Integração de dados espaciais para elaboração de mapas de risco de deslizamento de encostas

Abstract

Nas últimas décadas, o Brasil vem enfrentando mudanças significativas no crescimento de seu sistema urbano que estão relacionadas diretamente com as várias fases do desenvolvimento sócio-econômico da nação. A alta concentração populacional nos centros urbanos tornou evidente diversos problemas ambientais causados pela ocupação desenfreada e não planejada. A ocupação desordenada de encostas, por exemplo, tem exposto a população a riscos, dentre eles os deslizamentos de terra. Deslizamentos de terra são um dos desastres naturais mais comuns que causam danos tanto a propriedade como a vida. Inúmeros são os registros de desastres causados nas áreas de encostas e taludes por todo o mundo, todos os anos. Esta pesquisa realizou a modelagem do risco em áreas propensas a deslizamentos de terra através de uma abordagem metodológica analítica, baseada em álgebra de mapas tradicional. A pesquisa utilizou também a metodologia de álgebra de mapas combinada com a lógica fuzzy, produzindo uma superfície representativa do índice de risco na área em estudo. Para tal, foram manipulados dados obtidos através de diferentes fontes, tais como sensoriamento remoto orbital, plataformas aerotransportadas, bem como dados meteorológicos. Para a utilização no processo de classificação do risco, o uso do solo foi introduzido como uma das variáveis. Para isso uma imagem de satélite foi classificada através do uso da técnica de análise de imagens baseada em objetos. Ao todo, cinco variáveis compuseram as análises, tanto na abordagem analítica quanto na abordagem fuzzy. O método analítico foi realizado o cálculo do incide de risco utilizando álgebra booleana para dois cenários de incidência de chuvas. Os resultados demonstram poucas variações frente a alteração de carga pluviométrica. Na modelagem fuzzy, utilizando-se de uma plataforma de modelagem matemática foi realizada a álgebra de mapas integrando o controlador de Mandani. Inicialmente cada variável foi classificada linguisticamente, e modeladas as funções de pertinência relativas à cada variável linguística criada. Foi construído um conjunto de 238 regras lógicas para, através do processo de inferência, gerar um produto em formato de imagem que também é um índice variando de 0 a 10, refletindo o risco de deslizamento de terra no local frente às cargas de precipitação simuladas. Posteriormente, foram comparados os resultados em ambos os modelos, observando-se a diferença na classificação de risco nos cenários simulados.