dapat terbang jauh lebih rendah dibandingkan pesawat pemetaan, sehingga citra yang ditangkap akan lebih detail atau memiliki resolusi spasial yang tinggi; citra drone dapat mencapai resolusi spasial dibawah 1cm. Penelitian tentang klasifikasi spesies mangrove dengan citra drone masih terbatas, juga belum ada referensi apakah bila pada citra drone resolusi dan ukuran datanya dikurangi, ketepatan klasifikasi datanya akan berkurang, dan sejauh mana pengurangan itu terjadi. Disini kami berhipotesis bahwa akan ada hubungan linear antara resolusi dan ketepatan klasifikasi spesies bakau, dimana pengurangan resulusi akan mengurangi akurasi klasifikasi. Akan tetapi, hasil percobaan berulang (9 iterasi) dengan 8 resolusi spasial yang berbeda, yaitu 2.5cm, 5cm, 10cm, 20 cm, 40cm, 60cm, 80cm dan 100cm menunjukkan tidak signifikannya penurunan akurasi klasifikasi saat resolusi spatial, mematahkan hipotesis awal tersebut. Overall Accuracy (OA) pada resolusi 2.5cm adalah 84.97±2.37%, sedangkan pada 60cm adalah 88.61±3.6%. Alih -alih menunjukkan pengurangan, malah menunjukkan peningkatan walaupun tidak signifikan. Pada resolusi 100cm, akurasi menurun drastis (OA=20.72±1.24%). Berdasarkan hasil tersebut, kami merekomendasikan dalam mengidentifikasi spesies mangrove dengan citra drone, resolusi yang optimum adalah 60cm, resolusi ini dapat memberikan pengurangan waktu klasifikasi yang signifikan (dari 15 menit ke 2.5 detik) serta yang terpenting adalah memberikan ketepatan tertinggi untuk spesies dengan heterogenitas penampakan yang tinggi seperti palem N. fruticans, tanpa mengurangi ketepatan akurasi pada spesies pohon seperti R. apiculata dan A. alba

PERBANDINGAN AKTIVITAS ANTIBAKTERI EKSTRAK METANOL Sinularia, Sarcophyton DAN Lobophytum DARI PERAIRAN TULAMBEN, BALI

Terumbu karang lunak berpotensi untuk dijadikan sumber senyawa bioaktif baru. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui aktivitas antibakteri dari terumbu karang lunak. Sampel terumbu karang marga Sinularia, Sarcophyton dan Lobophytum, diambil dari perairan Tulamben, Bali. Sampel diekstraksi dengan cara maserasi menggunakan pelarut metanol dan pengeringan dengan rotary evaporator. Ekstrak diuji daya antibakterinya dengan metode difusi agar terhadap Escherichia coli, Pseudomonas Aeruginosa, Staphylococcus aureus dan Streptococcus pyogenes. Ada perbedaan daya antibakteri, paling besar ekstrak dari marga Sarcophyton (78,65 mm2), diikuti Sinularia (49,3 mm2) dan Lobophytum (36,5 mm2). Bakteri yang paling terhambat pertumbuhannya adalah Pseudomonas aeruginosa. Konsentrasi Hambat Minumum esktrak Sarcophyton terhadap Pseudomonas aeruginosa menunjukkan hasil ekstrak 4% v/v

Resolusi Spasial Optimum pada Citra Drone untuk Klasifikasi Spesies Mangrove dengan Metode Maximum Likelihood

Drone adalah salah satu alat baru dalam penelitian berbasis remote sensing pada studi ekologi hutan mangrove, drone dapat terbang jauh lebih rendah dibandingkan pesawat pemetaan, sehingga citra yang ditangkap akan lebih detail atau memiliki resolusi spasial yang tinggi; citra drone dapat mencapai resolusi spasial dibawah 1cm. Penelitian tentang klasifikasi spesies mangrove dengan citra drone masih terbatas, juga belum ada referensi apakah bila pada citra drone resolusi dan ukuran datanya dikurangi, ketepatan klasifikasi datanya akan berkurang, dan sejauh mana pengurangan itu terjadi. Disini kami berhipotesis bahwa akan ada hubungan linear antara resolusi dan ketepatan klasifikasi spesies bakau, dimana pengurangan resulusi akan mengurangi akurasi klasifikasi. Akan tetapi, hasil percobaan berulang (9 iterasi) dengan 8 resolusi spasial yang berbeda, yaitu 2.5cm, 5cm, 10cm, 20 cm, 40cm, 60cm, 80cm dan 100cm menunjukkan tidak signifikannya penurunan akurasi klasifikasi saat resolusi spatial, mematahkan hipotesis awal tersebut. Overall Accuracy (OA) pada resolusi 2.5cm adalah 84.97±2.37%, sedangkan pada 60cm adalah 88.61±3.6%. Alih -alih menunjukkan pengurangan, malah menunjukkan peningkatan walaupun tidak signifikan. Pada resolusi 100cm, akurasi menurun drastis (OA=20.72±1.24%). Berdasarkan hasil tersebut, kami merekomendasikan dalam mengidentifikasi spesies mangrove dengan citra drone, resolusi yang optimum adalah 60cm, resolusi ini dapat memberikan pengurangan waktu klasifikasi yang signifikan (dari 15 menit ke 2.5 detik) serta yang terpenting adalah memberikan ketepatan tertinggi untuk spesies dengan heterogenitas penampakan yang tinggi seperti palem N. fruticans, tanpa mengurangi ketepatan akurasi pada spesies pohon seperti R. apiculata dan A. alba

