Banca de DEFESA: MAYARA PEIXOTO COSTA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MAYARA PEIXOTO COSTA
DATA : 31/08/2026
HORA: 14:00
LOCAL: VIDEOCONFERÊNCIA
TÍTULO:

Mapeamento da Suscetibilidade Natural ao Deslizamento de Terra no Município de Angra dos Reis-RJ

PALAVRAS-CHAVES:

Mapa de suscetibilidade natural, movimento de massa, deslizamento de terra, Random Forest, iForest, SIG.

PÁGINAS: 70
RESUMO:

Deslizamentos de terra (DT) são perigos naturais multicausais, cuja ocorrência está associada principalmente à interação entre fatores geomorfológicos, hidrológicos e pedológicos. Nesse contexto, o mapeamento dos atributos do relevo é fundamental para caracterizar locais de maior suscetibilidade natural a ocorrências destes eventos. O presente estudo teve como objetivo avaliar qual geometria vetorial (GV) proporciona a melhor representação dos condicionantes de DT para desenvolver um mapa de suscetibilidade natural (MSN) ao município de Angra dos Reis, localizado no estado do Rio de Janeiro (ERJ). O MSN foi desenvolvido por meio da extração dos atributos topográficos e hidrológicos a partir de um modelo digital de elevação (MDE) com resolução espacial de 10 m, gerado a partir de curvas de nível com equidistância de 5 m disponibilizadas pela prefeitura municipal. Foram utilizados os atributos topográficos de elevação, declividade, aspecto, curvatura em planta (Cplan) e do perfil (Cperfil), além dos atributos hidrológicos direção de fluxo (DF), acumulo de fluxo (AF) e largura do fluxo (LF), área de captação específica (ACE), área das bacias hidrográficas (BH) e um índice topográfico de umidade do solo (TWI). Para identificar os atributos mais relevantes para a caraterização dos eventos foi utilizado o algoritmo Isolation Forest (iForest), que separou os eventos em anômalos e normais e calculou scores de importância nessa distinção. Esses scores foram submetidos a permutação para analisar qual a importância de cada variável no modelo gerado pelo iForest. As GVs utilizadas nos diferentes métodos de extração (ME) destes atributos foram: o ponto de maior elevação dentro da cicatriz de deslizamento (SP), um buffer de 50 m gerado a partir deste ponto e a própria cicatriz do evento. Os conjuntos de pixels referentes aos três ME foram utilizados para desenvolver um mapa digital de suscetibilidade natural (MDSN) utilizando o algoritmo Random Forest. O desempenho dos ME foi comparado por meio da matriz de confusão e das métricas de Acurácia Global (AG), Indice Kappa, Acurácia de Produtor (AP) e Acurácia do Usuário (AU). Os resultados deste estudo demonstraram que as variáveis hidrológicas e a GV do buffer representam melhor as áreas com maior suscetibilidade a ocorrência de DT.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - DIEGO NUNES BRANDÃO - CEFET/RJ
Externo à Instituição - GUSTAVO DE MATTOS VASQUES - EMBRAPA
Presidente - 1220296 - MARCOS BACIS CEDDIA