综述：关于集成遥感和低成本技术用于数据驱动的沿海监测的系统性综述

《Ocean & Coastal Management》：A systematic review of integrated remote sensing and low-cost technologies for data-driven coastal monitoring

　　

Haram Riaz|Salem Gharbia

摘要

沿海地区面临着海平面上升、侵蚀和极端风暴等日益严重的威胁，因此实时监测海岸线变得至关重要。本系统综述旨在评估整合地球观测（EO）技术、公民科学、低成本传感器和机器学习（ML）如何能够提升沿海动态的实时监测能力。遵循PRISMA指南，我们确定了60项相关研究，并总结了它们的监测方法，包括空间和时间分辨率阈值以及性能评估指标。同时，我们也系统地发现了文献中的方法学和地理学方面的空白。研究表明，结合卫星EO、基于无人机的调查、社区提供的观测数据（例如智能手机拍摄的海滩照片）以及ML技术，能够比传统方法提供更全面和及时的沿海变化信息。ML模型能够准确预测海岸线变化，而公民贡献的观测数据则提供了可靠且低成本的测量结果，补充了传统的监测方式。然而，在许多研究不足的沿海地区，仍存在显著差距，且目前仅有少数真正投入运行的实时监测系统。为了推动这一领域的发展，我们建议采取一些实际措施，如改进数据共享、加强利益相关者之间的协调，以及将多源监测数据整合到早期预警系统中。总体而言，本综述突显了整合EO、公民科学、低成本传感器和ML的创新潜力，并为加强应对气候变化的沿海监测实践和增强沿海地区韧性提供了行动路线图。