| 1. Identificação | ||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||||||||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | |||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/48JT36E | |||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/02.23.15.20 | |||||||||
| Última Atualização | 2023:04.28.14.27.26 (UTC) simone | |||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/02.23.15.20.43 | |||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2023:05.03.05.16.53 (UTC) administrator | |||||||||
| Chave Secundária | INPE-18665-TDI/3293 | |||||||||
| Chave de Citação | Pacheco:2023:SuDeEa | |||||||||
| Título | Comparative analysis of the TRIGRS and SINMAP models for assessing landslide-prone areas: subsidies for the development of an early warning system  | |||||||||
| Título Alternativo | Análise comparativa entre os modelos TRIGRS e SINMAP para a determinação de áreas de deslizamento: subsídios para o desenvolvimento de um sistema de previsão e alerta | |||||||||
| Curso | SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | |||||||||
| Ano | 2023 | |||||||||
| Data | 2023-02-16 | |||||||||
| Data de Acesso | 14 maio 2024 | |||||||||
| Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) | |||||||||
| Tipo Secundário | TDI | |||||||||
| Número de Páginas | 130 | |||||||||
| Número de Arquivos | 2 | |||||||||
| Tamanho | 10402 KiB | |||||||||
| 2. Contextualização | ||||||||||
| Autor | Pacheco, Tèhrrie Caroline König Ferraz | |||||||||
| Banca | Almeida, Cláudia Maria de (presidente) Kux, Hermann Johann Heinrich (orientador) Corsi, Alessandra Cristina (orientadora) Körting, Thales Sehn Gobbi, Estéfano Seneme Fernandes, Nelson Ferreira | |||||||||
| Endereço de e-Mail | tehrriekonig@gmail.com | |||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||||||||
| Cidade | São José dos Campos | |||||||||
| Histórico (UTC) | 2023-02-23 15:20:43 :: tehrrie.pacheco@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2023-02-24 16:59:42 :: pubtc@inpe.br -> tehrrie.pacheco@inpe.br :: 2023-03-16 15:34:11 :: tehrrie.pacheco@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2023-03-21 17:20:39 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2023-04-28 12:56:31 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2023-04-28 17:21:10 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2023-04-28 17:21:30 :: simone :: -> 2023 2023-04-28 17:21:54 :: simone -> administrator :: 2023 2023-05-03 05:16:53 :: administrator -> :: 2023 | |||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||||||||
| Transferível | 1 | |||||||||
| Palavras-Chave | landslides TRIGRS early warning system deslizamento de terra TRIGRS sistema de previsão e alerta | |||||||||
| Resumo | A landslide is a natural phenomenon that becomes a disaster when occurring in urban areas. Usually triggered by heavy rainfall, the landslides can cause economic damage, social impact, and fatalities. In Brazil, the region called Serra do Mar is one of the most affected areas, where several landslides are recorded every year. Therefore, the identification, analysis, and monitoring of landslide-prone areas are essential to avoid disasters. This doctoral thesis identifies the landslide-prone areas in the Guarujá municipality, performs a temporal analysis of urban sprawl from 1990-2021, correlates it with landslide occurrences, and develops a landslide early warning system, to avoid disasters. The temporal analysis was performed using satellite images from the Landsat series and an orthophoto for image classification of the study area. To identify landslideprone areas, two mathematical models were tested: TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-Stability Model), and SINMAP (Stability Index Mapping). The results were validated using a landslide inventory, prepared from satellite images and Guarujá Civil Defense data. The susceptibility map developed by IPT (Technological Research Institute) supports the validation. The performance of both models was compared using statistical indexes and the TRIGRS model performed the best. Therefore, an early warning system was developed in Python using TRIGRS to model the landslide-prone areas. The system automatically acquired weather forecasts from the Climatempo website, calculates the slope stability, and if necessary, sends an alert. The results of this study are a landslide susceptibility map for the Vila Baiana neighborhood in Guarujá municipality, the correlation between rainfall events, landslides, and urban sprawl, and an early warning system using TRIGRS. RESUMO: Deslizamentos de terra são um fenômeno natural, que se tornam desastres quando ocorrem em áreas urbanas. Geralmente desencadeados por chuvas intensas, os deslizamentos de terra podem causar prejuízos econômicos, sociais e fatalidades. No Brasil, a região chamada de Serra do Mar é uma das áreas mais atingidas, registrando diversos deslizamentos todos os anos. Desta forma, a identificação, análise e monitoramento das áreas suscetíveis à deslizamentos de terra são essenciais para evitar desastres. Esta tese de doutorado identifica as áreas suscetíveis à deslizamentos de terra no município do Guarujá, realiza uma análise temporal da expansão urbana de 1990-2021, relacionando-a com as ocorrências de deslizamentos, e desenvolve um sistema de previsão e alerta de deslizamentos, a fim de evitar desastres. Uma análise temporal foi realizada utilizando imagens de satélite da série Landsat, e uma ortofoto para classificar a área de estudo. A identificação das áreas suscetíveis à deslizamento de terra foram realizadas utilizando-se dois modelos matemáticos: TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-Stability Model) e SINMAP (Stability Index Mapping). Os resultados foram validados a partir de um inventário de cicatriz de deslizamentos, preparado a partir de imagens de satélite e dados da Defesa Civil do Guarujá. O mapa de suscetibilidade desenvolvido pelo IPT (Instituto de Pesquisas Tecnológicas) auxilia na validação dos resultados. Comparou-se a performance de ambos os modelos usando índices estatísticos, e o modelo TRIGRS obteve os melhores resultados. Diante disso, um Sistema de previsão e alerta foi desenvolvido em Python, utilizando-se do modelo TRIGRS para a identificação das áreas suscetíveis à deslizamento de terra. O sistema automaticamente adquire dados de previsão do tempo, a partir do site do Climatempo, calcula a estabilidade das encostas e, se necessário, envia um alerta. Como resultado desse estudo, gerou-se um mapa da suscetibilidade à deslizamentos de terra, no bairro da Vila Baiana localizada no município do Guarujá, a correlação entre eventos de chuva, deslizamentos e expansão urbana, e um sistema de previsão e alerta usando o modelo TRIGRS. | |||||||||
| Área | SRE | |||||||||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Comparative analysis of... | |||||||||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Comparative analysis of... | |||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
| |||||||||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||||||||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||||||||
| URL dos dados | http://mtc-m21d.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34T/48JT36E | |||||||||
| URL dos dados zipados | http://mtc-m21d.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34T/48JT36E | |||||||||
| Idioma | en | |||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||||||||
| Grupo de Usuários | pubtc@inpe.br simone tehrrie.pacheco@inpe.br | |||||||||
| Visibilidade | shown | |||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | |||||||||
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes | |||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||||||||
| 5. Fontes relacionadas | ||||||||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25 | |||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE | |||||||||
| Lista de Itens Citando | urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25 1 | |||||||||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | |||||||||
| 6. Notas | ||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||||||||