An Overview of Shoreline Mapping by Using Airborne LiDAR
Notice bibliographique
Résumé
Since the shorelines are important geographical boundaries, monitoring shoreline change plays an important role in integrated coastal management. With the evolution of remote sensing technology, many studies have used optical images to measure and to extract shoreline. However, some factors limit the use of optical imaging on shoreline mapping. Considering that the airborne LiDAR data can provide more accurate topographical information, there are some studies that have been investigated using airborne LiDAR to map shorelines. However, a literature review that combines airborne LiDAR with shoreline measurement and extracting methods has not yet been conducted. The motivation of this paper is to present a narrative review of shoreline mapping by using airborne LiDAR, including a laser scanning system, data availability, and current extraction techniques over the past two decades. Therefore, we conducted a broad search and finally summarized more than 130 articles on airborne LiDAR technology for shoreline measurement and shoreline extraction. We find that shoreline mapping by using airborne LiDAR still meets the challenge, such as objective condition limitations, data availability limitations, and self-characteristic limitations. The current method of shoreline extraction has a great potential to be improved; particularly when combined with the emerging current state-of-the-art LiDAR point cloud processing techniques (e.g., deep-learning algorithms), they will have a brighter future. This review paper provides an overview and the current trend of shoreline mapping using airborne LiDAR, and points out the limitations, challenges, and future opportunities. Moreover, it also can serve as a starting point for novices and experts to study the shoreline mapping by using airborne LiDAR, which provides a scientific support for studying shoreline changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».