MAPEAMENTO DE SUSCETIBILIDADE A DESLIZAMENTOS A PARTIR DE MINERAÇÃO DE DADOS E DO MODELO SHALSTAB
Diversos modelos têm sido utilizados para mapear, modelar, quantiï¬car e identiï¬car áreas suscetíveis a deslizamentos. Os mapeamentos de suscetibilidade surgem como uma alternativa à cultura forense existente no Brasil em relação aos movimentos de massa, pois consistem em uma previsão de áreas onde...
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Published in: | Revista brasileira de cartografia Vol. 68; no. 9 |
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Main Authors: | , , |
Format: | Journal Article |
Language: | English |
Published: |
Universidade Federal de Uberlândia
01-10-2016
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Summary: | Diversos modelos têm sido utilizados para mapear, modelar, quantiï¬car e identiï¬car áreas suscetíveis a deslizamentos. Os mapeamentos de suscetibilidade surgem como uma alternativa à cultura forense existente no Brasil em relação aos movimentos de massa, pois consistem em uma previsão de áreas onde é necessária maior atenção em relação à possibilidade de ocorrência de desastres. Assim, o objetivo do presente estudo foi realizar o mapeamento de suscetibilidade a movimentos de massa na bacia hidrográï¬ca do rio Forromeco-RS. Para isso empregou-se duas metodologias, o modelo Shalstab e o modelo Ãrvore de Decisão, que posteriormente foram comparadas. Para implementar os modelos foram utilizadas 47 amostras de deslizamentos, identiï¬cadas a partir de cicatrizes de escorregamentos na região da bacia, mapeados por meio de imagens de satélite de alta resolução espacial. Como dado de entrada dos modelos foram utilizados parâmetros morfométricos, extraídos de imagem SRTM. A comparação dos resultados das duas metodologias e a análise da acurácia dos modelos, baseado no índice kappa, mostrou que o modelo Ãrvore de Decisão apresentou uma acurácia de 0,98, enquanto para o modelo Shalstab foi de 0,82. Ressalta-se que a diferença entre os resultados dos modelos é pouco signiï¬cativa. Ambos podem representar de forma satisfatória o objetivo ï¬nal de geração de mapa de suscetibilidade. No entanto, o modelo Shalstab apresenta mais limitações, devido à necessidade de dados de grande resolução, para uma boa resposta da análise. |
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ISSN: | 0560-4613 1808-0936 |