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Identificação e mapeamento de áreas de deslizamentos associadas a rodovias utilizando imagens de sensoriamento remoto (2015)

  • Authors:
  • Autor USP: MANFRÉ, LUIZ AUGUSTO - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PTR
  • Subjects: SENSORIAMENTO REMOTO; GEOPROCESSAMENTO; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
  • Language: Português
  • Abstract: O objetivo desta Tese é a propor de metodologias de processamento digital de imagens para o mapeamento e identificação de cicatrizes de deslizamento próximos à rodovias, contemplando as ferramentas disponíveis na área do sensoriamento remoto. A perspectiva adotada analisa aspectos do relevo e da cobertura do solo, utilizando dados LANDSAT e SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) como fontes principais para a definição das metodologias. Um deslizamento ocorrido no ano de 1999, às margens da Rodovia Anchieta, na bacia hidrográfica do Rio Pilões é utilizado como área de estudo deste trabalho. A análise do relevo é realizada utilizando técnicas de classificação baseada em objeto aplicada à elevação, declividade, densidade de drenagem, curvatura vertical e curvatura horizontal. A identificação de áreas de deslizamento é realizada pela associação entre técnicas de realce de imagens e estratégias de classificação baseada em pixel. São realizadas duas proposições metodológicas, sendo que, uma utiliza o algoritmo de classificação supervisionada SVM (Support Vector Machine) aplicado ao índice de vegetação NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e outra que utiliza um método de 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 áreas de deslizamentos apresentaram bons resultados, sendo que a combinação entre os algoritmos SVM, RN (Redes Neurais) e Máxima Verossimilhança (MV) apresentou o melhor resultado, atingindo erro de omissão inferior a 10% para a classe de deslizamento. Desta forma, a aplicação de técnicas de processamento digital de imagens possui grande potencial para o mapeamento de deslizamento e de áreas de risco, bem como no auxílio à elaboração de planos de mitigação. A análise integrada de dados de relevo e de cobertura do solo potencializa os resultados e facilita a análise. As metodologias propostas possuem grande potencial de replicação, demandando apenas ajustes às especificidades locais.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 13.03.2015
  • Premiações recebidas: 1º Prêmio Cátedra Abertis-USP de Gestão de Infraestruturas de Transportes. Melhor Tese de Doutorado 2015
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      MANFRÉ, Luiz Augusto; QUINTANILHA, José Alberto; NÓBREGA, Rodrigo Affonso de Albuquerque. Identificação e mapeamento de áreas de deslizamentos associadas a rodovias utilizando imagens de sensoriamento remoto. 2015.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2015. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-03032016-113209/pt-br.php >.
    • APA

      Manfré, L. A., Quintanilha, J. A., & Nóbrega, R. A. de A. (2015). Identificação e mapeamento de áreas de deslizamentos associadas a rodovias utilizando imagens de sensoriamento remoto. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-03032016-113209/pt-br.php
    • NLM

      Manfré LA, Quintanilha JA, Nóbrega RA de A. Identificação e mapeamento de áreas de deslizamentos associadas a rodovias utilizando imagens de sensoriamento remoto [Internet]. 2015 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-03032016-113209/pt-br.php
    • Vancouver

      Manfré LA, Quintanilha JA, Nóbrega RA de A. Identificação e mapeamento de áreas de deslizamentos associadas a rodovias utilizando imagens de sensoriamento remoto [Internet]. 2015 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-03032016-113209/pt-br.php

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