Resumo
O desenvolvimento das tecnologias de sensoriamento remoto na última década levou a um crescimento praticamente exponencial da informação disponível sobre segmentos da superfície terrestre. Entre esses avanços pode-se citar imagens orbitais de alta resolução com possibilidade de geração de Modelos Digitais de Elevação (MDEs), LiDAR (Light Detection And Ranging) aeroportado ou terrestre, e, mais recentemente, a aplicação da técnica de Structure from Motion--Multi View Stereo (SfM-MVS) a conjuntos de imagens obtidas por Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPAs - Remotely Piloted Aircrafts). O projeto propõe o uso de ferramentas modernas de análise geo-espacial -- Sensoriamento Remoto de Alta Resolução baseado em RPAs, LiDAR terrestre/aeroportado, SfM-MVS, Machine/Deep Learning -- no estudo de movimentos de massa (escorregamentos) e de risco geológico. A área de estudos abrange o município de São Sebastião (SP), palco de tragédia humanitária após ser afetada por centenas de escorregamentos rasos e fluxos de lama em função de chuva anômala em fevereiro de 2023. Os temas selecionados para estudo englobam: análise multi-escala com apoio de Machine Learning da influência de parâmetros do relevo na determinação de susceptibilidade a escorregamentos; modelagem 3D de áreas de escorregamentos por SfM-MVS; comparação entre dados obtidos por SfM-MVS e LiDAR aeroportado na região; mapeamento multitemporal de um escorregamento com atividade desde o início dos anos 2000. O projeto tem uma programação de dois anos e será conduzido pelo investigador principal e sua equipe de alunos, em colaboração com docentes da Universidade de Guelph (Canadá) e Universidade de Iasi (Romênia). (AU)
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