Abstrakt

Küstenveränderungen entlang des Gamasa-Strandes, Ägypten

Bahaa A El-Sharnouby, Kassem S El-Alfy, Osami S Rageh und Mohammed M El-Sharabasy*

Gamasa Beach ist ein langer weißer Sandstrand im Nildelta in Ägypten. Das Gamasa Resort liegt an einer sehr aktiven, konkaven Küstenlinie, die sich über 30 km entlang der Küste des Nildeltas erstreckt. Zur Überwachung der Küsten wurden zwei Techniken eingesetzt: multispektrale Bilder des Landsat-Satelliten und die Vermessungstechnik des Global Positioning System (GPS). Diese Forschungsarbeit präsentiert Küstenkarten, die das Erosions- und Akkretionsmuster der Küstenlinie entlang des Gamasa Beach unter Verwendung verschiedener Quellen von Fernerkundungsdaten veranschaulichen. In der vorliegenden Studie wurden Satellitenbilder von Landsat TM (1984, 1987, 1990, 1999, 2000, 2002), Landsat ETM (2001, 2003, 2005, 2010) und Landsat OLI/TIRS (2013, 2014) verwendet. Der Autor misst Post-Processed Kinematic (PPK)-Punkte, um die Küstenlinie von Gamasa zu extrahieren. Die Besetzungszeiten für Vermessungspunkte liegen im Sekundenbereich. Um hochpräzise Ergebnisse zu erzielen, müssen die Daten nachbearbeitet werden; hierfür ist das Verarbeitungsprogramm Lecia Office Software erforderlich. Das Modell Digital Shoreline Analysis System (DSAS) wird verwendet, um die jährliche Rate der Küstenlinienveränderung (Erosion oder Anhäufung) zwischen 1984 und 2014 zu berechnen. Die Raten der Küstenlinienveränderungen werden anhand von drei statistischen Ansätzen des DSAS geschätzt (Endpunktrate, lineare Regressionsrate, kleinster Median des Quadrats). Die Ergebnisse wurden mit Feldbeobachtungen von Strandprofilvermessungsdaten an denselben entsprechenden Positionen und zur gleichen Zeit validiert. Die Ergebnisse zeigten, dass der Strand von Gamasa zwischen 1984 und 2014 nur eine unbedeutende Erosion und geringere Anhäufung mit durchschnittlichen Raten von 5,0 m/Jahr aufwies. Schließlich wird das Modell zur Vorhersage der Küstenlinienveränderungen für die Küstenzone am Strand von Gamasa in den Jahren 2020, 2030, 2040, 2050 und 2060 anhand der DSAS-Einstellungen und der linearen Regressionsrate geschätzt.

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