| 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/49AT9R8 | |||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/06.20.13.31 | |||||||||
| Última Atualização | 2023:11.23.19.44.17 (UTC) simone | |||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/06.20.13.31.12 | |||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2023:12.04.02.36.25 (UTC) administrator | |||||||||
| Chave Secundária | INPE-18738-TDI/3359 | |||||||||
| Chave de Citação | Quevedo:2023:LaUsLa | |||||||||
| Título | Do land use and land cover and spatial heterogeneity influence on landslide occurrence? An analysis of susceptibility  | |||||||||
| Título Alternativo | O uso do solo e a cobertura da terra e a heterogeneidade espacial influenciam a ocorrência de movimentos de massa? Uma análise de suscetibilidade | |||||||||
| Curso | SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | |||||||||
| Ano | 2023 | |||||||||
| Data | 2023-06-29 | |||||||||
| Data de Acesso | 13 maio 2024 | |||||||||
| Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) | |||||||||
| Tipo Secundário | TDI | |||||||||
| Número de Páginas | 193 | |||||||||
| Número de Arquivos | 2 | |||||||||
| Tamanho | 223404 KiB | |||||||||
| 2. Contextualização | ||||||||||
| Autor | Quevedo, Renata Pacheco | |||||||||
| Banca | Körting, Thales Sehn (presidente) Anderson, Liana Oighenstein (orientadora) Oliveira, Guilherme Garcia de Guasselli, Laurindo Antonio Lucchese, Luísa Vieira | |||||||||
| Endereço de e-Mail | renata.quevedo@inpe.br, renatapquevedo@gmail.com | |||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||||||||
| Cidade | São José dos Campos | |||||||||
| Histórico (UTC) | 2023-06-20 13:31:34 :: renata.quevedo@inpe.br -> administrator :: 2023-06-27 14:20:51 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2023-06-27 14:21:19 :: pubtc@inpe.br -> renata.quevedo@inpe.br :: 2023-09-06 21:30:34 :: renata.quevedo@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2023-09-11 19:33:20 :: pubtc@inpe.br -> renata.quevedo@inpe.br :: 2023-09-12 18:55:19 :: renata.quevedo@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2023-11-23 13:23:08 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2023-11-23 13:23:48 :: simone :: -> 2023 2023-11-23 20:57:21 :: simone -> administrator :: 2023 2023-12-04 02:36:25 :: administrator -> :: 2023 | |||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||||||||
| Transferível | 1 | |||||||||
| Palavras-Chave | mass movement slope instability land cover changes time-series classification spatial non-stationarity deslizamentos instabilidade da encosta mudanças na cobertura da terra classificação de séries temporais não-estacionaridade espacial | |||||||||
| Resumo | Landslides are hazardous phenomena that occur around the world, according to environmental characteristics, which are constantly changing due to human activities and climate extremes. For reducing disaster risk, the first step is generating landslide susceptibility maps, which predict landslide-prone areas based on conditioning factors. The susceptibility maps can be improved by including land use and land cover (LULC) changes (LUCC) information and a spatial non-stationarity approach in the modelling process. This thesis aimed to advance the knowledge of how incorporating these factors can significantly enhance landslide susceptibility analysis. For that, four objectives were pursued: i) analysing the inclusion of LULC in landslide studies through bibliometric and review {{{{{approaches;}}}}} ii) developing an adapted Random Forest (RF) with Compound Maximum a Posteriori (CMAP), named here as RF-CMAP, for LULC time-series classification, avoiding invalid {{{{{transitions;}}}}} iii) assessing the influence of LULC/LUCC classes in {{{{{landslides;}}}}} iv) evaluating the effectiveness of spatial modelling approach to deal with landslide spatial heterogeneity. For that, the methodology was based on the review of 536 articles, with their metrics assessed through bibliometric {{{{{analysis;}}}}} the adaptation of CMAP for including the RF class likelihoods for LULC classification, using Landsat imagery and three years for {{{{{analysis;}}}}} the analysis of LULC/LUCC influence in landslides using the Frequency Ratio {{{{{(FR);}}}}} and the use of Geographical Random Forest (GRF) for landslide susceptibility modelling, compared with aspatial algorithms. Results showed an increasing interest in including LULC in landslide susceptibility analysis, with a focus on LULC data characteristics, scenarios simulation, and future scenarios for both LULC and landslides. The analysis comparing how LULC are mapped demonstrated that using a temporal approach for avoiding invalid transitions can improve the map quality (overall accuracy=0.92, and corrected 99.92 km2 (12%) classified as invalid transitions by RF). Also, discordant areas were better mapped by RF-CMAP (e.g., 66% of the total area vs 21% by RF in 