Analisis Perubahan Dinamika Abrasi dan Akresi Garis Pantai di Kota Kupang Berbasis Teknologi Penginderaan Jauh
Notice bibliographique
Résumé
Shorelines are dynamic and perpetually evolving due to hydro-oceanographic variables and anthropogenic activity, which influence the processes of erosion and deposition. This study seeks to quantify shoreline alterations and examine the extent of erosion and deposition in coastal Kupang City by employing remote sensing technologies on Landsat image datasets from 2014, 2018, and 2023, obtained from USGS, in conjunction with Geographic Information System (GIS). Analytical methods were implemented via the Digital Shoreline Analysis System (DSAS) within GIS. The results indicated that alterations manifested as abrasion and accretion with differing magnitudes. From 2014 to 2018 and from 2018 to 2023, notable alterations transpired, with the maximum erosion value attaining -37.98 m in the Kelapa Lima sub-district and the peak deposition measuring 187.09 m in the Kota Lama sub-district. From 2014 to 2018, the regions impacted by abrasion in Kelapa Lima, Kota Lama, and Alak measured 4.01 hectares, 0.63 hectares, and 1.24 hectares, respectively. This technology enables the management and analysis of visual data, offering great temporal resolution, cost-effectiveness, and extensive coverage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».