Identificação e mapeamento de áreas de deslizamentos associadas a rodovias utilizando imagens de sensoriamento remoto.

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Manfré, Luiz Augusto
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Compartimentação do relevo; Deslizamento; Digital image processing; Landslides; Multiple classifier systems; Processamento digital de imagens; Relief subset; Remote sensing; Sensoriamento remoto; Sistemas de múltiplos classificadores
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-03032016-113209/

Ferramentas de geoinformação possuem grande aplicabilidade na compreensão e no mapeamento de deslizamentos. Considerando-se a importância dos componentes do relevo e da cobertura do solo neste processo, torna-se essencial o estabelecimento de metodologias para a síntese de informações do relevo e para a identificação de cicatrizes de deslizamento, de maneira a facilitar o monitoramento de áreas de risco. O objetivo desta Tese é propor metodologias de processamento digital de imagens para o mapeamento e identificação de cicatrizes de deslizamento próximo a rodovias. Um deslizamento de grande porte com várias consequências econômicas, ocorrido no ano de 1999, às margens da Rodovia Anchieta, na bacia hidrográfica do Rio Pilões foi utilizado como área de estudo deste trabalho. Utilizando dados gratuitos, mapas de cobertura do solo e de compartimentação do relevo foram gerados e analisados conjuntamente para a identificação das áreas de potenciais cicatrizes na região das Rodovias Anchieta e Imigrantes. A análise do relevo foi realizada utilizando técnicas de classificação baseada em objeto. A identificação de áreas de cicatrizes de deslizamento foi realizada através da avaliação de duas estratégias metodológicas: uma utilizando o algoritmo de classificação supervisionada SVM (Support Vector Machine) aplicado ao índice de vegetação NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e outra que utilizando combinação entre diferentes classificadores para a composição de uma classificação final. Os resultados obtidos para o mapeamento do relevo mostraram que a metodologia proposta possui grande potencial para a descrição de feições do relevo, com maior nível de detalhamento, facilitando a identificação de áreas com grande potencial de ocorrência de deslizamentos. Ambas as metodologias de identificação de cicatrizes de deslizamento apresentaram bons resultados, sendo que a combinação entre os algoritmos SVM, Redes Neurais e Máxima Verossimilhança apresentou o resultado mais adequado com os objetivos do trabalho, atingindo erro de omissão inferior a 10% para a classe de deslizamento. A combinação dos dois produtos permitiu a análise e identificação de diversas áreas de potenciais cicatrizes de deslizamento associadas à rodovias na região de estudo. A metodologia proposta possui ampla replicabilidade, podendo ser utilizada para análises de risco associadas a assentamentos urbanos, empreendimentos lineares e para o planejamento territorial e ambiental.