Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: MELO, Vitor Barbosa
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41341
Resumo: Ao redor do mundo as inundações têm provocado perdas severas à sociedade, como mortes, danos ao meio ambiente e prejuízos econômicos. Em Pernambuco diversas cidades se estabeleceram ao longo das planícies inundáveis. Tal situação, em conjunto com as chuvas intensas e as particularidades físicas das bacias hidrográficas fomentaram desastres de maneira recorrente, notadamente na bacia do rio Una, na Zona da Mata Sul, onde as precipitações são mais elevadas. Neste século, destacam-se as inundações que ocorreram nos anos de 2000, 2010, 2011 e 2017, atingindo diversas cidades da bacia, a exemplo de Palmares e de Jaqueira, abordadas neste estudo. Diante deste cenário, dados de alta resolução espacial e mapas de inundação são essenciais na tomada de decisão baseadas em soluções de inteligência geográfica. Em 2014 o governo de Pernambuco desenvolveu o Projeto Pernambuco Tridimensional, promovendo grandes avanços no conhecimento topográfico do estado. Com relação aos mapas de vulnerabilidade às inundações, tradicionalmente eles têm sido gerados por meio de modelos hidrológicos e hidrodinâmicos. Esta abordagem apresenta entraves a respeito de bases hidrológicas deficientes e a necessidade de múltiplos dados, que podem estar indisponíveis ou apresentarem baixa precisão. Nas últimas décadas outras aplicações foram desenvolvidas pela ciência, que não exigem múltiplas fontes de dados, tais como ferramentas fundamentadas em descritores do terreno e em estimativas sobre processos pontuais. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi aplicar metodologias baseadas em três perspectivas: a inferência probabilística por meio da Krigagem Ordinária em relação às profundidades de inundação do município de Palmares em 2010 (levantamento pelo corpo de bombeiros) e de Jaqueira em 2017 (amostragem pelo aplicativo cooperativo Hidromapp); otimização do modelo HAND (descritor do terreno gerado por dados topográficos do Projeto Pernambuco Tridimensional) em relação ao evento de 2010 em Palmares segundo a análise da curva Receiver Operator Characteristic e métricas estatísticas de comparação entre modelos, tendo como referência o mapa obtido na primeira abordagem e; conexão do modelo HAND com a estação fluviométrica de Palmares. Concluiu-se que os resultados da inferência apresentaram forte correspondência nos pontos amostrados, com coeficiente de correlação igual a 99,98% e a 98,81% em Jaqueira e em Palmares, respectivamente. Nas áreas sem amostras (áreas não residenciais), a incerteza do modelo atingiu o máximo de 1,28m (Jaqueira) e de 1,64m (Palmares). A otimização do modelo HAND indicou um limiar ótimo (altura de corte da inundação) de 10,5m em relação ao evento de 2010. Esta predição apresentou uma taxa de acerto de 99%, entretanto apresentou taxa de alarme falso de 15%, indicando superdimensionamento. A metodologia combinando o modelo HAND com as cotas fluviométricas promoveu o mapa de probabilidade de recorrência da cidade de Palmares e permitiu a estimativa de outros eventos no município como o de 2000, 2011 e 2017.