Three decades of planes, satellites and drones in monitoring and managing mangrove forests in Kenya, Sri Lanka and Malaysia

info:eu-repo/semantics/publishe

El umbral y el limite: reflexiones sobre el sentido etico-politico de la alteridad en la era global

Satellite data and aerial photos have proved to be useful in efficient conservation and management of mangrove ecosystems. However, there have been only very few attempts to demonstrate the ability of drone images, and none so far to observe vegetation (species-level) mapping. The present study compares the utility of drone images (DJI-Phantom-2 with SJ4000 RGB and IR cameras, spatial resolution: 5cm) and satellite images (Pleiades-1B, spatial resolution: 50cm) for mangrove mapping—specifically in terms of image quality, efficiency and classification accuracy, at the Setiu Wetland in Malaysia. Both object- and pixel-based classification approaches were tested (QGIS v.2.12.3 with Orfeo Toolbox). The object-based classification (using a manual rule-set algorithm) of drone imagery with dominant land-cover features (i.e. water, land, Avicennia alba, Nypa fruticans, Rhizophora apiculata and Casuarina equisetifolia) provided the highest accuracy (overall accuracy (OA): 94.0±0.5% and specific producer accuracy (SPA): 97.0±9.3%) as compared to the Pleiades imagery (OA: 72.2±2.7% and SPA: 51.9±22.7%). In addition, the pixel-based classification (using a maximum likelihood algorithm) of drone imagery provided better accuracy (OA: 90.0±1.9% and SPA: 87.2±5.1%) compared to the Pleiades (OA: 82.8±3.5% and SPA: 80.4±14.3%). Nevertheless, the drone provided higher temporal resolution images, even on cloudy days, an exceptional benefit when working in a humid tropical climate. In terms of the user-costs, drone costs are much higher, but this becomes advantageous over satellite data for long-term monitoring of a small area. Due to the large data size of the drone imagery, its processing time was about ten times greater than that of the satellite image, and varied according to the various image processing techniques employed (in pixel-based classification, drone >50 hours, Pleiades <5 hours), constituting the main disadvantage of UAV remote sensing. However, the mangrove mapping based on the drone aerial photos provided unprecedented results for Setiu, and was proven to be a viable alternative to satellite-based monitoring/management of these ecosystems. The improvements of drone technology will help to make drone use even more competitive in the future

Stepwise protocol and the technical processes involved in drone and satellite remote sensing data analyses for mangrove mapping at the Setiu Wetland.

<p>The 10 ROI sets were named 1A-1B to 5A-5B. Except the manual rule-set algorithm, the remaining algorithms i.e., automatic, maximum likelihood and spectral angle mapping, were used 10 times (10×) for running the object- and pixel-based classification approaches (grey and white shades are for visualization purposes).</p

The Setiu Wetland mangrove maps based on object-based classification.

<p>Masp based on Manual rule-set algorithm (A-C) and the Automatic classifier algorithm (D-F). The images shown have the highest Overall Accuracy from 10 iterations. (Abbreviations for each image follow the map identification codes in <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0200288#pone.0200288.t004" target="_blank">Table 4</a>. OA = Overall Accuracy. Genus names: <i>A</i> = <i>Avicennia</i>, <i>B</i> = <i>Bruguiera</i>, <i>L</i> = <i>Lumnitzera</i>, <i>N</i> = <i>Nypa</i>, <i>R</i> = <i>Rhizophora</i>, <i>S</i> = <i>Sonneratia</i> and, <i>C</i> = <i>Casuarina</i>.).</p

Land-cover classes at the Setiu Wetland.

<p>(A) Land-cover classes based on Pleiades-1B satellite (on the left) and DJI-Phantom-2 drone (on the right). Due to the poor demarcation of some features in the Pleiades, only 1–6 land-cover classes were considered for its image classification. (B) Locations of the ten (1–10) land-use/cover classes marked on the Pleiades-1B (top) and DJI-Phantom-2 drone (bottom) images.</p