%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m21c/2018/03.27.18.54
%2 sid.inpe.br/mtc-m21c/2018/03.27.18.54.19
%T Identificação e análise de áreas de suscetibilidade a deslizamentos de encostas em Campos do Jordão-SP utilizando o modelo Shalstab e imagens Worldview-2
%J Identification and analysis of areas with landslide susceptibility in Campos do Jordão-SP using Shalstab model and images of the Worldview-2
%D 2018
%8 2018-03-21
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%P 93
%A Pacheco, Tèhrrie Caroline König,
%E Almeida, Claudia Maria de (presidente),
%E Kux, Hermann, Johann Heinrich (orientador),
%E Mendes, Rodolfo Moreda (orientador),
%E Körting, Thales Sehn,
%E Andrade, Márcio,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K desastres naturais, escorregamentos, mineração de dados, suscetibilidade à deslizamentos, shalstab, worldview–2, natural disaster, landslide, susceptibility, Shalstab, worldview-2, data mining.
%X Os fenômenos naturais, existentes em todo o nosso planeta, podem acabar em desastres naturais quando há uma relação inadequada entre Homem e Natureza. No Brasil, um dos principais fenômenos que afetam a população são os deslizamentos de terra, decorrentes das chuvas intensas e da ocupação humana em lugares inadequados. Por conta dos prejuízos econômicos, sociais e a ocorrência de perda de vidas, a identificação e o constante monitoramento de áreas de risco são extremamente importantes. Dessa forma, este trabalho tem por objetivo mapear as áreas suscetíveis a deslizamentos nos bairros Vila Albertina e Britador, localizados no município de Campos do Jordão SP. Para atingir o objetivo proposto, utilizou-se o modelo matemático Shalstab (Shallow Landsliding Stability Model) para o mapeamento de áreas com ocorrência de escorregamento de encostas. As imagens de alta resolução espacial e temporal do sistema sensor WorldView-2 foram utilizadas para a classificação das áreas em estudo, visando a compreensão do uso e ocupação destes bairros. Técnicas de mineração de dados (Data Mining) foram utilizadas como subsídio para a identificação dos atributos mais relevantes para a discriminação dos alvos de interesse. Os resultados mostram o desempenho do modelo matemático utilizado, assim como suas limitações. E a classificação da imagem permitiu a identificação dos fatores antrópicos que contribuem para a deflagração 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 Jordão city in São 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.
%@language pt
%3 publicacao.pdf