Shoreline changes analysis in Kuwaru coastal area, Yogyakarta, Indonesia: An application of the Digital Shoreline Analysis System (DSAS)
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Notice bibliographique
Résumé
In the last 20 years, Kuwaru coastal area has been under constant threat from both physical and nonphysical processes. Such threat is exacerbated by the fact that this coastal area is mainly composed of loose sediment materials that are easily eroded and re-deposited as a response to disturbance. One of the threats is shoreline change. This research aims to analyze the shoreline change in Kuwaru coastal area with the aid of the Digital Shoreline Analysis System. Shoreline changes in the coastal area affects tourism and fishery activities, causes loss of land, and damages infrastructures, all of which mark the urgency of shoreline change analysis. Shoreline change is identified with an interdisciplinary approach, i.e. the integration of remote sensing technology and Geographic Information Systems (GIS). The topographic maps published in 1995 and the multi-temporal satellite imagery in 2006-2015 are used as initial information in acquiring necessary shoreline data. Shoreline change is analyzed using the End Point Rate (EPR) technique. Shoreline data in 1995 is used as the baseline in analyzing the rate of shoreline change. Furthermore, transects spaced at 50-meter intervals along the shoreline stretch landward and perpendicularly to the baseline. EPR results in either positive or negative values that indicate accretion or erosion, respectively. This research finds that the shoreline of Kuwaru coastal area has changed significantly since 1995. In general, from 1995 to 2015, the shoreline shifted by more than 50 meters landward. Extreme weather during the East Monsoon is one of the many factors that induce destructive waves in the research area. Sea waves of up to 5 meters in height hit the southern part of the research area from the southeast. Consequently, coastal mitigation efforts, which factor in the dynamics of coastal processes, have to be implemented immediately through structural mitigation or non-structural mitigation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle