I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  15 ,   No .   2 ,  J u n e   20 26 ,   p p .   588 ~ 5 9 6   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct . v15 i 2 . pp 588 - 5 9 6          588       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Co a stline seg men tatio n on La ndsa t  8 O LI  ima g es usi ng   ma jority v o ting w ith  dee p learning   mo dels       Nur  Na f iiy a h 1 ,   Sa lwa   Na bil a h 2 ,   Nur  Aziz a h Af f a nd y 2 ,   Rif k y   Ais y a t ul F a r o h 3 ,   E s a   P ra k a s a 4   1 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i c s ,   U n i v e r si t a s I sl a m  L a mo n g a n ,   La m o n g a n ,   I n d o n e s i a   2 D e p a r t me n t   o f   C i v i l   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t a s I sl a m  La m o n g a n ,   L a mo n g a n ,   I n d o n e si a   3 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t a s I sl a m   La m o n g a n ,   L a m o n g a n ,   I n d o n e si a   4 R e s e a r c h   C e n t e r   f o r   D a t a   S c i e n c e   a n d   I n f o r ma t i o n ,   N a t i o n a l   R e se a r c h   a n d   I n n o v a t i o n   A g e n c y   ( B R I N ) ,   Ja k a r t a ,   I n d o n e s i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   23 ,  2 0 2 5   R ev is ed   Mar   31 ,  2 0 2 6   Acc ep ted   Ap r   15 ,  2 0 2 6       Co a stli n e s  a re   h ig h ly   d y n a m ic  d u e   to   b o t h   n a tu ra l  p ro c e ss e s  a n d   a n th ro p o g e n ic  fa c to rs ,   i n c lu d in g   g lo b a l  wa rm in g   a n d   se a   lev e l  rise .   Ac c u ra te  c o a stli n e   se g m e n tatio n   is   e ss e n ti a l  fo r   e ffe c ti v e   m o n i to r in g   a n d   m a n a g e m e n t.   Alth o u g h   p re v io u s  stu d ies   h a v e   a p p li e d   d e e p   le a rn in g   f o r   c o a stli n e   d e tec ti o n ,   m a n y   e x isti n g   m o d e ls  stil l  su ffe r  fr o m   in sta b i li ty   a c ro ss   sc e n e s,  b lu rre d   b o u n d a ries ,   a n d   s e g m e n tatio n   a rti fa c ts,  in d ica ti n g   t h a t  m o d e l   g e n e ra li z a ti o n   re m a in s a   c h a ll e n g e .   Th is st u d y   a ims   to   d e v e lo p   a   m o re   ro b u st   c o a stli n e   se g m e n tati o n   a p p ro a c h   b y   i n tro d u c i n g   a n   a u t o m a ted   m a jo rit y   v o ti n g   stra teg y   th a t  in te g ra tes   th re e   d e e p   lea rn in g   m o d e ls:  Re sN e t5 0 ,   Re sN e t1 8 ,   a n d   M o b il e Ne t - V2 .   L a n d sa t  8   OLI  ima g e ry   is  u se d   f o r  train in g   a n d   tes ti n g .   Th e   Ja c c a rd   in d e x   r e su lt s  sh o w  th a t  Re sN e t1 8 ,   Re sN e t5 0 ,   a n d   M o b i leN e t - V2   a c h iev e d   sc o re s  o f  0 . 9 6 ,   0 . 9 8 ,   a n d   0 . 9 5   re sp e c ti v e ly ,   wh il e   th e   p r o p o se d   m a jo rit y   v o ti n g   m e th o d   a lso   a c h iev e d   0 . 9 8 .   De sp it e   th e   p ro d u c in g   a   sim il a r  n u m e rica l  sc o re   to   th e   b e st  in d iv i d u a l  m o d e l   (Re sN e t5 0 ),   t h e   e n se m b le  m e th o d   imp ro v e s  se g m e n tati o n   c o n si ste n c y   b y   re d u c in g   a rti fa c ts  su c h   a s  u n wa n t e d   p e rip h e ra l  sh a p e s  a n d   c ra c k s with in   lan d   a re a s.  Th e se   fin d in g s  d e m o n str a te  th a t  c o m b in i n g   m u l ti p le   se g m e n tatio n   o u t p u ts  y ield s  m o re   sta b le  a n d   re li a b le  c o a stli n e   d e tec ti o n   th a n   u si n g   sin g le   m o d e ls.  F u tu re   wo r k   will   a p p ly   t h is  a p p r o a c h   to   b ro a d e r  In d o n e si a n   c o a sta l  re g io n s  t o   fu rt h e r  a ss e ss   it s  g e n e ra li z a b il it y   a c ro ss   d iv e rse   sh o re li n e   c o n d i ti o n s.   K ey w o r d s :   Dee p   lear n in g   L an d s at  8   OL I   Ma jo r ity   v o tin g   Seg m en tatio n   au to m atio n   Seg m en tatio n   co astl in e   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Nu r   Naf iiy ah   Dep ar tm en t o f   I n f o r m atics,  U n iv er s itas   I s lam   L am o n g an   Vete r an   5 3 A   Stre et ,   L am o n g a n ,   I n d o n esia   E m ail:   m y n af f @ u n is la. ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   C o astal  ar ea s   ar e  co n tin u o u s ly   ch an g in g   d u e  to   ab r asio n ,   ac c r etio n ,   s ea   lev el  r is e,   an d   a n th r o p o g en ic  p r ess u r es  s u ch   as  g lo b al  war m in g   an d   co astal  d ev elo p m en t   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   Mo n ito r in g   th ese  ch an g es  is   cr u cial  f o r   co n s e r v atio n ,   p la n n in g ,   an d   s u s tain ab le  m an ag em en t.  R em o te  s en s in g   p r o v id es  an   ef f icien t  ap p r o ac h   to   d etec t c o astl in e  d y n am ics with o u t d ir ec t  f ield   s u r v e y s .   L an d s at  8   OL I   im ag e r y   h as   b ec o m e  wid ely   u s ed   f o r   co astl in e  s tu d ies,  s u p p o r tin g   r e s ea r ch   o n   au to m atic  lan d - s ea   s eg m en tati o n   [ 3 ] ,   [ 4 ] ,   m ac h i n e  lear n in g   ap p r o ac h es   [ 3 ] ,   [ 5 ] ,   c o astl in e  ex tr a ctio n   [ 6 ] – [ 9 ] ,  an d   p r ac tical  ap p licatio n s   s u ch   as n av ig atio n   an d   lan d i n g   [ 1 0 ] – [ 1 2 ] .   Ho wev e r ,   th ese  m eth o d s   co n tin u e  to   f ac e   d if f icu lties   in   d is tin g u is h in g   l an d   f r o m   wate r   in   s ce n es  with   s tr o n g   s p ec tr al  s im ilar ity ,   i m ag e  n o is e,   an d   lo w   co n tr ast.  T h ese  lim itatio n s   o f t en   r ed u ce   th e  p r ec is io n   an d   s t ab ilit y   o f   r esu ltin g   c o astl in e  b o u n d a r ies.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       C o a s tlin e  s eg men ta tio n   o n   La n d s a t 8   OLI   ima g es u s in g   ma j o r ity  vo tin g   w ith   d ee p   … ( N u r   N a fiiya h )   589   Dee p   lear n in g   m eth o d s ,   p ar ticu lar ly   co n v o lu tio n al  n eu r al  n etwo r k s   ( C NNs),   h av e  d em o n s tr ated   s tr o n g   p er f o r m an ce   in   im a g e  class if icat io n   an d   s eg m en t atio n   task s   [ 1 ] .   