Open Digital Shoreline Analysis System: ODSAS v1.0

Abstract

In this study, we propose a new baseline and transect method, the open-source digital shoreline analysis system (ODSAS), which is specifically designed to deal with very irregular coastlines. We have compared the ODSAS results with those obtained using the digital shoreline analysis system (DSAS). Like DSAS, our proposed method uses a single baseline parallel to the shoreline and offers the user different smoothing and spacing options to generate the transects. Our method differs from DSAS in the way that the transects’ starting points and orientation are delineated by combining raster and vector objects. ODSAS uses SAGA GIS and R, which are both free open-source software programs. In this paper, we delineate the ODSAS workflow, apply it to ten study sites along the very irregular Galician coastline (NW Iberian Peninsula), and compare it with the one obtained using DSAS. We show how ODSAS produces similar values of coastline changes in terms of the most common indicators at the aggregated level (i.e., using all transects), but the values differ when compared at the transect-by-transect level. We argue herein that explicitly requesting the user to define a minimum resolution is important to reduce the subjectivity of the transect and baseline method.

Shoreline Delineation from Synthetic Aperture Radar (SAR) Imagery for High and Low Tidal States in Data-Deficient Niger Delta Region

“…Some studies have used threshold-based methods with combinations of other methods, as in the most recent study [54]. In short, it has also been evidently presented that there are several methods that could be considered for segmenting SAR imagery, such as machine learning and deep learning [82,83,85,86], developing openly available digital shoreline analysis systems like ODSAS [87], or having an SAR-imagery data repository like the Copernicus Open Access Hub (previously referred to as Sentinels Scientific Data Hub) [39,40,88]. However, there is no generally accepted method of segmenting imagery currently, especially when segmenting shorelines.…”

El empleo de metodologías de código abierto para las investigaciones costeras: comparativa de las técnicas de detección de cambios

“…La primera opción es de las más empleadas en los estudios costeros (Castedo et al, 2015;Garrote et al, 2018;Sytnik et al, 2018) disponible en su versión 5 (Himmelstoss et al, 2018) con grandes avances desde su inicio y con una interfaz sencilla para los usuarios menos especializados, siempre dentro del entorno de ArcGIS (ESRI). En contraposición con DSAS se optó por la estimación de las tasas de variación costera mediante ODSAS (Gómez-Pazo et al, 2022), una herramienta basada en SAGA GIS (Conrad et al, 2015) y R (R Core Team, 2020) que permite la estimación de los parámetros ofrecidos en DSAS, pero sin la necesidad de licencias comerciales, al emplearse sólo softwares libres. En este caso el diseño de las líneas de costa y la delimitación de los transeptos sobre los que se calcularán las variaciones se realizan en SAGA GIS mediante las herramientas CliffMetrics y ProfileCrossings, mientras que el apartado estadístico se lleva a cabo con el paquete de R CoastCR.…”

“…Las mayores variaciones se encuentran en sectores concretos, especialmente en el análisis de las variaciones de la línea de costa, donde el trazado de los transeptos perpendiculares a la línea de base genera que las intersecciones difieran bastante entre DSAS y ODSAS, como ya se había expresado previamente en otros estudios (Gómez-Pazo et al, 2022). Partiendo de la gran semejanza de las estimaciones entre estas técnicas, la discusión debe radicar en el tiempo de procesado requerido por cada una de ellas y en las ventajas e inconvenientes de cada alternativa expresadas en las tablas del siguiente apartado.…”

“…Actualmente, la monitorización de las variaciones costeras ha experimentado un gran avance gracias al uso de tecnologías modernas como los drones o los sensores RFID (Radio Frequency IDentification) junto con la aplicación de metodologías de código abierto. Esto ha permitido la aparición de distintas aproximaciones, como las relacionadas con los cambios costeros (Gómez-Pazo et al, 2022;Jackson et al, 2012) o con el procesado de información de dron y de cámaras fijas (Gonçalves et al, 2018;Lyman et al, 2020;Narra et al, 2017).…”

Identifying coastlines change in Tangerang Regency Indonesia through historical maps

“…The EPR technique is an expansion of the NSM approach, which incorporates an extra stage of dividing the value of the coastline by the time to calculate the speed 13 . The LRR technique relies on the calculation of regression lines 14 , whereas the WLR is an enhancement of LRR that incorporates uncertainty values as weights 15 . Based on the background that has been described in the paragraphs above, this research aims to explore the possible applications of historical maps, particularly in the context of organizing historical coastlines.…”