id UFPE_99eb24795cf5a156ea273bd1dda2a4c5
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/41341
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling MELO, Vitor Barbosahttp://lattes.cnpq.br/4668124197988937http://lattes.cnpq.br/2152875269031463CIRILO, José Almir2021-10-14T17:54:58Z2021-10-14T17:54:58Z2021-02-18MELO, Vitor Barbosa. Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41341Ao redor do mundo as inundações têm provocado perdas severas à sociedade, como mortes, danos ao meio ambiente e prejuízos econômicos. Em Pernambuco diversas cidades se estabeleceram ao longo das planícies inundáveis. Tal situação, em conjunto com as chuvas intensas e as particularidades físicas das bacias hidrográficas fomentaram desastres de maneira recorrente, notadamente na bacia do rio Una, na Zona da Mata Sul, onde as precipitações são mais elevadas. Neste século, destacam-se as inundações que ocorreram nos anos de 2000, 2010, 2011 e 2017, atingindo diversas cidades da bacia, a exemplo de Palmares e de Jaqueira, abordadas neste estudo. Diante deste cenário, dados de alta resolução espacial e mapas de inundação são essenciais na tomada de decisão baseadas em soluções de inteligência geográfica. Em 2014 o governo de Pernambuco desenvolveu o Projeto Pernambuco Tridimensional, promovendo grandes avanços no conhecimento topográfico do estado. Com relação aos mapas de vulnerabilidade às inundações, tradicionalmente eles têm sido gerados por meio de modelos hidrológicos e hidrodinâmicos. Esta abordagem apresenta entraves a respeito de bases hidrológicas deficientes e a necessidade de múltiplos dados, que podem estar indisponíveis ou apresentarem baixa precisão. Nas últimas décadas outras aplicações foram desenvolvidas pela ciência, que não exigem múltiplas fontes de dados, tais como ferramentas fundamentadas em descritores do terreno e em estimativas sobre processos pontuais. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi aplicar metodologias baseadas em três perspectivas: a inferência probabilística por meio da Krigagem Ordinária em relação às profundidades de inundação do município de Palmares em 2010 (levantamento pelo corpo de bombeiros) e de Jaqueira em 2017 (amostragem pelo aplicativo cooperativo Hidromapp); otimização do modelo HAND (descritor do terreno gerado por dados topográficos do Projeto Pernambuco Tridimensional) em relação ao evento de 2010 em Palmares segundo a análise da curva Receiver Operator Characteristic e métricas estatísticas de comparação entre modelos, tendo como referência o mapa obtido na primeira abordagem e; conexão do modelo HAND com a estação fluviométrica de Palmares. Concluiu-se que os resultados da inferência apresentaram forte correspondência nos pontos amostrados, com coeficiente de correlação igual a 99,98% e a 98,81% em Jaqueira e em Palmares, respectivamente. Nas áreas sem amostras (áreas não residenciais), a incerteza do modelo atingiu o máximo de 1,28m (Jaqueira) e de 1,64m (Palmares). A otimização do modelo HAND indicou um limiar ótimo (altura de corte da inundação) de 10,5m em relação ao evento de 2010. Esta predição apresentou uma taxa de acerto de 99%, entretanto apresentou taxa de alarme falso de 15%, indicando superdimensionamento. A metodologia combinando o modelo HAND com as cotas fluviométricas promoveu o mapa de probabilidade de recorrência da cidade de Palmares e permitiu a estimativa de outros eventos no município como o de 2000, 2011 e 2017.FACEPEAround the world the floods have caused severe losses to society, such as death, environmental damage and economic losses. In Pernambuco several cities have settled along the flood plains. This situation, added with the intense rainfall and the physical particularities of the watersheds, have fostered recurrent disasters, notably in the Una River basin, in the Zona da Mata Sul, where precipitation is highest. In this century, pointed out the floods that occurred in the years 2000, 2010, 2011 and 2017, which reached many cities in the basin, such as Palmares and Jaqueira, approached in this study. Given this scenario, high spatial resolution data and flood maps are essential in decision making based on geographic intelligence solutions. In 2014, the government of Pernambuco developed the Pernambuco Tridimensional Project, promoting