Sev er al  ar ch itectu r es,  in clu d in g   en co d er - d ec o d er   m o d els   [ 1 3 ] – [ 1 5 ] ,   U - Net   [ 1 6 ] – [ 1 8 ] ,   b i - L ST M   [ 1 9 ] ,   e n s em b le  lear n in g   [ 2 0 ] ,   an d   M o b ileNet - V2   [ 2 1 ] ,   h av e   b ee n   a p p lied   to   co astl in e  s eg m en tatio n .   Alth o u g h   t h ese  m o d els  im p r o v e  f ea tu r e  ex tr ac tio n   o n   lo w - r eso lu tio n   im a g er y   [ 2 2 ] – [ 2 4 ] ,   in d iv id u al  m o d els  s till   s tr u g g le   to   p r o d u ce   r o b u s t  an d   ar tifa ct - f r ee   r esu lts   ac r o s s   d iv er s e  co astal c o n d itio n s .   E n s em b le  ap p r o ac h es   h av e   b e en   ex p lo r ed   in   p r ev i o u s   s tu d ie s   an d   h av e  s h o w  p o ten tial  f o r   im p r o v in g   s eg m en tatio n   co n s is ten cy   [ 5 ] ,  [ 7 ] .   I n   v ar io u s   d o m ain s   s u ch   a s   m ed ical  im ag in g ,   r em o te  s en s in g   class if icatio n ,   an d   r o ad   e x tr ac tio n ,   en s em b le   d ee p   lear n i n g   th r o u g h   tech n i q u es  lik e  m ajo r ity   v o tin g   o r   f ea tu r e  lev el  f u s io n   h as  b ee n   d em o n s tr ated   t o   e n h an ce   b o u n d ar y   p r ec is io n   an d   r ed u ce   n o is e  r elate d   ar tifa cts,  p ar ticu lar ly   in   ca s es  with   am b ig u o u s   o r   lo w  co n tr a s t  f ea tu r es.  Ho wev er ,   ex is tin g   en s em b le  s tu d ies  h av e  n o t  s p ec if ically   ev alu ated   th e  in teg r atio n   o f   R esNet5 0 ,   R esNet1 8 ,   an d   Mo b ileNet - V2   f o r   c o astl in e  s eg m en tatio n ,   d esp ite  th eir   ef f ec tiv en ess   in   o th er   f ield s   [ 2 5 ] .   Mo r eo v e r ,   n o   p r io r   r es ea r ch   h as  s y s tem atica lly   t e s t ed   m ajo r ity   v o tin g   en s em b les  f o r   co astl in e  s eg m en tatio n   u s in g   L a n d s at  8   OL I ,   leav in g   a  g ap   in   u n d er s tan d in g   wh eth er   co m b in in g   m u ltip le   m o d els  c an   m itig ate  b o u n d ar y   n o is e  a n d   im p r o v e   r o b u s tn ess   ac r o s s   d iv er s e  s h o r elin e   co n d itio n s .   T o   ad d r ess   th is   g ap ,   th is   s tu d y   p r o p o s es  an   au to m ated   c o a s tlin e  s eg m en tatio n   m eth o d   b ase d   o n   a  m ajo r ity   v o tin g   s tr ateg y   th at   in teg r ates  R esNet5 0 ,   R esNet1 8 ,   an d   Mo b ileNet - V2 .   T h e   aim   is   to   e n h an ce   s eg m en tatio n   r eliab ilit y   b y   r e d u cin g   ar tifa cts  an d   p r o d u ci n g   m o r e  co n s is ten t  co astl in e  b o u n d a r ies  th an   t h o s e  g en er ated   b y   in d iv id u al  d ee p   l ea r n in g   m o d els.  T h is   ap p r o ac h   is   ex p ec ted   to   o f f er   a  m o r e  s tab le  alte r n ativ e  f o r   o p er atio n al  c o astl in e  m o n ito r i n g .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   2 . 1 .     Da t a s et   T h is   s tu d y   u s es  a  p u b licly   av ailab le  d ataset  f r o m   r esear ch   [ 7 ] ,   ac ce s s ib le  at   h ttp ://www. r em o tesen s in g lab . y ild iz. ed u . tr .   Fro m   th is   d ataset,   8 2 4   im a g es  wer e  s elec ted   f o r   tr ain in g   an d   2 0   im ag es  f o r   test in g .   E ac h   im ag e  h as  a  r eso lu tio n   o f   2 2 4   ×  2 2 4   p ix els,  with   wh ite  p ix els  r ep r esen tin g   s ea wate r   an d   b lack   p ix els  r ep r esen tin g   lan d .   T h e  d ataset  is   d er iv ed   f r o m   L an d s at  8   OL I   im ag er y ,   wh ich   p r o v id es  m u ltis p ec tr al,   atm o s p h er ically   co r r ec ted ,   an d   tem p o r ally   co n s is ten t  d ata  s u itab le  f o r   co astl in e  ex tr ac tio n .   T h e   u s e  o f   L a n d s at  im ag e r y   is   p ar ticu lar ly   s ig n if ican t   b ec au s e  its   g lo b al  c o v er ag e   an d   lo n g - ter m   co n tin u ity   s u p p o r t   r ep r o d u ci b le  an d   s ca l ab le  co astl in e  m o n ito r i n g .   B ef o r e   m o d el   tr ain in g ,   s ev e r al  p r ep r o ce s s in g   s tep s   wer e  ap p lied ,   in clu d in g   r esizin g   all  im ag es  to   a  u n if o r m   r eso lu tio n   an d   en s u r in g   c o n s is ten t  alig n m en t  b etwe en   in p u t  im ag es  an d   g r o u n d - tr u th   m ask s .   No   ad d itio n al  en h an ce m e n t  tech n iq u es,  s u ch   as  h is to g r am   eq u aliza tio n   o r   n o is e  f ilter i n g ,   wer e  u s ed   to   p r eser v e  th e  o r ig in al  s p ec tr al  c h ar ac t er is tics   o f   co astal   b o u n d ar ies.     2 . 2 .    P r o po s ed  m et ho d   T h e  s elec tio n   o f   R esNet5 0 ,   R esNet1 8 ,   an d   M o b ileNet - V2   was  b ased   o n   th eir   b alan ce   o f   ac cu r ac y ,   co m p u tatio n al  e f f icien cy ,   an d   p r o v e n   ef f ec tiv en ess   in   tr an s f er   lear n in g   ap p licatio n s .   R e s Net  ar ch itectu r es  wer e  ch o s en   b ec au s e  th eir   r esid u al  co n n ec tio n s   h elp   m it ig ate  th e  v an is h in g   g r ad ien t  p r o b lem   an d   en ab l e   d ee p er   f ea tu r e   ex tr ac tio n .   M o b ileNet - V2   was  in clu d e d   as   a  lig h tweig h t   alter n ativ e   d e s ig n ed   f o r   ef f icien t  co m p u tatio n .   Alth o u g h   o th e r   tr an s f er   lear n i n g   C NNs  s u ch   as  VGG  an d   Den s eNe t  a r e  a v ailab le,   th is   s tu d y   f o cu s es  o n   ev alu atin g   r ep r esen tativ e  h ea v y ,   m ed iu m ,   an d   li g h tweig h t  ar ch itectu r es  to   a n a ly ze   th eir   b eh a v io r   with in   an   en s em b le.   Fu tu r e  s tu d ies m ay   in co r p o r ate  ad d itio n al  T L - C NNs to   ex p an d   t h e  c o m p ar ativ e  a n aly s is .   R esNet5 0   is   a  5 0 - lay er   co n v o lu tio n al  n e u r al   n etwo r k   p r etr ain ed   o n   I m a g eNe t  an d   c ap ab le  o f   class if y in g   im ag es  in to   1 0 0 0   o b ject  ca teg o r ies,  allo win g   it  to   lea r n   r ic h   an d   t r an s f er ab le  f ea t u r e   r ep r esen tatio n s   [ 1 3 ] .   R esNet1 8   is   a  s m aller   1 8 - lay er   v er s io n   th at  r etain s   th e  r esid u al  lear n in g   m ec h an is m   b u t  with   f ewe r   p ar am eter s ,   also   b en ef itin g   f r o m   I m ag eNe t  p r et r ain in g   to   s u p p o r t  r o b u s t  f ea tu r e  ex tr ac tio n   [ 1 3 ] .  Mo b ileNet - V2   is   a  5 3 - lay er   lig h tweig h t  C NN  b ased   o n   in v er ted   r esid u al  b lo ck s   an d   d ep th wis e  s ep ar ab le  co n v o l u tio n s ,   an d   its   p r etr ain e d   I m ag eNe t w eig h ts   en ab le  ef f ec tiv e  g en er aliza tio n   to   n ew  i m ag e  s eg m en tatio n   task s   [ 1 3 ] .   All  p r etr ain e d   m o d els  th u s   lev er a g e  I m a g eNe t - b ased   in itializatio n   to   im p r o v e  co n v er g en ce   an d   p er f o r m an ce .   T h is   r esear ch   p r o p o s es  a  c o astl in e  s eg m en tat io n   m eth o d   t h at  d is tin g u is h es   s ea wate r   an d   la n d   u s in g   d ee p   lear n in g   co n v o lu ti o n al  n e u r al  n etwo r k s ,   f o llo wi n g   th e   ap p r o ac h   in tr o d u ce d   i n   s tu d y   [ 7 ] .   I n   t h at  s tu d y ,   th e   W ater Net  m o d el   co m b i n ed   o u tp u ts   f r o m   s e v er al  d ee p   lear n in g   s eg m en t atio n   ar ch itectu r es.  Similar ly ,   th e  p r esen t  wo r k   ap p lies   an   en s em b le   s tr ateg y   b y   co m b in in g   th e   s eg m en tatio n   r esu lts   o f   R esNet5 0 ,   R esNet1 8 ,   an d   Mo b ileNet - V2   u s in g   a  m ajo r ity   v o tin g   m e ch an is m ,   wh er e  th e  f in al  class   f o r   ea ch   p ix el  is   d eter m in ed   b y   th e  m o s t  f r eq u en t  p r ed ictio n   am o n g   th e  t h r ee   m o d els.  Fig u r e  1   illu s tr ates  th e  p r o p o s ed   s eg m en tatio n   wo r k f lo w.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,  J u n e   20 26 :  5 8 8 - 5 9 6   590   Mo d el  p er f o r m a n ce   is   e v alu a ted   u s in g   th e  J ac ca r d   Similar ity   C o ef f icien t,  as  s h o wn   in   ( 1 ) .   I n   th is   eq u atio n ,   A  r ep r esen ts   th e   p r e d icted   s eg m en tatio n   m ask   p r o d u ce d   b y   th e   m o d el,   a n d   B   r e p r esen ts   th e  g r o u n d - tr u th   lab el.   T h is   m etr ic  q u a n tifie s   th e  o v er lap   b etwe en   p r ed ictio n   a n d   r ef e r en ce   an d   is   wid ely   u s ed   in   s em an tic  s eg m en tatio n   task s .           Fig u r e  1 .   Seg m e n tatio n   p r o ce s s   d iag r am        ( , ) = | ∩ | | ∪ |   ( 1 )     B ased   o n   Fig u r e  1 ,   th e  m o d el  d ev elo p m en t  p r o ce s s   b e g in s   with   tr ain in g   th r ee   d ee p   lear n in g   ar ch itectu r es  R esNet5 0 ,   R esN et1 8 ,   an d   Mo b ileNet - V2   u s in g   8 2 4   s atellite  im ag es.  T h e  p er f o r m a n ce   o f   ea ch   m o d el  was  th e n   ev al u ated   u s in g   2 0   test   im ag es  t o   an al y ze   t h eir   s eg m en tatio n   b e h av io r .   F o r   ea ch   test   im ag e,   th e  o u tp u ts   p r o d u ce d   b y   th e   th r ee   m o d els  wer e  r ec o r d e d ,   a n d   m ajo r ity   v o tin g   was  ap p lied   at  th e  p ix el  lev el  t o   g en er ate  th e  f in al  s eg m en tatio n   r esu lt ( 2 ) .   Fig u r e  2   illu s tr ates th e  wo r k f lo w  o f   th is   m ajo r it y   v o tin g   p r o ce s s .           Fig u r e  2 .   Ma jo r ity   v o tin g   s eg m en tatio n   f lo wch a r t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       C o a s tlin e  s eg men ta tio n   o n   La n d s a t 8   OLI   ima g es u s in g   ma j o r ity  vo tin g   w ith   d ee p   … ( N u r   N a fiiya h )   591   T h e  s eg m en tatio n   task   co n s is ts   o f   two   class e s :  0   f o r   lan d   an d   1   f o r   s ea wate r .   I n   ( 2 ) ,   H  r ep r esen ts   th e   f in al  p r e d icted   lab el   f o r   ea ch   p ix el  af ter   th e  v o tin g   p r o ce s s .   Ma jo r ity   v o tin g   d eter m i n es  t h e  p ix el   class   b ased   o n   th e   m o s t  f r eq u en t   p r e d ictio n   am o n g   th e   th r ee   m o d els,  th e r eb y   r ed u ci n g   n o is e - r elate d   er r o r s   b y   lev er ag in g   th e  co llectiv e  ag r ee m e n t o f   m u ltip le  class if ier s .     = { 1    1    0  ℎ  }   ( 2 )       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h is   s tu d y   tr ain ed   a  to tal  o f   8 2 4   s atellite  im ag es  u s in g   th r ee   d ee p   lear n in g   m o d els:   R esNet5 0 ,   R esNet1 8 ,   an d   Mo b ileNet - V2 .   All  m o d els  wer e  t r ain ed   u s in g   id en tical  h y p er p ar am eter s ,   i n clu d in g   a  lear n in g   r ate  ( α )   o f   0 . 0 0 1 ,   th e  s to ch ast ic  g r ad ien t  d escen t  with   m o m en tu m   ( SGDM )   o p tim izer ,   a n d   4 0   ep o ch s .   E ac h   m o d el  was  tr ain ed   th r ee   tim e s   to   en s u r e  s tab ilit y   an d   co n s is ten cy   o f   r esu lts .   T h e  av e r ag e   lo s s   an d   ac cu r ac y   o b tain ed   f r o m   th ese  tr ain in g   s ess io n s   ar e  s u m m ar ized   in   T ab le  1 ,   wh ich   s h o ws  th at  R esNet 5 0   ac h iev ed   th e   lo west  lo s s   v alu e  ( 0 . 0 1 4 )   an d   th e  h ig h est  ac cu r ac y   ( 9 9 . 4 8 %) ,   in d icatin g   s u p er io r   p er f o r m a n ce   co m p ar ed   wit h   R esNet1 8   an d   Mo b ileNet - V2 .       T ab le  1 .   E v alu atio n   o f   th e  tr ai n in g   p r o ce s s   No   M o d e l   Lo ss   A c c u r a c y   ( %)   1   R e sN e t 5 0   0 . 0 1 4   9 9 . 4 8   2   R e sN e t 1 8   0 . 0 1 6   9 9 . 3 8   3   M o b i l e N e t - V2   0 . 0 3 5   9 8 . 7 6       Fig u r e  3   illu s tr ates  th e  tr ain in g   p r o ce s s   f o r   ea c h   d ee p   l ea r n in g   m o d el:  Fig u r e  3 ( a)   R esNet5 0 ,     Fig u r e  3 ( b )   R esNet1 8 ,   an d   Fig u r e  3 ( c)   Mo b ileNet - V2 .   T h ese  cu r v es  s h o w  ch a n g es  in   lo s s   an d   ac cu r ac y   ac r o s s   4 0   ep o ch s .   Alth o u g h   t h e  n u m b e r   o f   iter atio n s   v ar ies   d ep en d in g   o n   d ataset  s ize,   th e  ac cu r ac y   ten d s   to   s tab ilize  af ter   ap p r o x im ately   2 0 0   iter atio n s ,   with   m in im al  d if f er e n ce s   b e y o n d   th at  p o in t.  T h is   p atter n   d em o n s tr ates th at  th e  m o d els co n v er g e  ef f ec ti v ely   with in   th e  g iv en   tr ain i n g   co n f ig u r atio n .   T h e  co astl in e  s eg m en tatio n   r e s u lts   p r o d u ce d   b y   th e  d ee p   lea r n in g   m o d els  ( R esNet5 0 ,   R esNet1 8 ,   an d   Mo b ileNet - V2 )   ar e   p r esen ted   s eq u en tially   in   T ab le   2 .   I n   th i s   s tu d y ,   t h e  J ac ca r d   Similar ity   I n d ex   was  u s ed   t o   q u an tify   th e  s im ilar ity   b etwe e n   th e  p r ed icted   s eg m en tatio n   an d   th e  g r o u n d - tr u th   im ag es,  wh er e  v alu es  r an g e   f r o m   0   to   1   a n d   v alu es  clo s er   to   1   in d icate   h ig h er   s im ilar ity .   T h e  s eg m en tatio n   r esu lts   p r o d u ce d   u s in g   th e   m ajo r ity   v o tin g   ap p r o ac h   ar e  s h o wn   in   T ab le  3 ,   wh ile  th e  J ac ca r d   v alu es  f o r   ea ch   i n d iv i d u al  m o d el  a n d   th e   en s em b le  m eth o d   ar e  s u m m a r ized   in   T ab le  4 .     T h e  m ajo r ity   v o tin g   m eth o d   c o m b in es  th e   o u tp u ts   o f   all   m o d els  with   th e   aim   o f   m in im izi n g   e r r o r s ;  m o d els  with   h ig h er   ac cu r ac y   ca n   co m p en s ate  f o r   th o s e  wi th   lo wer   p er f o r m a n ce ,   r esu ltin g   in   m o r e  s tab le   p r ed ictio n s .   I n   th is   ca s e,   th e   en s em b le  o u t p u t  p r o d u ce d   r esu lts   th at  wer e  n o t  s ig n if ica n tly   d if f e r en t  f r o m   R esNet5 0   f o r   im ag es  2 ,   3 ,   4 ,   an d   5 .   Alth o u g h   th e  J ac ca r d   Similar ity   I n d ex   is   a  p o wer f u l  ev alu atio n   m et r ic,   it  h as  th e  lim itatio n   o f   b ein g   less   s en s itiv e  to   v ar iatio n s   i n   s et  s ize,   wh ich   s h o u ld   b e  co n s id er ed   wh en   in ter p r etin g   t h e  r esu lts .   B ased   o n   th e   s eg m en tatio n   r esu lts   o f   I m ag es   1 - 3   in   T ab l e  2 ,   ea ch   d ee p   lea r n in g   m o d el  ex h ib its   s p ec if ic  wea k n ess es.  T h e  R esNet5 0   m o d el  p r o d u ce s   ad d itio n al  b o u n d ar y   lin es,  in d icatin g   th at  its   s eg m en tatio n   is   n o t  f u lly   ac cu r ate.   T h e  R esNet1 8   m o d el  s h o ws  s m all  h o les  an d   lin e  ar tifa c ts   in   I m ag es  1   a n d   2 ,   s u g g esti n g   i n s tab ilit y   in   d is tin g u is h in g   lan d   a r ea s .   Similar ly ,   th e  Mo b ileN et - V2   m o d el  g en er ates  lin e   ar tifa cts  an d   m is s in g   la n d   r eg i o n s   in   I m ag e   1 ,   wh ile  I m ag es  2   a n d   3   c o n tain   s m all  h o les,  in d icatin g   th at   th is   m o d el  h as a   ten d en cy   t o   cr ea t e  g ap s   with in   lan d   a r ea s .   B ec au s e  ea ch   in d iv id u al  m o d el  ( R esNet5 0 ,   R esNet1 8 ,   an d   Mo b ileNet - V2 )   p r o d u ce s   d if f er en t  ty p es   o f   ar tifa cts  s u ch   as  u n wan ted   lin es  an d   h o les  s o m e  o f   t h ese  im p er f ec tio n s   s till   ap p ea r   in   t h e  m ajo r ity   v o tin g   r esu lts .   Ho wev er ,   th e  en s em b le  ap p r o ac h   g en er ally   r e d u ce s   th ese  er r o r s   b y   co m b in in g   th e  s tr en g th s   o f   all   th r ee   m o d el s .   Fo r   ex am p le,   al th o u g h   s o m e  lin e  ar tifa cts  r e m ain   in   I m ag es  1   an d   2   in   T a b le  3 ,   th eir   n u m b er   an d   p r o m in en ce   ar e  r e d u ce d   c o m p ar ed   to   th e  r esu lts   p r o d u c ed   b y   t h e  in d iv i d u al  m o d els.   T ab le  3   p r esen ts   f iv e  ex am p les  o f   L an d s at  8   OL I   in p u t  im ag es  alo n g   with   th e ir   co r r esp o n d in g   lab els  ( b lack   r ep r esen tin g   lan d   a n d   wh ite  r ep r esen tin g   s ea ) .   T h ese   im ag es we r e  s eg m en ted   u s in g   th e  m ajo r ity   v o tin g   m eth o d ,   w h er e  th e   o u t p u ts   f r o m   R esNet5 0 ,   R esNet1 8 ,   an d   Mo b ileNet - V2   a r e  co m b in e d   to   d ete r m in e  th e   f in al  p r ed ictio n .   Ov er all,   th e  m ajo r ity   v o tin g   m eth o d   s h o ws  g o o d   a v er ag e   p er f o r m an ce ;  h o wev e r ,   s eg m en tatio n   q u ality   d ec r ea s es  wh en   th e  in p u t  im ag e  c o n tain s   d ar k er   wate r   r eg i o n s   o r   co m p lex   s ea - lan d   in ter ac tio n s .   I n   s u ch   ca s es  esp ec ially   wh en   th e  s ea   ex ten d s   i n to   th e  lan d   ar ea   th e  en s em b l e  m eth o d   m ay   s till   p r o d u ce   g ap s   o r   less   ac cu r ate  b o u n d ar ies.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,  J u n e   20 26 :  5 8 8 - 5 9 6   592           ( a)   ( b )         ( c)     Fig u r e  3 .   T r ain in g   p r o ce s s   ( a)   R esNet5 0 ,   ( b )   R esNet1 8 ,   an d   ( c)   Mo b ileNet - V2       B ased   o n   T ab le  4 ,   th e  J ac ca r d   v alu es  o f   R esNet5 0   an d   t h e  m ajo r ity   v o tin g   m o d el  ar e  id en tical,   in d icatin g   th at  th e  en s em b le   m eth o d   clo s ely   m ir r o r s   th e  p er f o r m an ce   o f   th e  s tr o n g est   in d iv id u al  m o d el.   Ma jo r ity   v o tin g   o f f er s   a n   a d v an tag e   b y   r ed u cin g   ar tifa c ts   s u ch   as  s m all  h o les  o r   li n e  d is to r tio n s   th at  co m m o n l y   ap p ea r   in   s in g le - m o d el  p r ed ictio n s ,   alth o u g h   th is   im p r o v em e n t  r eq u ir es  h ig h er   co m p u tatio n al  co s t  b ec au s e  m u ltip le  m o d els m u s t b e  p r o ce s s ed   b ef o r e   v o tin g   is   ap p lied .     W h en   co m p ar ed   with   p r ev io u s   s tu d ies,  th e  p er f o r m an ce   o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d   is   g en er ally   co m p ar ab le.   Fo r   ex am p le,   th e  W ater Net  en s em b le  s y s tem   in   [ 5 ]   ac h iev ed   ex ce p tio n all y   h ig h   I o U  an d   F1 - s co r es  o f   9 9 . 5 9 %  an d   9 9 . 7 9 %,  r esp ec tiv ely ,   u s in g   a  co m b in atio n   o f   U - Net  v ar ian ts ,   FC - Den s eNe t,   an d   Pix 2 P ix .   Similar ly ,   th e  co m p a r ativ e  f r am ewo r k   in   [ 6 ]   r ep o r t ed   m ea n   I o U  v alu es  ab o v e  9 2 %  wh en   ev alu atin g   m u ltip le  s tate - of - th e - ar t D C NN  ar ch itectu r es f o r   s ea   lan d   s eg m en tatio n .     