@MastersThesis{Pacheco:2018:IdAnÁr,
               author = "Pacheco, T{\`e}hrrie Caroline K{\"o}nig",
                title = "Identifica{\c{c}}{\~a}o e an{\'a}lise de {\'a}reas de 
                         suscetibilidade a deslizamentos de encostas em Campos do 
                         Jord{\~a}o-SP utilizando o modelo Shalstab e imagens 
                         Worldview-2",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2018",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2018-03-21",
             keywords = "desastres naturais, escorregamentos, minera{\c{c}}{\~a}o de 
                         dados, suscetibilidade {\`a} deslizamentos, shalstab, 
                         worldview–2, natural disaster, landslide, susceptibility, 
                         Shalstab, worldview-2, data mining.",
             abstract = "Os fen{\^o}menos naturais, existentes em todo o nosso planeta, 
                         podem acabar em desastres naturais quando h{\'a} uma 
                         rela{\c{c}}{\~a}o inadequada entre Homem e Natureza. No Brasil, 
                         um dos principais fen{\^o}menos que afetam a 
                         popula{\c{c}}{\~a}o s{\~a}o os deslizamentos de terra, 
                         decorrentes das chuvas intensas e da ocupa{\c{c}}{\~a}o humana 
                         em lugares inadequados. Por conta dos preju{\'{\i}}zos 
                         econ{\^o}micos, sociais e a ocorr{\^e}ncia de perda de vidas, a 
                         identifica{\c{c}}{\~a}o e o constante monitoramento de 
                         {\'a}reas de risco s{\~a}o extremamente importantes. Dessa 
                         forma, este trabalho tem por objetivo mapear as {\'a}reas 
                         suscet{\'{\i}}veis a deslizamentos nos bairros Vila Albertina e 
                         Britador, localizados no munic{\'{\i}}pio de Campos do 
                         Jord{\~a}o SP. Para atingir o objetivo proposto, utilizou-se o 
                         modelo matem{\'a}tico Shalstab (Shallow Landsliding Stability 
                         Model) para o mapeamento de {\'a}reas com ocorr{\^e}ncia de 
                         escorregamento de encostas. As imagens de alta 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o espacial e temporal do sistema sensor 
                         WorldView-2 foram utilizadas para a classifica{\c{c}}{\~a}o das 
                         {\'a}reas em estudo, visando a compreens{\~a}o do uso e 
                         ocupa{\c{c}}{\~a}o destes bairros. T{\'e}cnicas de 
                         minera{\c{c}}{\~a}o de dados (Data Mining) foram utilizadas como 
                         subs{\'{\i}}dio para a identifica{\c{c}}{\~a}o dos atributos 
                         mais relevantes para a discrimina{\c{c}}{\~a}o dos alvos de 
                         interesse. Os resultados mostram o desempenho do modelo 
                         matem{\'a}tico utilizado, assim como suas limita{\c{c}}{\~o}es. 
                         E a classifica{\c{c}}{\~a}o da imagem permitiu a 
                         identifica{\c{c}}{\~a}o dos fatores antr{\'o}picos que 
                         contribuem para a deflagra{\c{c}}{\~a}o dos deslizamentos. 
                         ABSTRACT: Natural hazards, occurring all over the World, may 
                         become a disaster when humans and nature interact. In Brazil, 
                         landslides triggered by heavy rainfall, are the most common 
                         phenomenon that affects the population. Due to the economic and 
                         social losses, and deaths, the identification and monitoring of 
                         risk areas are extremely important. Therefore, this study aims to 
                         identify the landslide-susceptible areas in Vila Albertina and 
                         Britador neighborhood, located at Campos do Jord{\~a}o city in 
                         S{\~a}o Paulo state. Using the Shalstab mathematical model, which 
                         analyzes the slope stability, and satellite images from 
                         WorldView-2 sensor with Data Mining Techniques, it was identified 
                         the most susceptible areas and the main characteristics of human 
                         occupation. To achieve this goal, three scenarios were simulated 
                         for each neighborhood, changing the values of the input parameters 
                         of Shalstab. The results were consistent with the reality observed 
                         in the neighborhood and with old landslides scars. The satellite 
                         image allowed the identification of different types of human 
                         interaction in slope areas with high landslide susceptibility.",
            committee = "Almeida, Claudia Maria de (presidente) and Kux, Hermann, Johann 
                         Heinrich (orientador) and Mendes, Rodolfo Moreda (orientador) and 
                         K{\"o}rting, Thales Sehn and Andrade, M{\'a}rcio",
         englishtitle = "Identification and analysis of areas with landslide susceptibility 
                         in Campos do Jord{\~a}o-SP using Shalstab model and images of the 
                         Worldview-2",
             language = "pt",
                pages = "93",
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        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
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