Shoreline monitoring using unmanned aerial vehicles (UAV). Case: Mazatlán, Sinaloa
DOI:
https://doi.org/10.36825/RITI.12.25.006Keywords:
UAV, Coast, Evolution, Coastal Mapping, Coastal ManagementAbstract
The monitoring of coastal zones is of vital importance for their care and proper management and planning because anthropogenic and natural activities along the coastline have caused large losses of territory. A key indicator for its monitoring is the evolution of the coastline. The scarcity of cartographic information is still a limitation in developing countries. Currently, thanks to the advance of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) technology, it is possible to obtain georeferenced aerial images to later process them with specialized software and obtain orthophotos to carry out monitoring studies of the coastal zone with high precision and in a cost-effective manner in real time. This research presents a practical methodology for the realization of a monitoring study of the evolution of the coastline using a low-cost UAV in a stretch of beach in Mazatlan, Sinaloa, Mexico.
References
Escobar Villanueva, J., Daza Daza, A. R. (2018). Nuevas tecnologías geomáticas de apoyo cartográfico a la gestión de zonas costeras: experiencias con aeronaves remotamente pilotadas RPAS en la península de La Guajira. En Grupo de investigación Territorios Semiáridos del Caribe (Ed.), Aproximaciones diversas hacia el ordenamiento del territorio costero y marino en el departamento de La Guajira (pp. 23-43). Universidad de la Guajira.
Ventura, D., Bruno, M., Jona Lasinio, G., Belluscio, A., Ardizzone, G. (2016). A Low Cost Drone Based Application for Identifying And Mapping Of Coastal Fi Sh Nursery Grounds. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 171, 85–98. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2016.01.030
Samiappan, S., Turnage, G., Hathcock, L., Casagrande, L., Stinson, P., Moorhead, R. (2016). Using Unmanned Aerial Vehicles for High- Resolution Remote Sensing To Map Invasive Phragmites Australis In Coastal Wetlands. International Journal of Remote Sensing, 38 (8-10), 2199–2217. https://doi.org/10.1080/01431161.2016.1239288
Koeva, M., Muneza, M., Gevaert, C., Gerke, M., Nex, F. (2016). Using UAVs for Map Creation and Updating. A Case Study in Rwanda. Survey Review, 50 (361), 312–325. https://doi.org/10.1080/00396265.2016.1268756
Gonçalves, J. A., Henriques, R. (2015). UAV photogrammetry for topographic monitoring of coastal areas. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 104, 101-111. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.02.009
Delacourt, C., Allemand, P., Jaud, M., Grandjean, P., Deschamps, A., Ammann, J., Cuq, V., Suanez, S. (2014). DRELIO: An Unmanned Helicopter for Imaging Coastal Areas. Journal of Coastal Research, 2 (56), 1489–1493. https://www.jstor.org/stable/25738037
Casella, E., Rovere, A., Pedroncini, A., Stark, C. P., Casella, M., Ferrari, M., Firpo, M. (2016). Drones as Tools for Monitoring Beach Topography Changes in the Ligurian Sea (NW Mediterranean). Geo-Marine Letters, 36, 151-163. https://doi.org/10.1007/s00367-016-0435-9
Papakonstantinou, A., Topouzelis, K., Pavlogeorgatos, G. (2016). Coastline zones identification and 3D coastal mapping using UAV spatial data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 5 (6), 1-14. https://doi.org/10.3390/ijgi5060075
Topouzelis, K., Papakonstantinou, A., Doukari, M. (2017). Coastline change detection using Unmanned Aerial Vehicles and image processing technique. Fresenius Environmental Bulletin, 26 (9). 5564-5571.
Nikolakopoulos, K. G., Sardelianos, D., Fakiris, E., Papatheodorou, G. (2019). New perspectives in coastal monitoring. Earth Resources and Environmental Remote Sensing/GIS Applications X. Strasbourg, France. https://doi.org/10.1117/12.2533163
Guardado France, R., Téllez Duarte, M. A., Herrera Gutiérrez, A. R. (2017). El uso de drones en ciencias de la tierra. Reaxion Ciencia y tecnología universitairia, 4 (2). http://reaxion.utleon.edu.mx/Art_El_uso_de_drones_en_ciencias_de_la_tierra.html
Padilla-Arballo, J. J., Martínez-Díaz, S., Castro-Liera, M. A., Luna-Taylor, J. E. (2022). Detección de cambio en superficie costera mediante la segmentación de imágenes aéreas utilizando redes neuronales convolucionales. Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI, 10 (Especial4), 136-144. https://doi.org/10.29057/icbi.v10iEspecial4.9290
Chapapría, V. E., Serra Peris, J., González-Escrivá, J. A. (2022). Coastal monitoring using unmanned aerial vehicles (UAVs) for the management of the Spanish Mediterranean coast: the case of almenara-Sagunto. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19 (9), 1-18. https://doi.org/10.3390/ijerph19095457
Mury, A., Collin, A., James, D. (2019). Morpho–sedimentary monitoring in a coastal area, from 1D to 2.5 D, using airborne drone imagery. Drones, 3 (3), 1-15. https://doi.org/10.3390/drones3030062
Taddia, Y., Stecchi, F., Pellegrinelli, A. (2020). Coastal mapping using DJI Phantom 4 RTK in post-processing kinematic mode. Drones, 4 (2), 1-19. https://doi.org/10.3390/drones4020009
Zambrano Medina, Y. G. (2020). Análisis de la línea de costa y evaluación de riesgos costeros en zona sujeta a alta presión antropogénica en el interior del Golfo de California mediante Sistemas de Información Geográfica: DSAS Y CERA [Tesis de Maestría]. Universidad Autónoma de Sinaloa, Culiacán, Sinaloa, México.
Rojas Vargas, J. A. (2021). Monitoreo de Línea de Costa Mediante el Empleo de UAVs en el Sector Punta Rojas - Turbo Durante el Segundo Semestre del Año 2019 [Tesis de Grado]. Universidad de Antioquia, Colombia. https://bibliotecadigital.udea.edu.co/handle/10495/23821
INEGI. (2020). Censo de Población y Vivienda 2020. https://www.inegi.org.mx/programas/ccpv/2020/
Papageorgiou, M. (2016). Coastal and marine tourism: A challenging factor in Marine Spatial Planning. Ocean & coastal management, 129, 44-48. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2016.05.006
DATATUR. (2024). Análisis Integral del Turismo, Secretaría de Turismo 2015-2016. http://www.datatur.sectur.gob.mx
Peraza Vizcarra, R. (2013). Problemas de conservación y manejo de playas arenosas en costas tropicales: playas de Mazatlán y costa sur de Sinaloa. Universidad Autónoma de Sinaloa.
ArcGIS Resource Center. (2024). Introducción a SIG. http://resources.arcgis.com/es/help/getting-started/articles/026n0000000t000000.htm
Isha, I. B., Adib, M. R. M. (2020). Application of geospatial information system (GIS) using digital shoreline analysis system (DSAS) in determining shoreline changes. 2nd International Conference on Green Environmental Engineering and Technology. Seoul, South Korea. https://doi.org/10.1088/1755-1315/616/1/012029
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Revista de Investigación en Tecnologías de la Información
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Esta revista proporciona un acceso abierto a su contenido, basado en el principio de que ofrecer al público un acceso libre a las investigaciones ayuda a un mayor intercambio global del conocimiento.
El texto publicado en la Revista de Investigación en Tecnologías de la Información (RITI) se distribuye bajo la licencia Creative Commons (CC BY-NC
), que permite a terceros utilizar lo publicado citando a los autores del trabajo y a RITI, pero sin hacer uso del material con propósitos comerciales.