Alth o u g h   th e  J ac ca r d   v alu es   in   th is   s tu d y   ar e   s lig h tly   l o wer ,   th e   f in d i n g s   d em o n s tr a te  th at  a  lig h tweig h t  en s em b le  c o m p o s ed   o f   R esNet5 0 ,   R esNet1 8 ,   an d   Mo b ileNet - V2   ca n   s till   p r o d u ce   c o m p etitiv e   an d   co n s is ten t  s eg m en tatio n ,   p ar ticu lar ly   in   r ed u cin g   b o u n d ar y   n o is e  an d   im p r o v in g   co astl in e  s tab ilit y .   T h u s ,   m ajo r ity   v o tin g   r e m ain s   a  v iab le  alt er n ativ e  f o r   s ce n ar io s   th at  r eq u ir e  r o b u s t seg m en tatio n   with   lim ited   m o d el   co m p lex ity .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       C o a s tlin e  s eg men ta tio n   o n   La n d s a t 8   OLI   ima g es u s in g   ma j o r ity  vo tin g   w ith   d ee p   … ( N u r   N a fiiya h )   593   T ab le  2 .   Seg m e n tatio n   re s u lts   No   I n p u t   G r o u n d   t r u t h   ( l a b e l )   R e s u l t   m o d e l   R e sN e t 5 0   R e s u l t   m o d e l   R e sN e t 1 8   R e s u l t   m o d e l   M o b i l e N e t - V2   1             2             3             4             5                 T ab le  3 .   Ma jo r ity   v o tin g   s eg m en tatio n   r esu lts   No   I n p u t   G r o u n d   t r u t h   ( l a b e l )   R e s u l t   ma j o r i t y   v o t i n g   1         2         3         4         5           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,  J u n e   20 26 :  5 8 8 - 5 9 6   594   T h is   s tu d y   h as  s ev er al  lim it atio n s .   First,  th e  d atase t  s ize  is   r elativ ely   s m all  an d   r estr icted   to   a   s p ec if ic  g eo g r a p h ic  r e g io n ,   wh ich   m ay   a f f ec t  th e  m o d el’ s   g en er aliza b ilit y   to   d if f er e n t  c o astl in e  co n d itio n s .   Seco n d ,   th e   m o d el  was  tr ain e d   ex clu s iv ely   o n   L a n d s at  8   O L I   im ag er y ,   leav i n g   its   p e r f o r m an ce   ac r o s s   o th er   s en s o r s   ( e. g . ,   Sen tin el - 2 ,   P lan etSco p e)   u n v er if ied .   T h i r d ,   th e  m ajo r ity   v o tin g   e n s em b le  in cr ea s es  co m p u tatio n al  co s t c o m p a r ed   with   s in g le - m o d el  ap p r o ac h es.   Ad d r ess in g   th ese  lim itatio n s   will b e  th e  f o cu s   o f   f u tu r e  r esear c h .       T ab le  4 .   Mo d el  ev alu atio n   p er f o r m an ce   J ac ca r d   No   M o d e l   A v e r a g e   1   R e sN e t 5 0   0 . 9 8   2   R e sN e t 1 8   0 . 9 6   3   M o b i l e N e t - V2   0 . 9 5   4   M a j o r i t y   V o t i n g   ( R e sN e t 5 0 ,   R e sN e t 1 8 ,   M o b i l e N e t - V 2 )   0 . 9 8       4.   CO NCLU SI O N   T h is   s t u d y   in tr o d u ce d   a n   e n s e m b le - b ase d   co astl in e  s e g m e n t ati o n   a p p r o a c h   t h a t  i n te g r a tes  R esNet 5 0 ,   R esNet 1 8 ,   a n d   M o b il eNe t - V2   u s i n g   a   m aj o r it y   v o ti n g   s t r a te g y .   T h e   f in d i n g s   s h o w  t h at   t h is   en s em b l e  p r o v i d es   m o r e   s t ab le  a n d   c o n s is t en t  c o astl i n e   b o u n d a r ies   t h a n   in d i v i d u al   m o d els ,   p ar t ic u l ar ly   b y   r e d u ci n g   b o u n d a r y   n o is e  a n d   m in im i zi n g   a r t if ac ts   s u c h   as  s m a ll  h o les   o r   li n e  d i s to r ti o n s .   T h es e  r es u lts   h ig h l i g h t  t h e  p o te n ti al  o f   lig h t wei g h t   e n s e m b les   f o r   im p r o v i n g   t h e   r o b u s tn ess   o f   c o astl in e   e x t r ac ti o n   i n   r e m o te   s e n s i n g   a p p lic ati o n s .   Ho w ev er ,   t h is   s t u d y   h as   s e v e r al   l im i tat io n s .   T h e   d at aset   s i ze   is   r e lat iv el y   s m all   a n d   li m it ed   t o   a   s p e ci f ic  g eo g r a p h ic   r e g i o n ,   wh i ch   m ay   r est r ic t  m o d e l  g e n e r a liz ab ilit y .   I n   a d d iti o n ,   t h e  e x p e r i m e n ts   w e r e   co n d u ct ed   e x cl u s i v el y   o n   L a n d s at   8   OL I   im ag er y ,   l ea v i n g   p er f o r m a n c e  a c r o s s   o t h er   s at elli te  s e n s o r s   u n t est ed .   T h e  en s em b l e  m e th o d   als o   i n c r e ases   c o m p u ta ti o n al   c o s t   c o m p a r e d   wit h   s i n g le - m o d e l i m p le m e n ta ti o n s .     Fu tu r e  r esear ch   s h o u ld   th er e f o r e  ex p an d   th e  d ataset  to   in clu d e  m u ltip le  r eg io n s ,   ev alu ate  th e  m o d el  ac r o s s   d if f er en t   s atellite  s en s o r s   ( e. g . ,   Sen tin el - 2 ,   Plan etSco p e) ,   an d   in v esti g ate  m o r e  ef f icien t  en s em b l e   s tr ateg ies.  Ap p ly in g   th e   m eth o d   to   a d d itio n al   b en c h m ar k   d atasets   o r   n ewly   lab eled   c o astal  im ag er y   will  also   h elp   ass ess   it s   ad ap tab ilit y   to   d iv er s e  s h o r elin e  c o n d itio n s .       ACK NO WL E DG M E N T S   T h an k   y o u   to   th e  r esear ch   an d   s er v ice  in s titu te  o f   U n iv er s itas   I s lam   L am o n g an ,   wh ich   p r o v id ed   th e   r esear ch   g r a n t.       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h e  a u th o r s   s tate  th at  n o   f u n d i n g   was  in v o lv e d .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Nu r   Naf iiy ah   ✓   ✓   ✓   ✓           ✓   ✓   ✓       ✓   Salwa  Nab ilah           ✓     ✓   ✓   ✓   ✓           Nu r   Aziz ah   Af f an d y           ✓     ✓     ✓   ✓           R if k y   Ais y atu l Far o h                   ✓   ✓           E s a  Pra k asa                   ✓   ✓     ✓         C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n           CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h e  au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in ter est.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       C o a s tlin e  s eg men ta tio n   o n   La n d s a t 8   OLI   ima g es u s in g   ma j o r ity  vo tin g   w ith   d ee p   … ( N u r   N a fiiya h )   595   DATA AV AI L AB I L I T Y   L an d s at  8   OL I   ( Op e r atio n a l  L an d   Ma n ag er )   im ag es  a r e  p u b licly   av ailab le   o n   th e  web s ite  h ttp ://www. r em o tesen s in g lab . y ild iz. ed u . tr .       RE F E R E NC E S    [ 1 ]   Y .   Z h a n g   a n d   X .   H o u ,   “ C h a r a c t e r i st i c s   o f   c o a s t l i n e   c h a n g e s   o n   S o u t h e a s t   A s i a   i s l a n d s  f r o m   2 0 0 0   t o   2 0 1 5 , ”   Re m o t e   S e n si n g ,    v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p .   5 1 9 ,   F e b .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r s1 2 0 3 0 5 1 9 .   [ 2 ]   C .   C h e n   e t   a l . ,   “ T h e   a p p l i c a t i o n   o f   t h e   t a ss e l e d   c a p   t r a n sf o r ma t i o n   a n d   f e a t u r e   k n o w l e d g e   f o r   t h e   e x t r a c t i o n   o f   c o a st l i n e   i n f o r mat i o n   f r o m  r e m o t e   s e n si n g   i mag e s,”   Ad v a n c e s  i n   S p a c e   Re se a rch ,   v o l .   6 4 ,   n o .   9 ,   p p .   1 7 8 0 – 1 7 9 1 ,   N o v .   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a sr . 2 0 1 9 . 0 7 . 0 3 2 .   [ 3 ]   M .   S c a r p e t t a ,   M .   S p a d a v e c c h i a ,   V .   I .   D ’ A l e ssan d r o ,   L.   D e   P a l m a ,   a n d   N .   G i a q u i n t o ,   “ A   n e w   d a t a set   o f   sa t e l l i t e   i ma g e s  f o r   d e e p   l e a r n i n g - b a s e d   c o a st l i n e   mea s u r e m e n t , ”   i n   2 0 2 2   I EEE  I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   M e t r o l o g y   f o r  E x t e n d e d   Re a l i t y ,     Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   N e u ra l   En g i n e e r i n g   ( Me t ro XR AI N E) ,   I EEE,   O c t .   2 0 2 2 ,   p p .   6 3 5 – 6 4 0 .     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M e t r o X R A I N E5 4 8 2 8 . 2 0 2 2 . 9 9 6 7 5 7 4 .   [ 4 ]   E.   M c A l l i s t e r ,   A .   P a y o ,   A .   N o v e l l i n o ,   T.   D o l p h i n ,   a n d   E.   M e d i n a - Lo p e z ,   “ M u l t i s p e c t r a l   sa t e l l i t e   i m a g e r y   a n d   mac h i n e   l e a r n i n g   f o r   t h e   e x t r a c t i o n   o f   sh o r e l i n e   i n d i c a t o r s,”   C o a st a l   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 7 4 ,   p .   1 0 4 1 0 2 ,   Ju n .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o a st a l e n g . 2 0 2 2 . 1 0 4 1 0 2 .   [ 5 ]   F .   Er d e m,   B .   B a y r a m,   T.   B a k i r ma n ,   O .   C .   B a y r a k ,   a n d   B .   A k p i n a r ,   “ A n   e n s e mb l e   d e e p   l e a r n i n g   b a s e d   s h o r e l i n e   se g m e n t a t i o n   a p p r o a c h   ( W a t e r N e t )   f r o m  L a n d s a t   8   O LI   i m a g e s, ”   A d v a n c e s  i n   S p a c e   Re s e a r c h ,   v o l .   6 7 ,   n o .   3 ,   p p .   9 6 4 – 9 7 4 ,   F e b .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a sr . 2 0 2 0 . 1 0 . 0 4 3 .   [ 6 ]   T.   Y a n g   e t   a l . ,   “ S e a - l a n d   se g me n t a t i o n   u si n g   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s  f o r   La n d sa t - 8   O LI   i ma g e r y , ”   Ma r i n e   G e o d e sy ,   v o l .   4 3 ,     n o .   2 ,   p p .   1 0 5 – 1 3 3 ,   M a r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 1 4 9 0 4 1 9 . 2 0 2 0 . 1 7 1 3 2 6 6 .   [ 7 ]   C .   C h e n ,   J .   F u ,   S .   Z h a n g ,   a n d   X .   Z h a o ,   “ C o a s t l i n e   i n f o r ma t i o n   e x t r a c t i o n   b a s e d   o n   t h e   t a sse l e d   c a p   t r a n sf o r ma t i o n   o f   L a n d s a t - 8  O LI   i mag e s , ”   Est u a ri n e ,   C o a st a l   a n d   S h e l f   S c i e n c e ,   v o l .   2 1 7 ,   p p .   2 8 1 – 2 9 1 ,   F e b .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e c ss. 2 0 1 8 . 1 0 . 0 2 1 .   [ 8 ]   Y .   Li u ,   X .   W a n g ,   F .   Li n g ,   S .   X u ,   a n d   C .   W a n g ,   “ A n a l y s i s  o f   c o a st l i n e   e x t r a c t i o n   f r o m  La n d sa t - 8   O LI   i ma g e r y , ”   W a t e r ,   v o l .   9 ,     n o .   1 1 ,   p .   8 1 6 ,   O c t .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / w 9 1 1 0 8 1 6 .   [ 9 ]   C .   C h e n   e t   a l . ,   “ T e mp o r a l   a n d   sp a t i a l   v a r i a t i o n   o f   c o a s t l i n e   u si n g   r e mo t e   se n s i n g   i ma g e s   f o r   Z h o u s h a n   a r c h i p e l a g o ,   C h i n a , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A p p l i e d   Ea r t h   O b s e rv a t i o n   a n d   G e o i n f o rm a t i o n ,   v o l .   1 0 7 ,   p .   1 0 2 7 1 1 ,   M a r .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j a g . 2 0 2 2 . 1 0 2 7 1 1 .   [ 1 0 ]   S .   H o ż y ń   a n d   J .   Za l e w s k i ,   “ S h o r e l i n e   d e t e c t i o n   a n d   l a n d   se g me n t a t i o n   f o r   a u t o n o mo u s  s u r f a c e   v e h i c l e   n a v i g a t i o n   w i t h   t h e   u s e   o f   a n   o p t i c a l   s y s t e m, ”   S e n s o rs ,   v o l .   2 0 ,   n o .   1 0 ,   p .   2 7 9 9 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 0 1 0 2 7 9 9 .   [ 1 1 ]   D .   C h e n g ,   G .   M e n g ,   S .   X i a n g ,   a n d   C .   P a n ,   “ F u si o n N e t :   e d g e   a w a r e   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k s  f o r   sem a n t i c   se g me n t a t i o n   o f   r e mo t e   se n si n g   h a r b o r   i ma g e s,”   I EE E  J o u r n a l   o f   S e l e c t e d   T o p i c s  i n   Ap p l i e d   Ea r t h   O b ser v a t i o n s  a n d   Re m o t e   S e n si n g ,   v o l .   1 0 ,     n o .   1 2 ,   p p .   5 7 6 9 – 5 7 8 3 ,   D e c .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS TA R S . 2 0 1 7 . 2 7 4 7 5 9 9 .   [ 1 2 ]   A .   G a o   e t   a l . ,   “ A   v e c t o r - b a se d   c o a st l i n e   sh a p e   c l a ss i f i c a t i o n   a p p r o a c h   u si n g   se q u e n t i a l   d e e p   l e a r n i n g   mo d e l , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Ap p l i e d   Ea r t h   O b s e rv a t i o n   a n d   G e o i n f o rm a t i o n ,   v o l .   1 2 9 ,   p .   1 0 3 8 1 0 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j a g . 2 0 2 4 . 1 0 3 8 1 0 .   [ 1 3 ]   L. - C .   C h e n ,   Y .   Zh u ,   G .   P a p a n d r e o u ,   F .   S c h r o f f ,   a n d   H .   