Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Akumulasi logam berat pada tanah pertanian terus menjadi isu yang mengkhawatirkan. Salah satu sumber kontaminasi logam berat yang paling umum dapat berasal dari sumber irigasi pertanian yang tercemar, di antaranya logam Pb dan Cr. Kontaminasi logam berat dari sumber irigasi dikhawatirkan dapat terakumulasi di tanah dan tanaman. Kini, pengujian bioavailibiltas logam dalam tanah hingga ke tanaman pangan terus mengalami perkembangan, terlebih lagi pada pengamatan terhadap spesiasi senyawanya menggunakan metode ekstraksi bertahap. Teknik pengukuran sampling logam dilakukan secara in situ dengan metode diffusive gradients in thin films (DGT). Pada penelitian ini dilakukan pengukuran DGT dengan modifikasi pengunaan methylenebisacrylamide (MBA) sebagai crosslinker. Aplikasi DGT dilakukan untuk untuk mengetahui serapan Pb dan Cr pada tanaman Amaranthus hybridus. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh distribusi terbanyak Pb dan Cr pada tanah ada pada fraksi 3 (terikat dengan Fe-Mn) dan fraksi 4 (terikat dengan material organik) dengan kisaran 18,5-25,07% dan 62,95-73,65%. Senyawa MBA dapat digunakan sebagai crosslinker pada membran DGT dengan nilai koefisien difusi Cr 2,7 ×10−6 cm2/s dan Pb 2,15 ×10−6 cm2/s . Akumulasi Pb dan Cr pada A.hybridus terjadi pada bagian akar, batang, dan daun. Akumulasinya juga meningkat seiring dengan penambahan spike di tanah dengan dominansi di akar 0,77-3,01 mg/kg Cr dan 22,73-69,69 mg/kg Pb. Korelasi pengukuran CDGT dengan spike logam pada tanah serta akumulasinya di A.hybridus menunjukkan bahwa DGT dapat menjadi media prediksi serapan Pb dan Cr pada tanaman ini. ......Accumulation of heavy metals in agricultural soils continues to be a worrying issue. One of the most common sources of heavy metal contamination can come from contaminated agricultural irrigation sources, including Pb and Cr metals. It is feared that heavy metal contamination from irrigation sources can accumulate in soil and plants. Now, testing the bioavailability of metals in the soil to food plants continues to develop, especially in observing the speciation of their compounds using the stepwise extraction method. The metal sampling measurement technique was carried out in situ using the diffusive gradients in thin films (DGT) method. In this study, the measurement of DGT was carried out with the modified use of methylenebisacrylamide (MBA) as a crosslinker. The DGT application was carried out to determine the uptake of Pb and Cr in Amaranthus hybridus plants. Based on the results of the study, the highest distribution of Pb and Cr in the soil was in fraction 3 (bound to Fe-Mn) and fraction 4 (bound to organic matter) with a range of 18.5-25.07% and 62.95-73.65 %. The MBA compound can be used as a crosslinker on DGT membranes with a diffusion coefficient of Cr 2.7 ×10−6 cm2/s and Pb 2.15 ×10−6 cm2/s . Pb and Cr accumulation in A. hybridus occurred in the roots, stems, and leaves. Its accumulation also increased with the addition of spikes in the soil with dominance in the roots of 0.77-3.01 mg/kg Cr and 22.73-69.69 mg/kg Pb. The correlation of CDGT measurements with metal spikes in the soil and its accumulation in A. hybridus showed that DGT could be a predictor of Pb and Cr uptake in this plant.

Abstrak :
ABSTRACT
Visualisasi pertulangan daun telah banyak dilakukan menggunakan citra RGB dan metode pengolahan yang digunakan adalah pemrosesan morfologi. Hasil dari metode tersebut dapat menampilkan pola pertulangan daun atau venasi dengan baik, namun sangat terbatas pada resolusi kamera yang digunakan serta keterbatasan informasi spektral citra daunyan dihasilkan. Pada penelitian kali visualisasi venasi berhasil dilakukan dengan citra hyperspectral dengan panjang gelombang 400-1000nm. Sistem visualisasi pada penelitian kali ini menerima input citra hyperspectral dan menghasilkan output berupa citra venasi. Proses automasi mendapatkan citra venasi menggunakan model klasifikasi. Model klasifikasi dibuat berdasarkan infomasi panjang gelombang dari vena dan bagian helaian daun. Tujuan model klasifikasi ini adalah memprediksi bagian vena pada citra hyperspectral Algoritma klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine SVM , Multi Layer Perceptron Classifier MLPC , serta Decision Tree DT . Hasil akurasi dari model mencapai 97 pada model SVM, 95 pada model MLPC, dan 81 pada model DT. Model SVM dan MLPC selanjutnya digunakan untuk memprediksi citra hyperspectral untuk menghasilkan citra venasi daun bayam merah. Hasil akhir, berupa citra venasi menggunakan model SVM lebih baik karena mampu memvisualisasikan bagian vena primer dan vena sekunder dibandingkan citra venasi dengan model MLPC.

---

ABSTRACT
Venation visualization broadly have been done by RGB images using morphological image processing. The result of that method can visualizing leaf venation properly, but it depends on camera resolution and limited spectral information. In this research, we developing venation visualization system using hyperspectral image on band 400 1000nm. Our system visualizing red amaranth leaf venation as a output and hyperspectral image for input. To automated identifying venation region, we built classification model to predict based on spectral information. Classification model take every hyperspectral image pixel to predict leaf vein. In this work, we made 3 classification model namely SVM Support Vector Machine , MLPC Multi Layer Perceptron Classifier , and DT Decision Tree . Our model trained by 5 fold cross validation. Average accuracy score for SVM model up to 97 , 95 for MLPC and 81 on DT. Regard this accuracy result, SVM and MLPC model used for constructed venation image and DT model fall on overfitting state. The final result, SVM perform better than MLPC by visualizing primary vein and secondary vein.