Multi-criteria analysis applied to landslide susceptibility mapping
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/188609 |
Resumo: | Este estudo apresenta a aplicação de uma ferramenta de análise multi-critério para mapear a suscetibilidade a escorregamentos no município de Porto Alegre, sul do Brasil. Uma abordagem guiada pelo conhecimento de especialistas foi utilizada, com o intuito de otimizar a utilização das informações disponíveis. Os fatores condicionantes dos escorregamentos considerados foram declividade, litologia, acúmulo defl uxo e distância de lineamentos. A padronização desses fatores foi realizada por meio da aplicação de funções fuzzy e a importância relativa de cada um na predisposição do terreno a escorregamentos foi estabelecida com o apoio da técnica AHP (Analytic Hierarchy Process), com base no conhecimento de especialistas locais. Por fi m, a integração dos fatores em ambiente SIG se deu por meio do método denominado Combinação Linear Ponderada (WLC). Para validar os resultados, utilizou-se um mapa inventário contendo 107 cicatrizes de escorregamentos, registradas entre 2007 e 2013. Os resultados indicam que 8,2% (39,38 km²) da área de estudo possui uma suscetibilidade alta e muito alta a escorregamentos. A validação dos resultados obteve uma exatidão geral de 95%, com uma área abaixo da curva ROC (Receiver Operating Characteristic) de 0,960. Portanto, o mapa obtido pode ser considerado útil para monitorar as áreas propensas a esses processos. Com base nos resultados, conclui-se que o método proposto é efi caz para a avaliação da suscetibilidade, uma vez que os resultados obtidos são robustos e que não foi necessária uma quantidade extensa de dados de entrada. |
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Brito, Mariana Madruga deWeber, Eliseu JoseSilva Filho, Luiz Carlos Pinto da2019-02-08T02:32:58Z20171519-1540http://hdl.handle.net/10183/188609001085644Este estudo apresenta a aplicação de uma ferramenta de análise multi-critério para mapear a suscetibilidade a escorregamentos no município de Porto Alegre, sul do Brasil. Uma abordagem guiada pelo conhecimento de especialistas foi utilizada, com o intuito de otimizar a utilização das informações disponíveis. Os fatores condicionantes dos escorregamentos considerados foram declividade, litologia, acúmulo defl uxo e distância de lineamentos. A padronização desses fatores foi realizada por meio da aplicação de funções fuzzy e a importância relativa de cada um na predisposição do terreno a escorregamentos foi estabelecida com o apoio da técnica AHP (Analytic Hierarchy Process), com base no conhecimento de especialistas locais. Por fi m, a integração dos fatores em ambiente SIG se deu por meio do método denominado Combinação Linear Ponderada (WLC). Para validar os resultados, utilizou-se um mapa inventário contendo 107 cicatrizes de escorregamentos, registradas entre 2007 e 2013. Os resultados indicam que 8,2% (39,38 km²) da área de estudo possui uma suscetibilidade alta e muito alta a escorregamentos. A validação dos resultados obteve uma exatidão geral de 95%, com uma área abaixo da curva ROC (Receiver Operating Characteristic) de 0,960. Portanto, o mapa obtido pode ser considerado útil para monitorar as áreas propensas a esses processos. Com base nos resultados, conclui-se que o método proposto é efi caz para a avaliação da suscetibilidade, uma vez que os resultados obtidos são robustos e que não foi necessária uma quantidade extensa de dados de entrada.This paper presents the application of a multi-criteria analysis (MCA) tool for landslide susceptibility assessment in Porto Alegre municipality, southern Brazil. A knowledge driven approach was used, aiming to ensure an optimal use of the available information. The landslide conditioning factors considered were slope, lithology, fl ow accumulation and distance from lineaments. Standardization of these factors was done through fuzzy membership functions, and evaluation of their relative importance for landslide predisposition was supported by the analytic hierarchy process (AHP), based on local expert knowledge. Finally, factors were integrated in a GIS environment using the weighted linear combination (WLC) method. For validation, an inventory, including 107 landslide points recorded between 2007 and 2013 was used. Results indicated that 8.2% (39.40 km²) of the study area are highly and very highly susceptible to landslides. An overall accuracy of 95% was found, with an area under the receiver operating characteristic (ROC) curve of 0.960. Therefore, the resulting map can be regarded as useful for monitoring landslide-prone areas. Based on the fi ndings, it is concluded that the proposed method is eff ective for susceptibility assessment since it yielded meaningful results and does not require extensive input data.application/pdfengRevista Brasileira de Geomorfologia. Uberlândia. Vol. 18, n.4 (out./dez. 2017), p. 719-735Análise de riscoDeslizamento de terraPorto Alegre (RS)Porto AlegreAnalytical Hierarch ProcessAHPLandslidesMulti-criteria analysis applied to landslide susceptibility mappingAnálise multi-critério aplicada ao mapeamento da suscetibilidade a escorregamentos info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001085644.pdf.txt001085644.pdf.txtExtracted Texttext/plain58810http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/188609/2/001085644.pdf.txt65bbf3274d2e359d87331d273cdb88a4MD52ORIGINAL001085644.pdfTexto completo (inglês)application/pdf3550032http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/188609/1/001085644.pdfe7db20df91ea39d341ca40699401c9c3MD5110183/1886092020-07-30 03:38:27.005174oai:www.lume.ufrgs.br:10183/188609Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2020-07-30T06:38:27Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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