A d a m,  “ E n c o d e r - d e c o d e r   w i t h   a t r o u s  s e p a r a b l e   c o n v o l u t i o n   f o r   sem a n t i c   i ma g e   s e g me n t a t i o n , ”   i n   C o m p u t e r  V i si o n   –   EC C V  2 0 1 8 ,   V .   F e r r a r i ,   M .   H e b e r t ,   C .   S m i n c h i ses c u ,   a n d   Y .   W e i ss ,   Ed s . ,   S p r i n g e r ,   C h a m,  2 0 1 8 ,   p p .   8 3 3 – 8 5 1 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 0 1 2 3 4 - 2 _ 4 9 .   [ 1 4 ]   M .   A l a m ,   J. - F .   W a n g ,   C .   G u a n g p e i ,   L.   Y u n r o n g ,   a n d   Y .   C h e n ,   “ C o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k   f o r   t h e   se m a n t i c   s e g m e n t a t i o n   o f   r e m o t e   se n s i n g   i m a g e s , ”   M o b i l e   N e t w o rk s   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 6 ,   n o .   1 ,   p p .   200 - 2 1 5 .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 3 6 - 020 - 01703 - 3.   [ 1 5 ]   K .   B .   D a n g   e t   a l . ,   “ A p p l i c a t i o n   o f   d e e p   l e a r n i n g   mo d e l s   t o   d e t e c t   c o a st l i n e s   a n d   s h o r e l i n e s,”   J o u rn a l   o f   E n v i r o n m e n t a l   Ma n a g e m e n t ,   v o l .   3 2 0 ,   p .   1 1 5 7 3 2 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j e n v ma n . 2 0 2 2 . 1 1 5 7 3 2 .   [ 1 6 ]   C .   S e a l e ,   T.   R e d f e r n ,   P .   C h a t f i e l d ,   C .   Lu o ,   a n d   K .   D e m p se y ,   “ C o a s t l i n e   d e t e c t i o n   i n   sat e l l i t e   i ma g e r y :   A   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h   o n   n e w   b e n c h mar k   d a t a , ”   R e m o t e   S e n si n g   o f   E n v i ro n m e n t ,   v o l .   2 7 8 ,   p .   1 1 3 0 4 4 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r se. 2 0 2 2 . 1 1 3 0 4 4 .   [ 1 7 ]   R .   Li   e t   a l . ,   “ D e e p U N e t :   a   d e e p   f u l l y   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k   f o r   p i x e l - l e v e l   se a - l a n d   s e g m e n t a t i o n , ”   I EEE   J o u rn a l   o f   S e l e c t e d   T o p i c s   i n   Ap p l i e d   Ea r t h   O b ser v a t i o n s   a n d   Re m o t e   S e n si n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 1 ,   p p .   3 9 5 4 – 3 9 6 2 ,   N o v .   2 0 1 8 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS TA R S . 2 0 1 8 . 2 8 3 3 3 8 2 .   [ 1 8 ]   H .   S u ,   S .   W e i ,   J .   Q i u ,   a n d   W .   W u ,   “ R a f t N e t :   a   n e w   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k   f o r   c o a st a l   r a f t   a q u a c u l t u r e   e x t r a c t i o n   f r o m  La n d s a t   8   O LI   d a t a , ”   Re m o t e   S e n s i n g ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 8 ,   p .   4 5 8 7 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r s 1 4 1 8 4 5 8 7 .   [ 19]   P .   M a r t i - P u i g ,   M .   S e r r a - S e r r a ,   F .   R i b a s,  G .   S i marr o ,   a n d   M .   C a b a l l e r i a ,   “ A u t o ma t i c   s h o r e l i n e   d e t e c t i o n   b y   p r o c e ssi n g   p l a n v i e w   t i m e x   i ma g e s   u s i n g   b i - LST M   n e t w o r k s, ”   Ex p e r t   S y st e m s   w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 4 0 ,   p .   1 2 2 5 6 6 ,   A p r .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 3 . 1 2 2 5 6 6 .   [ 2 0 ]   M .   B a l d e o n   C a l i st o   a n d   S .   K .   L a i - Y u e n ,   “ A d a E n - N e t :   a n   e n sem b l e   o f   a d a p t i v e   2 D – 3 D   f u l l y   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k s  f o r   m e d i c a l   i ma g e   s e g me n t a t i o n , ”   N e u ra l   N e t w o r k s ,   v o l .   1 2 6 ,   p p .   7 6 – 9 4 ,   J u n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u n e t . 2 0 2 0 . 0 3 . 0 0 7 .   [ 2 1 ]   N .   N a f i ’ i y a h ,   C .   F a t i c h a h ,   D .   H e r u m u r t i ,   E.   R .   A s t u t i ,   a n d   R .   H .   P u t r a ,   “ M o b i l e N e t V 2   e n s e m b l e   s e g me n t a t i o n   f o r   ma n d i b u l a r   o n   p a n o r a mi c   r a d i o g r a p h y , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   I n t e l l i g e n t   En g i n e e r i n g   a n d   S y s t e m s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   2 ,   p p .   5 4 6 – 5 6 0 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 2 2 6 6 / i j i e s 2 0 2 3 . 0 4 3 0 . 4 5 .   [ 2 2 ]   Z.   M i a o ,   K .   F u ,   H .   S u n ,   X .   S u n ,   a n d   M .   Y a n ,   “ A u t o ma t i c   w a t e r - b o d y   se g men t a t i o n   f r o m h i g h - r e s o l u t i o n   s a t e l l i t e   i ma g e s   v i a   d e e p   n e t w o r k s,”   I EE E  G e o s c i e n c e   a n d   R e m o t e   S e n si n g   L e t t e rs ,   v o l .   1 5 ,   n o .   4 ,   p p .   6 0 2 – 6 0 6 ,   A p r .   2 0 1 8 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / LG R S . 2 0 1 8 . 2 7 9 4 5 4 5 .   [ 2 3 ]   L.   Y a o ,   D .   K a n o u l a s ,   Z .   J i ,   a n d   Y .   L i u ,   “ S h o r e l i n e N e t :   a n   e f f i c i e n t   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h   f o r   s h o r e l i n e   s e ma n t i c   se g me n t a t i o n  f o r   u n ma n n e d   s u r f a c e   v e h i c l e s, ”   i n   2 0 2 1   I E EE/ RS J   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   Ro b o t s  a n d   S y st e m s  ( I RO S ) ,   I EEE ,   S e p .   2 0 2 1 ,   p p .   5 4 0 3 – 5 4 0 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I R O S 5 1 1 6 8 . 2 0 2 1 . 9 6 3 6 6 1 4 .   [ 2 4 ]   Z.   Li ,   R .   W a n g ,   W .   Z h a n g ,   F .   H u ,   a n d   L.   M e n g ,   “ M u l t i s c a l e   f e a t u r e s  s u p p o r t e d   D e e p L a b V 3 +   o p t i m i z a t i o n   sc h e me  f o r   a c c u r a t e   w a t e r   s e ma n t i c   se g me n t a t i o n , ”   I E EE  Ac c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   1 5 5 7 8 7 – 1 5 5 8 0 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 4 9 6 3 5 .   [ 2 5 ]   N .   N a f i i y a h ,   C .   F a t i c h a h ,   D .   H e r u m u r t i ,   E .   R .   A st u t i ,   R .   H .   P u t r a ,   a n d   E.   