Análise de Inventário manuais e semi-automáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos

• Processo: 19/17261-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de dezembro de 2019
• Situação: Interrompido
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geologia
• Pesquisador responsável: Carlos Henrique Grohmann de Carvalho
• Beneficiário: Helen Cristina Dias
• Instituição Sede: Instituto de Energia e Ambiente (IEE). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 22/01534-8 - Criação e avaliação de inventários de escorregamentos rasos construídos a partir do método de Análise Orientada a Objetos (OBIA), BE.EP.DR
• Assunto(s): Sensoriamento remoto Inventário Escorregamento dos solos Vale do Ribeira (SP)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cicatriz de escorregamento | inventário | Obia | Vale do Ribeira | Sensoriamento remoto

Resumo

Os escorregamentos rasos são processos frequentes em território brasileiro. A criação de inventários desses processos é importante para o estudo dos condicionantes que favorecem a ocorrência dos escorregamentos rasos, de maneira que são úteis para mapeamentos de suscetibilidade, vulnerabilidade e risco a movimentos de massa, além de auxiliar o planejamento urbano. Assim, objetivo geral desta pesquisa é demonstrar como a construção de inventários de escorregamentos rasos a partir de métodos e base de dados distintos, podem influenciar em sua acurácia e adequabilidade em mapeamentos com capacidade preditiva. Para alcançar tal objetivo, os seguintes procedimentos foram traçados: (1) mapeamento manual dos escorregamentos rasos realizados com duas bases de dados distintas, imagens do Google Earth Pro e Rapid Eye (5 m); (2) mapeamento semi-automático de escorregamentos rasos pelo método OBIA com imagens Rapid Eye (5 m); (3) comparação dos inventários manuais e semi-automático e, por fim; (4) definição da suscetibilidade a escorregamentos rasos através de análise estatística por meio do valor informativo de uma bacia hidrográfica. O principal produto deste projeto será a definição da adequabilidade de inventários de escorregamentos rasos construídos sob diferentes metodologias e base de dados, de maneira que será possível inferir qual metodologia se mostra mais eficiente para o mapeamento de eventos pretéritos de escorregamentos rasos. (AU)

Publicações científicas

(4)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DIAS, HELEN CRISTINA; HOELBLING, DANIEL; GROHMANN, CARLOS HENRIQUE. Landslide Susceptibility Mapping in Brazil: A Review. GEOSCIENCES, v. 11, n. 10, OCT 2021. (19/17261-8, 19/26568-0)

DIAS, HELEN CRISTINA; GRAMANI, MARCELO FISCHER; GROHMANN, CARLOS HENRIQUE; BATEIRA, CARLOS; VIEIRA, BIANCA CARVALHO. Statistical-based shallow landslide susceptibility assessment for a tropical environment: a case study in the southeastern Brazilian coast. NATURAL HAZARDS, v. 108, n. 1, p. 205-223, AUG 2021. (19/17261-8)

DIAS, HELEN CRISTINA; SANDRE, LUCAS HENRIQUE; SATIZABAL ALARCON, DIEGO ALEJANDRO; GROHMANN, CARLOS HENRIQUE; QUINTANILHA, JOSE ALBERTO. andslide recognition using SVM, Random Forest, and Maximum Likelihood classifiers on high-resolution satellite images: A case study of Itaoca, southeastern Brazi. BRAZILIAN JOURNAL OF GEOLOGY, v. 51, n. 4, 2021. (19/26568-0, 19/17261-8)

HELEN CRISTINA DIAS; LUCAS HENRIQUE SANDRE; DIEGO ALEJANDRO SATIZÁBAL ALARCÓN; CARLOS HENRIQUE GROHMANN; JOSÉ ALBERTO QUINTANILHA. Landslide recognition using SVM, Random Forest, and Maximum Likelihood classifiers on high-resolution satellite images: A case study of Itaóca, southeastern Brazil. BRAZILIAN JOURNAL OF GEOLOGY, v. 51, n. 4, 2021-12-17. (19/17261-8, 19/26568-0)