Análise de inventários manuais e semiautomáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos (2025)
- Authors:
- Autor USP: DIAS, HELEN CRISTINA - IEE
- Unidade: IEE
- DOI: 10.11606/T.106.2025.tde-17032025-170118
- Assunto: ESCORREGAMENTO DOS SOLOS
- Keywords: Critérios de mapeamento de cicatrizes; Machine Learning; Machine Learning; Mapping criteria for scars; Mass movements; Movimentos de massa; OBIA; OBIA (Object-Based Image Analysis); Susceptibility; Suscetibilidade; Vale do Ribeira; Vale do Ribeira
- Language: Português
- Abstract: Os escorregamentos rasos são processos frequentes em território brasileiro. A criação de inventários desses processos é fundamental para o estudo dos fatores condicionantes que favorecem a ocorrência de escorregamentos rasos, sendo úteis para mapeamentos de suscetibilidade, vulnerabilidade e risco a movimentos de massa, além de auxiliar no planejamento urbano. O Brasil carece de diretrizes nacionais que padronizem a construção de inventários de movimentos de massa, o que gera subjetividade e falta de uniformidade nesses inventários e nas análises feitas a partir deles. Portanto, o objetivo geral desta pesquisa foi demonstrar como a construção de inventários de escorregamentos rasos, a partir de métodos e bases de dados distintos, pode influenciar sua acurácia e adequabilidade em mapeamentos com capacidade preditiva. Três tipos de inventários foram construídos com base em um mesmo evento ocorrido em 15 de janeiro de 2014, no Vale do Ribeira, estado de São Paulo. Os resultados indicam que inventários construídos por métodos diferentes (manual e semiautomático) e bases de dados distintos geram mapas de suscetibilidade variados para uma mesma localidade. Três fatores influenciam diretamente o produto final das análises de suscetibilidade: (I) critérios utilizados para reconhecimento e mapeamento de cicatrizes de escorregamentos rasos; (II) imagem utilizada; (III) modelo empregado para cálculo da suscetibilidade (ex.: Valor Informativo, Regressão Logística, SVM, XGBoost). Dessaforma, é imperativa a necessidade e a importância da descrição detalhada dos critérios e métodos utilizados para a criação de inventários, visando aumentar a confiabilidade e transparência nos estudos sobre o tema
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- Data da defesa: 29.01.2025
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- Cor do Acesso Aberto: gold
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ABNT
DIAS, Helen Cristina. Análise de inventários manuais e semiautomáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106132/tde-17032025-170118/. Acesso em: 15 maio 2025. -
APA
Dias, H. C. (2025). Análise de inventários manuais e semiautomáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106132/tde-17032025-170118/ -
NLM
Dias HC. Análise de inventários manuais e semiautomáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos [Internet]. 2025 ;[citado 2025 maio 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106132/tde-17032025-170118/ -
Vancouver
Dias HC. Análise de inventários manuais e semiautomáticos de escorregamentos rasos e sua adequabilidade para utilização em modelos preditivos [Internet]. 2025 ;[citado 2025 maio 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/106/106132/tde-17032025-170118/ - Modelagem da suscetibilidade a escorregamentos rasos com base em análises estatísticas
- Statistical-based shallow landslide susceptibility assessment for a tropical environment: a case study in the southeastern Brazilian coast
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- Application of Object-Based Image Analysis for Detecting and Differentiating between Shallow Landslides and Debris Flows
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.106.2025.tde-17032025-170118 (Fonte: oaDOI API)
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