P r a k a s a ,   “ M a n d i b u l a r   se g me n t a t i o n   o n   p a n o r a mi c   r a d i o g r a p h s   w i t h   C N N   Tr a n sf e r   L e a r n i n g , ”   i n   2 0 2 2   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m m u n i c a t i o n ,   N e t w o rks  a n d   S a t e l l i t e   ( C O MN ET S AT) ,   I EEE,   N o v .   2 0 2 2 ,   p p .   1 9 0 – 1 9 4 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C O M N ETSA T5 6 0 3 3 . 2 0 2 2 . 9 9 9 4 4 0 7 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   2 ,  J u n e   20 26 :  5 8 8 - 5 9 6   596   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Nur  Na fii y a h           re c e iv e d   h e r   Ba c h e lo r  o f   In f o rm a ti c s  En g in e e rin g   fro m   Un i v e rsitas   Isla m   Lam o n g a n ,   In d o n e sia   (2 0 0 5 - 2 0 0 9 )  a n d   M a ste r  o f  I n fo rm a ti o n   Tec h n o lo g y   fr o m   t h e   S e k o lah   Ti n g g i  Tek n i k   S u ra b a y a ,   In d o n e sia   in   (2 0 1 1 - 2 0 1 3 ).   S h e   is  t h e   P h . D.   d e g re e   in   c o m p u ter  sc ien c e   with   t h e   De p a rtme n t  o f  In f o rm a ti c s,  In stit u t  Te k n o lo g i  S e p u l u h   No p e m b e r   2 0 2 3 .   S h e   is  c u rre n tl y   i n tere ste d   in   a rti ficia l  in telli g e n c e ,   d e e p   lea rn in g ,   a n d   c o m p u ter  v isio n .   S h e   is  c u rre n tl y   a n   a ss o c iate   p ro fe ss o r  a t  th e   De p a rtme n t  o f  In fo rm a ti c s  a t  Un iv e rsitas   Is lam   Lam o n g a n .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m y n a ff@u n isla.a c . i d .         S a lwa   Na b il a h           is  c u rre n tl y   w o rk i n g   a s  a n   As sista n t   P ro fe ss o r   i n   t h e   De p a rtme n t   o f  Ci v il   En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g i n e e rin g ,   Un iv e rsitas   Isla m   L a m o n g a n ,   In d o n e sia .   S h e   d i d   h e r  Ba c h e lo r  De g re e   a t  G e o m a ti c s  En g i n e e rin g   o f  I n stit u t  Tek n o lo g i  S e p u l u h   N o p e m b e r.   S h e   c o n ti n u e d   h e r  M a ste r' s  De g re e   a t  th e   De p a rtme n t  o f  G e o m a ti c s,  F a c u lt y   o f  En g in e e rin g ,   Na ti o n a l  Ch e n g   K u n g   Un i v e rsity ,   Taiwa n .   S h e   to o k   th e   G e o sp a ti a l  field ,   wh ic h   sh e   lea rn e d   a b o u t   re m o te  se n sin g   a n d   g e o s p a ti a l  in f o rm a ti o n   sy ste m s  (G I S ).   S h e   a lso   lea rn e d   a b o u t   meas u rin g   th e   field .   S h e   h a s  a lmo st  3   y e a rs  o f  Tea c h in g   e x p e rien c e ;  sh e   h a s  p u b li sh e d   a ro u n d   6   j o u r n a ls  wh il e   w o rk i n g   a t  Un iv e rsitas   Isla m   Lam o n g a n .   He r  re s e a rc h   a re a   is  G e o m a ti c s,  in   p a rti c u lar ab o u t   G e o sp a ti a l.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sa lwa n a b il a h @u n i sla . a c . id .         Nur  Az iza h   Affa n d y           is  c u rre n tl y   wo r k i n g   a s  a n   As sista n t   P ro fe ss o r  in   t h e   De p a rtme n t  o f  Civ il   En g i n e e rin g ,   F a c u lt y   o f  En g in e e ri n g ,   Un i v e rsitas   Isla m   La m o n g a n ,   In d o n e sia .   S h e   c o m p lete d   h e r  u n d e rg ra d u a te  stu d ies   a n d   e a rn e d   a   Ba c h e lo r  o f  En g i n e e rin g   d e g re e   in   2 0 0 2   in   t h e   field   o f  C iv il   E n g in e e rin g   a t  th e   F a c u lt y   o f  En g i n e e rin g ,   Un i v e rsitas   Isla m   M a lan g .   In   2 0 0 8 ,   s h e   p u rs u e d   a   M a ste r' s  p ro g ra m   in   En g i n e e rin g   a n d   g ra d u a ted   i n   2 0 1 1   fro m   In stit u t  Tek n o l o g i  S e p u lu h   No p e m b e r  S u ra b a y a   with   a   c o n c e n tratio n   in   Wate r  Re so u rc e s  M a n a g e m e n t.   In   2 0 1 9 ,   sh e   c o n ti n u e d   h e r  d o c to ra l  p r o g ra m   in   th e   sa m e   d e p a rtme n t  a t  In stit u t   Tek n o lo g i  S e p u lu h   No p e m b e r .   He r  re se a r c h   in tere sts  in c lu d e   wa ter  re so u rc e s  m a n a g e m e n t,   g re e n   b u il d in g   stru c t u re ,   a n d   m o d e li n g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  n u ra z iza h @u n isla.a c . id .         Rifk y   Ais y a tu l  F a r o h           o b tain e d   h e r   Ba c h e lo r  o f  S c ien c e   d e g re e   fro m   U n iv e rsitas   Isla m   Ne g e ri  M a u lan a   M a li k   I b ra h im  M a lan g ,   In d o n e sia   (2 0 1 2 – 2 0 1 7 ),   a n d   h e r  M a ste r’s   d e g re e   in   M a th e m a ti c s  fro m   Un iv e rsitas   Bra wijay a   M a lan g ,   I n d o n e sia   (2 0 1 7 – 2 0 1 9 ).   He r  re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   ti m e   se ries   fo re c a stin g ,   f u z z y   ti m e   se ries ,   a p p li e d   sta ti stics ,   a n d   d a ta  a n a ly sis.  S h e   c a n   b e   re a c h e d   a t   rif k y a isy a t u lfaro h @ u n isla.a c . id .   Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   rifk y a isy a t u lfaro h @u n isla.a c . id .         Esa   Pra k a sa           h a s  c o m p lete d   P h D  stu d y   i n   El e c tri c a l  a n d   El e c tr o n ics   E n g i n e e rin g   fro m   Un iv e rsiti   Tek n o lo g i  P ET R ON AS,   M a lay sia ,   in   2 0 1 4 .   Bo t h   m a ste r  a n d   b a c h e lo r  d e g re e s  h a v e   b e e n   p re v i o u sl y   fin ish e d   fr o m   th e   Un iv e rsit y   o f   G a d jah   M a d a ,   Yo g y a k a rta.  He   h a s j o in e d   Re se a rc h   C e n ter  fo r   In fo rm a ti c s,  I n d o n e sia n   In stit u te   o f   S c ien c e s  (LI P I)   sin c e   2 0 0 5 .   T h e   in stit u te  is  n o w  tran sf o rm e d   in to   th e   Na ti o n a l  Re se a rc h   a n d   I n n o v a ti o n   Ag e n c y   (BRIN).  His   re se a rc h   in tere st  is  m a in ly   in   d ig i tal  ima g e   p ro c e ss in g ,   c o m p u ter  v isi o n ,   a n d   p a tt e r n   r e c o g n it i o n .   He   h a s  p u b l ish e d   m a n y   re se a rc h   p a p e rs  i n   i n tern a ti o n a l  c o n fe re n c e s  a n d   j o u r n a ls.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  e sa . p ra k a sa @g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.