great advances in state’s topographic knowledge. Regarding flood vulnerability maps, traditionally They have been conceived through hydrological and hydrodynamic models. This approach presents obstacles on deficient hydrological bases and the need for multiple data, which may be unavailable or have low accuracy. In the last decades, other applications have been developed by science, which do not require multiple sources of data, such as tools based on land descriptors and spatial point patterns. In this context, the purpose of this work was to apply methodologies based on three perspectives: the probabilistic inference through the Ordinary Kriging in relation to the flood quotas of the municipality of Palmares in 2010 (survey carried off by the Fire Department) and Jaqueira in 2017 (sampling carried of by the cooperative app Hidromapp); optimization of the HAND model (land descriptor generated by topographic data from the Pernambuco Tridimensional Project) in relation to the 2010 event in Palmares according to the analysis of the ROC curve and statistical metrics of comparison between models, using the map data as a reference in the first approach and; connection of the HAND model with the Palmares fluviometric station. It was concluded that the inference results showed a strong correspondence in the sampled points, with a correlation coefficient equal to 99.98% and 98.81% in Jaqueira and Palmares, respectively. In areas without samples (non-residential areas), the model’s uncertainty reached a maximum of 1.28m (Jaqueira) and 1.64m (Palmares). The optimization of the HAND model indicated an optimal threshold (flood cut-off height) of 10.5m in relation to the event of 2010. This prediction presented a hit rate of 99%, however it showed a false alarm rate of 15%, indicating oversizing. The methodology combining the HAND model with the fluviometric quotas promoted the map of probability of recurrence in the city of Palmares and allowed the estimation of other events in the municipality, such as 2000, 2011 and 2017.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia CivilUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia CivilMapas de inundaçãoKrigagem ordináriaHANDCurva Receiver Operator CharacteristicProjeto Pernambuco TridimensionalHidromappAplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPECC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41341/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82310https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41341/3/license.txtbd573a5ca8288eb7272482765f819534MD53ORIGINALDISSERTAÇÃO Vitor Barbosa Melo.pdfDISSERTAÇÃO Vitor Barbosa Melo.pdfapplication/pdf6773434https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41341/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Vitor%20Barbosa%20Melo.pdfddd343ad7143cdff2433cc717f2fb3bbMD51TEXTDISSERTAÇÃO Vitor Barbosa Melo.pdf.txtDISSERTAÇÃO Vitor Barbosa Melo.pdf.txtExtracted texttext/plain415661https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41341/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Vitor%20Barbosa%20Melo.pdf.txtc7b5f2ccab0947c9b750051281fcb367MD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Vitor Barbosa Melo.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Vitor Barbosa Melo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1192https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41341/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Vitor%20Barbosa%20Melo.pdf.jpgeddcb2c587ed4ed74ce7cc67896ff9c4MD55123456789/413412021-10-15 02:15:21.817oai:repositorio.ufpe.br:123456789/41341TGljZW7Dp2EgZGUgRGlzdHJpYnVpw6fDo28gTsOjbyBFeGNsdXNpdmEKClRvZG8gZGVwb3NpdGFudGUgZGUgbWF0ZXJpYWwgbm8gUmVwb3NpdMOzcmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgKFJJKSBkZXZlIGNvbmNlZGVyLCDDoCBVbml2ZXJzaWRhZGUgRmVkZXJhbCBkZSBQZXJuYW1idWNvIChVRlBFKSwgdW1hIExpY2Vuw6dhIGRlIERpc3RyaWJ1acOnw6NvIE7Do28gRXhjbHVzaXZhIHBhcmEgbWFudGVyIGUgdG9ybmFyIGFjZXNzw612ZWlzIG9zIHNldXMgZG9jdW1lbnRvcywgZW0gZm9ybWF0byBkaWdpdGFsLCBuZXN0ZSByZXBvc2l0w7NyaW8uCgpDb20gYSBjb25jZXNzw6NvIGRlc3RhIGxpY2Vuw6dhIG7Do28gZXhjbHVzaXZhLCBvIGRlcG9zaXRhbnRlIG1hbnTDqW0gdG9kb3Mgb3MgZGlyZWl0b3MgZGUgYXV0b3IuCl9fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fXwoKTGljZW7Dp2EgZGUgRGlzdHJpYnVpw6fDo28gTsOjbyBFeGNsdXNpdmEKCkFvIGNvbmNvcmRhciBjb20gZXN0YSBsaWNlbsOnYSBlIGFjZWl0w6EtbGEsIHZvY8OqIChhdXRvciBvdSBkZXRlbnRvciBkb3MgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMpOgoKYSkgRGVjbGFyYSBxdWUgY29uaGVjZSBhIHBvbMOtdGljYSBkZSBjb3B5cmlnaHQgZGEgZWRpdG9yYSBkbyBzZXUgZG9jdW1lbnRvOwpiKSBEZWNsYXJhIHF1ZSBjb25oZWNlIGUgYWNlaXRhIGFzIERpcmV0cml6ZXMgcGFyYSBvIFJlcG9zaXTDs3JpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRhIFVGUEU7CmMpIENvbmNlZGUgw6AgVUZQRSBvIGRpcmVpdG8gbsOjbyBleGNsdXNpdm8gZGUgYXJxdWl2YXIsIHJlcHJvZHV6aXIsIGNvbnZlcnRlciAoY29tbyBkZWZpbmlkbyBhIHNlZ3VpciksIGNvbXVuaWNhciBlL291IGRpc3RyaWJ1aXIsIG5vIFJJLCBvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSAoaW5jbHVpbmRvIG8gcmVzdW1vL2Fic3RyYWN0KSBlbSBmb3JtYXRvIGRpZ2l0YWwgb3UgcG9yIG91dHJvIG1laW87CmQpIERlY2xhcmEgcXVlIGF1dG9yaXphIGEgVUZQRSBhIGFycXVpdmFyIG1haXMgZGUgdW1hIGPDs3BpYSBkZXN0ZSBkb2N1bWVudG8gZSBjb252ZXJ0w6otbG8sIHNlbSBhbHRlcmFyIG8gc2V1IGNvbnRlw7pkbywgcGFyYSBxdWFscXVlciBmb3JtYXRvIGRlIGZpY2hlaXJvLCBtZWlvIG91IHN1cG9ydGUsIHBhcmEgZWZlaXRvcyBkZSBzZWd1cmFuw6dhLCBwcmVzZXJ2YcOnw6NvIChiYWNrdXApIGUgYWNlc3NvOwplKSBEZWNsYXJhIHF1ZSBvIGRvY3VtZW50byBzdWJtZXRpZG8gw6kgbyBzZXUgdHJhYmFsaG8gb3JpZ2luYWwgZSBxdWUgZGV0w6ltIG8gZGlyZWl0byBkZSBjb25jZWRlciBhIHRlcmNlaXJvcyBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyBuZXN0YSBsaWNlbsOnYS4gRGVjbGFyYSB0YW1iw6ltIHF1ZSBhIGVudHJlZ2EgZG8gZG9jdW1lbnRvIG7Do28gaW5mcmluZ2Ugb3MgZGlyZWl0b3MgZGUgb3V0cmEgcGVzc29hIG91IGVudGlkYWRlOwpmKSBEZWNsYXJhIHF1ZSwgbm8gY2FzbyBkbyBkb2N1bWVudG8gc3VibWV0aWRvIGNvbnRlciBtYXRlcmlhbCBkbyBxdWFsIG7Do28gZGV0w6ltIG9zIGRpcmVpdG9zIGRlCmF1dG9yLCBvYnRldmUgYSBhdXRvcml6YcOnw6NvIGlycmVzdHJpdGEgZG8gcmVzcGVjdGl2byBkZXRlbnRvciBkZXNzZXMgZGlyZWl0b3MgcGFyYSBjZWRlciDDoApVRlBFIG9zIGRpcmVpdG9zIHJlcXVlcmlkb3MgcG9yIGVzdGEgTGljZW7Dp2EgZSBhdXRvcml6YXIgYSB1bml2ZXJzaWRhZGUgYSB1dGlsaXrDoS1sb3MgbGVnYWxtZW50ZS4gRGVjbGFyYSB0YW1iw6ltIHF1ZSBlc3NlIG1hdGVyaWFsIGN1am9zIGRpcmVpdG9zIHPDo28gZGUgdGVyY2Vpcm9zIGVzdMOhIGNsYXJhbWVudGUgaWRlbnRpZmljYWRvIGUgcmVjb25oZWNpZG8gbm8gdGV4dG8gb3UgY29udGXDumRvIGRvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZTsKZykgU2UgbyBkb2N1bWVudG8gZW50cmVndWUgw6kgYmFzZWFkbyBlbSB0cmFiYWxobyBmaW5hbmNpYWRvIG91IGFwb2lhZG8gcG9yIG91dHJhIGluc3RpdHVpw6fDo28gcXVlIG7Do28gYSBVRlBFLCBkZWNsYXJhIHF1ZSBjdW1wcml1IHF1YWlzcXVlciBvYnJpZ2HDp8O1ZXMgZXhpZ2lkYXMgcGVsbyByZXNwZWN0aXZvIGNvbnRyYXRvIG91IGFjb3Jkby4KCkEgVUZQRSBpZGVudGlmaWNhcsOhIGNsYXJhbWVudGUgbyhzKSBub21lKHMpIGRvKHMpIGF1dG9yIChlcykgZG9zIGRpcmVpdG9zIGRvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSBlIG7Do28gZmFyw6EgcXVhbHF1ZXIgYWx0ZXJhw6fDo28sIHBhcmEgYWzDqW0gZG8gcHJldmlzdG8gbmEgYWzDrW5lYSBjKS4KRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212021-10-15T05:15:21Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas
title Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas
spellingShingle Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas
MELO, Vitor Barbosa
Engenharia Civil
Mapas de inundação
Krigagem ordinária
HAND
Curva Receiver Operator Characteristic
Projeto Pernambuco Tridimensional
Hidromapp
title_short Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas
title_full Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas
title_fullStr Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas
title_full_unstemmed Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas
title_sort Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas
author MELO, Vitor Barbosa
author_facet MELO, Vitor Barbosa
author_role author
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/4668124197988937
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/2152875269031463
dc.contributor.author.fl_str_mv MELO, Vitor Barbosa
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv CIRILO, José Almir
contributor_str_mv CIRILO, José Almir
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia Civil
Mapas de inundação
Krigagem ordinária
HAND
Curva Receiver Operator Characteristic
Projeto Pernambuco Tridimensional
Hidromapp
topic Engenharia Civil
Mapas de inundação
Krigagem ordinária
HAND
Curva Receiver Operator Characteristic
Projeto Pernambuco Tridimensional
Hidromapp
