Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/57904

Compartilhe esta página

Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorLISTO, Fabrizio de Luiz Rosito-
dc.contributor.authorSANTOS, Gilberto Correia dos-
dc.date.accessioned2024-09-30T14:39:35Z-
dc.date.available2024-09-30T14:39:35Z-
dc.date.issued2024-06-14-
dc.identifier.citationSANTOS, Gilberto Correia dos. Cenários de perigo a escorregamentos utilizando o modelo Rede Neural Artificial (RNA) no Município de São Paulo (RMSP-SP). 2024. Dissertação (Mestrado em Geografia) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/57904-
dc.description.abstractEscorregamentos de terra podem caracterizar-se como eventos perigosos e causar danos sociais e econômicos. Nas últimas décadas, governos, municípios e instituições de pesquisas investiram recursos consideráveis na avaliação e na mitigação destes eventos. Assim, diferentes modelos matemáticos têm sido amplamente utilizados para avaliação de perigo, suscetibilidade e risco a estes processos em escala nacional e internacional. Desta maneira, o objetivo desta dissertação foi criar e avaliar dois cenários de perigo a escorregamentos de terra na cidade de São Paulo (SP), utilizando as Redes Neurais Artificiais (RNA), modelo que se destaca na previsão destes processos devido à sua elevada precisão nos resultados. Para tanto, foram extraídos 16 parâmetros morfológicos a partir do Modelo Digital do Terreno (MDT) Copernicus DEM com resolução de 30 metros, além das amostras de escorregamentos e não escorregamentos para serem utilizadas como dados de entrada da RNA para a modelagem e elaboração do Cenário 1. A partir do resultado da análise de sensibilidade feita pela RNA, foi possível excluir aqueles parâmetros de menor relevância; este processo foi crucial para a modelagem e elaboração do Cenário 2. O mapa de ocorrências foi construído a partir dos dados tabulares fornecidos pela Defesa Civil - SP, de onde foram extraídos 433 pontos de ocorrências de escorregamentos na cidade de São Paulo ocorridas no ano de 2019. Para a validação destes processos, a Curva ROC (AUC) foi utilizada para examinar a generalização e a precisão da previsão dos dois cenários. Como resultado, o Cenário 2 obteve a maior área sob a curva (AUC) com valor de 92,3%, seguido do Cenário 1 com 92,1%. Analisando os mapas, nota-se que os escorregamentos aconteceram, em sua maioria, em locais que possuem alta declividade, moradias autoconstruídas e com intensa urbanização. Tal combinação espacial de condições precárias e atividades antrópicas pode ser considerada uma contraindicação para a permanência de moradores nestas áreas. Espera-se que, a partir dos dados finais obtidos a partir das técnicas de Geoprocessamento e do uso do Modelo de Redes Neurais Artificiais (RNA), tenha-se uma análise mais apurada no que se refere às áreas mais perigosas a escorregamentos na cidade de São Paulo.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEscorregamentospt_BR
dc.subjectAnálise de Perigopt_BR
dc.subjectRedes Neurais Artificiaispt_BR
dc.subjectR. Landslidept_BR
dc.subjectSistemas de Informação Geográficaspt_BR
dc.subjectCidade de São Paulopt_BR
dc.titleCenários de perigo a escorregamentos utilizando o modelo Rede Neural Artificial (RNA) no Município de São Paulo (RMSP-SP)pt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5563998143054143pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3819813007615396pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Geografiapt_BR
dc.description.abstractxLandslides can be characterized as dangerous events and cause social and economic damage. In recent decades, governments, municipalities and research institutions have invested considerable resources in assessing and mitigating these events. Thus, different mathematical models have been widely used to assess the danger, susceptibility and risk of these processes on a national and international scale. The aim of this dissertation was to create and evaluate two landslide hazard scenarios in the city of São Paulo (SP), using Artificial Neural Networks (ANN), a model that stands out in predicting these processes due to its highly accurate results. To this end, 16 morphological parameters were extracted from the Copernicus DEM Digital Terrain Model (DTM) with a resolution of 30 meters, as well as samples of landslides and non- landslides to be used as input data for the ANN for modeling and preparing Scenario 1. Based on the result of the sensitivity analysis carried out by the ANN, it was possible to exclude the least relevant parameters; this process was crucial for modeling and preparing Scenario 2. The occurrence map was built from tabular data provided by Civil Defense - SP, from which 433 points of landslide occurrences in the city of São Paulo in 2019 were extracted. To validate these processes, the ROC Curve (AUC) was used to examine the generalizability and forecast accuracy of the two scenarios. As a result, Scenario 2 obtained the highest area under the curve (AUC) of 92.3%, followed by Scenario 1 with 92.1%. An analysis of the maps shows that most of the landslides occurred in places with high slopes, self-built houses and intense urbanization. This spatial combination of precarious conditions and anthropic activities can be considered a contraindication for residents to remain in these areas. It is hoped that the final data obtained from geoprocessing techniques and the use of the Artificial Neural Network (ANN) model will provide a more accurate analysis of the most dangerous areas for landslides in the city of São Paulo.pt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Geografia

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
DISSERTAÇÃO Gilberto Correia dos Santos.pdf11,83 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Este arquivo é protegido por direitos autorais



Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons