Integrating remote sensing and GIS techniques for monitoring and modeling shoreline evolution to support coastal risk management

Cenci, Luca; Disperati, Leonardo; Persichillo, Maria Giuseppina; Oliveira, Elise Botteselle de; Alves, Fátima L.; Phillips, Michael R.

doi:10.1080/15481603.2017.1376370

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“…Digital change detection techniques based on remote sensing imagery are capable of providing both long-term and short-term solutions [35,36]. Long-term change detection approaches consist of temporal trajectory analysis (also referred as trends), using long series of observation data, which can be used to detect subtle anomalies in annual variability of climatic variables, such as those resulting from climate change [37]. However, that is not the case of floods, which can happen within a few days or hours.…”

Section: Flood Extent Estimation Methods Based On Remote Sensing Imagerymentioning

confidence: 99%

Multi-Index Image Differencing Method (MINDED) for Flood Extent Estimations

et al. 2019

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Satellite remote sensing data are often used to extract water surfaces related to extreme events like floods. This study presents the Multi INDEx Differencing (MINDED) method, an innovative procedure to estimate flood extents, aiming at improving the robustness of single water-related indices and threshold-based approaches. MINDED consists of a change detection approach integrating specific sensitivities of several indices. Moreover, the method also allows to quantify the uncertainty of the Overall flood map, based on both the agreement level of the stack of classifications and the weight of every index obtained from the literature. Assuming the lack of ground truths to be the most common condition in flood mapping, MINDED also integrates a procedure to reduce the subjectivity of thresholds extraction focused on the analysis of water-related indices frequency distribution. The results of the MINDED application to a case study using Landsat images are compared with an alternative change detection method using Sentinel-1A data, and demonstrate consistency with local fluvial flood records.

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Section: Flood Extent Estimation Methods Based On Remote Sensing Imagerymentioning

confidence: 99%

Multi-Index Image Differencing Method (MINDED) for Flood Extent Estimations

et al. 2019

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“…), Jaboatão dos Guararapes e Cabo de Santo Agostinho (MENEZES, 2015), Litoral Sul de Pernambuco (MALLMANN, 2008), no Rio de Janeiro, na região dos Lagos (LINS-DE-BARROS, 2010) e no Paraná, o Balneário de Pontal do Sul (NARDEZ et al, 2016), entre outros. No contexto de publicações internacionais referentes a indicadores para o mapeamento da linha de costa encontram-se Boak and Turner, (2005) trazendo uma revisão de várias defi nições e técnicas para o mapeamento desta feição, além dos trabalhos destacando a importância do gerenciamento costeiro integrado, como é o caso de Jacobson et al, (2014), que apresenta um estudo de caso na Austrália, retratando a importância do monitoramento e avaliações dos fatores adaptativos para o ajuste de ações referentes ao gerenciamento costeiro; Denner et al, (2015), por sua vez, integra a vulnerabilidade costeira com riscos ambientais para um estudo de caso no estuário de Loughor, Gales do Sul, Reino Unido; enquanto Cenci et al, (2017) apresenta a relação entre a obtenção de informações espaciais utilizando sensoriamento remoto com a integração através de sistemas de informações geográfi cas para modelar a variação das taxas da linha de costa e assim fornecer subsídios ao gerenciamento costeiro e detecção de locais de risco para um estudo de caso considerando praias localizadas em Portugal e na Itália.…”

Section: Introductionunclassified

Estimativa Do Índice De Vulnerabilidade À Erosão Costeira (Ivc) Para O Litoral Do Piauí, Brasil

Araújo

Gomes

Gonçalves

et al. 2019

Rev. Bras. Geomorfol.

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A zona costeira do Brasil tem passado por mudanças geomorfológicas em função dos processos hidrodinâmicos, que aliados às mudanças climáticas e antrópicas podem causar problemas de erosão. O objetivo principal do presente estudo foi classificar a vulnerabilidade à erosão costeira do litoral do estado do Piauí, Brasil, considerando três intensidades: alta, média ou baixa. A metodologia consistiu no cálculo IVC (índice de vulnerabilidade costeira) através de uma fórmula analítica obtida pela média aritmética de três grupos de variáveis (indicadores de vulnerabilidade), sendo elas: mapeamento de variáveis in loco, variação da linha de costa e cálculo do NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). O litoral do Piauí, que possui uma extensão total de 66 km foi dividido em quatro setores. Entre os resultados, o indicador mais observado in loco foram as obras de proteção costeira não estruturais e a destruição de estruturas artificiais. No que se refere ao NDVI, o setor I obteve uma classificação baixa, indicando uma menor presença de vegetação ao longo de 10 anos. Para a variável linha de costa, o setor II apresentou a maior taxa de progradação, com 65,3%, principalmente na praia das Eólicas; o setor III mostrou as maiores taxas de recuo, com erosão de 48%, acentuada na praia de Macapá; no setor IV foi identificado a maior estabilidade da linha de costa com 37%. Considerando os resultados do IVC, destaca-se que a vulnerabilidade à erosão no litoral piauiense foi considerada baixa, em 30,6% da extensão costeira, principalmente no setor I; média em 33,45% e alta em 31,44%, localizadas principalmente no setor III. Através dos resultados apresentados, esse estudo pode ser utilizado para aprimorar os planos de gerenciamento costeiro integrado.

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“…The Integrated Coastal Zone Management (ICZM) requires information from shoreline monitoring to take actions about recovering and marine areas preservation, highlighting the importance of climate change research applied to coastal zones (CENCI et al, 2018;BRACS et al, 2016;NATESAN et al, 2015). Thus, shoreline monitoring becomes essential information as models input able to evaluate coastal erosion vulnerability.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Shoreline Monitoring by GNSS-PPP Aiming to Attendance the Law 14.258/2010 From Pernambuco State, Brazil

et al. 2019

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The geodetic shoreline positioning has socioeconomic importance due to decision-making support related to the coastal zone. The Pernambuco state, Brazil, has established a state law no. 14.258/2010 sanctioned as part of Coastal Zone Management State Policy. The state act no. 42.010/2015 enacted the baseline information for Pernambuco shoreline. Considering that the shoreline mapping benefits from GNSS positioning using relative or absolute methods, the absolute PPP was the choice for legislation support. Therefore, the aim of this work is to depict about the Pernambuco state law and analyze the kinematic PPP accuracy applied to shoreline monitoring in order to attend the state act. The relative GNSS method was adopted as reference to assess the PPP accuracy for the Pernambuco shoreline. The analyses for each sector involved approximately one hour of kinematic GNSS data and the results indicate horizontal positioning accuracy around 0.50 m after PPP convergence period. Several PPP re-initialization has been detected, however, points considered outliers are removed from the final product. For this reason, recommendations are provided to improve the positioning applied for coastal zone monitoring. Although, the carried out experiments shows that PPP can be adopted as a practical tool to support the Pernambuco Coastal Zone Management.

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Integrating remote sensing and GIS techniques for monitoring and modeling shoreline evolution to support coastal risk management

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Multi-Index Image Differencing Method (MINDED) for Flood Extent Estimations

Multi-Index Image Differencing Method (MINDED) for Flood Extent Estimations

Estimativa Do Índice De Vulnerabilidade À Erosão Costeira (Ivc) Para O Litoral Do Piauí, Brasil

Shoreline Monitoring by GNSS-PPP Aiming to Attendance the Law 14.258/2010 From Pernambuco State, Brazil

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