description Ao redor do mundo as inundações têm provocado perdas severas à sociedade, como mortes, danos ao meio ambiente e prejuízos econômicos. Em Pernambuco diversas cidades se estabeleceram ao longo das planícies inundáveis. Tal situação, em conjunto com as chuvas intensas e as particularidades físicas das bacias hidrográficas fomentaram desastres de maneira recorrente, notadamente na bacia do rio Una, na Zona da Mata Sul, onde as precipitações são mais elevadas. Neste século, destacam-se as inundações que ocorreram nos anos de 2000, 2010, 2011 e 2017, atingindo diversas cidades da bacia, a exemplo de Palmares e de Jaqueira, abordadas neste estudo. Diante deste cenário, dados de alta resolução espacial e mapas de inundação são essenciais na tomada de decisão baseadas em soluções de inteligência geográfica. Em 2014 o governo de Pernambuco desenvolveu o Projeto Pernambuco Tridimensional, promovendo grandes avanços no conhecimento topográfico do estado. Com relação aos mapas de vulnerabilidade às inundações, tradicionalmente eles têm sido gerados por meio de modelos hidrológicos e hidrodinâmicos. Esta abordagem apresenta entraves a respeito de bases hidrológicas deficientes e a necessidade de múltiplos dados, que podem estar indisponíveis ou apresentarem baixa precisão. Nas últimas décadas outras aplicações foram desenvolvidas pela ciência, que não exigem múltiplas fontes de dados, tais como ferramentas fundamentadas em descritores do terreno e em estimativas sobre processos pontuais. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi aplicar metodologias baseadas em três perspectivas: a inferência probabilística por meio da Krigagem Ordinária em relação às profundidades de inundação do município de Palmares em 2010 (levantamento pelo corpo de bombeiros) e de Jaqueira em 2017 (amostragem pelo aplicativo cooperativo Hidromapp); otimização do modelo HAND (descritor do terreno gerado por dados topográficos do Projeto Pernambuco Tridimensional) em relação ao evento de 2010 em Palmares segundo a análise da curva Receiver Operator Characteristic e métricas estatísticas de comparação entre modelos, tendo como referência o mapa obtido na primeira abordagem e; conexão do modelo HAND com a estação fluviométrica de Palmares. Concluiu-se que os resultados da inferência apresentaram forte correspondência nos pontos amostrados, com coeficiente de correlação igual a 99,98% e a 98,81% em Jaqueira e em Palmares, respectivamente. Nas áreas sem amostras (áreas não residenciais), a incerteza do modelo atingiu o máximo de 1,28m (Jaqueira) e de 1,64m (Palmares). A otimização do modelo HAND indicou um limiar ótimo (altura de corte da inundação) de 10,5m em relação ao evento de 2010. Esta predição apresentou uma taxa de acerto de 99%, entretanto apresentou taxa de alarme falso de 15%, indicando superdimensionamento. A metodologia combinando o modelo HAND com as cotas fluviométricas promoveu o mapa de probabilidade de recorrência da cidade de Palmares e permitiu a estimativa de outros eventos no município como o de 2000, 2011 e 2017.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2021-10-14T17:54:58Z
dc.date.available.fl_str_mv 2021-10-14T17:54:58Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2021-02-18
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv MELO, Vitor Barbosa. Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41341
identifier_str_mv MELO, Vitor Barbosa. Aplicação de informações espaciais de alta resolução para estudo de ocorrências de inundações urbanas. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41341
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pos Graduacao em Engenharia Civil
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFPE
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41341/2/license_rdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41341/3/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41341/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Vitor%20Barbosa%20Melo.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41341/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Vitor%20Barbosa%20Melo.pdf.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41341/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Vitor%20Barbosa%20Melo.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34
bd573a5ca8288eb7272482765f819534
ddd343ad7143cdff2433cc717f2fb3bb
c7b5f2ccab0947c9b750051281fcb367
eddcb2c587ed4ed74ce7cc67896ff9c4
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1802310600897855488