2000), therefore this method can avoid errors in subsequent landslide studies. The relationship between LULC and landslides revealed that for two study sites, the effects can be different. In Petrópolis, Brazil, landslides were associated with less vegetated areas, while in the Rolante river basin, Brazil, the forest had the highest FR value. Lastly, the GRF outperformed RF and XGBoost (AUC = 0.876 vs. 0.748 and 0.745, respectively) in the Kysuca River basin, Slovakia. GRF was capable to deal with spatial non-stationarity and produced a more accurate susceptibility map. In conclusion, different LULC classes have diverse effects on soil shear strength, and this influence is an expanding theme with the potential for landslide susceptibility future scenario analysis. Also, the RFCMAP integration effectively classifies LULC over time, without invalid transitions, and spatial approaches improve model performance, addressing spatial heterogeneity in landslide susceptibility mapping. RESUMO: Movimentos de massa (MM) são fenômenos adversos que ocorrem ao redor do mundo, conforme fatores ambientais, os quais estão em constante alteração devido a atividades antrópicas e extremos climáticos. O mapeamento de suscetibilidade a MM é considerado o primeiro passo na redução de risco de desastres, por indicar áreas mais propensas à ocorrência de MM. A inclusão do uso do solo e cobertura da terra (LULC) e da não-estacionaridade espacial na modelagem podem melhorar esses mapeamentos. Assim, o objetivo dessa tese foi proporcionar avanços na compreensão de como a inclusão de dados de LULC e a abordagem espacial podem melhorar as análises de suscetibilidade. Quatro objetivos específicos foram propostos: i) analisar a inclusão de dados de LULC em estudos de MM a partir de revisão e análise {{{{{bibliométrica;}}}}} ii) desenvolver uma versão adaptada dos algorithmos Random Forest (RF) e Compound Maximum a Posteriori, chamado RF-CMAP, para classificar séries temporais de LULC, evitando transições {{{{{inválidas;}}}}} iii) avaliar a influência de LULC na ocorrência de {{{{{MM;}}}}} iv) analisar a efetividade de modelos espaciais em considerar a heterogeneidade espacial em mapeamentos de suscetibilidade a MM. Para isso, a metodologia baseou-se na revisão de 536 artigos e quantificação de suas métricas usando {{{{{bibliometria;}}}}} utilização do RF-CMAP para a classificação temporal de LULC, usando imagens Landsat para três anos de {{{{{análise;}}}}} análise de influência da LULC nos MM por meio do Frequency {{{{{Ratio;}}}}} e uso do Geographical Random Forest (GRF) para mapeamento de suscetibilidade a MM, em comparação com modelos não-espaciais. Os resultados apresentaram um crescente interesse na inclusão de LULC na análise de MM. A comparação entre os mapeamentos de LULC mostrou que o uso de uma abordagem temporal para evitar transições inválidas pode melhorar a qualidade dos mapas (acurácia = 0,92 e correção de 99,92 km2 (12%) erroneamente classificados pelo RF). Além disso, o RF-CMAP mapeou corretamente a maioria das áreas discordantes entre os modelos (e.g., 66% em 2000), mostrando sua capacidade em evitar erros subsequentes em estudos de MM. A relação entre LULC e MM em duas áreas de estudo revelou que os efeitos na estabilidade da encosta podem ser diferentes. Os MM foram associados a áreas menos vegetadas, em Petrópolis, e a florestas, na Bacia Hidrográfica do Rio Rolante. Por fim, o GRF superou o desempenho do RF e XGBoost (AUC = 0,876, 0,748 e 0,745, respectivamente) na Bacia Hidrográfica do Rio Kysuca. O GRF foi capaz de lidar com a não-estacionaridade espacial e produzir mapas de suscetibilidade mais acurados. Em conclusão, as classes LULC apresentam diferentes efeitos na instabilidade da encosta e sua influência na suscetibilidade a MM é um tema em expansão. Além disso, o RF-CMAP mostrou-se eficaz na classificação de série temporal de LULC, evitando transições inválidas, e abordagens espaciais melhoram o desempenho do modelo ao lidar com heterogeneidade espacial em mapeamentos de suscetibilidade a MM. | |||||||||
| Área | SRE | |||||||||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Do land use... | |||||||||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Do land use... | |||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
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| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | ||||||||||
| URL dos dados | http://mtc-m21d.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34T/49AT9R8 | |||||||||
| URL dos dados zipados | http://mtc-m21d.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34T/49AT9R8 | |||||||||
| Idioma | en | |||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||||||||
| Grupo de Usuários | pubtc@inpe.br renata.quevedo@inpe.br simone | |||||||||
| 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 | |||||||||
| 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 | |||||||||