Evolu??o espa?o-temporal do uso de cobertura de terra e a suscetibilidade do Munic?pio de Angra dos Reis aos escorregamentos de terra

• Main Author: FERREIRA, Ana Carolina de Souza
• Other Authors: Ceddia, Marcos Bacis
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro 2017
• Subjects: Geoprocessing; Remote sensing; Factor analysis of binary correspondence; Landslide; Geoprocessamento; Sensoriamento remoto; An?lise Fatorial de Correspond?ncia Bin?ria; Deslizamento de terra; Agronomia - Ci?ncia do Solo
• Online Access: https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/1950

Submitted by Jorge Silva ([e-mail]) on 2017-08-04T17:52:09Z No. of bitstreams: 1 2016 - Ana Carolina de Souza Ferreira.pdf: 18331249 bytes, checksum: 9721a15853e35eae143790bc006194f4 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-08-04T17:52:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016 - Ana Carolina de Souza Ferreira.pdf: 18331249 bytes, checksum: 9721a15853e35eae143790bc006194f4 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 === FAPERJ === Landslides in the municipality of Angra dos Reis have been considered as a serious problem for the government and authorities, because of increasing number of fatal victims and socioeconomic and environmental losses. However, despite the advances in the use of geoprocessing tools, an accurate alert and monitoring system of landslides has not yet been developed. From a technical point of view, this is due to the little quantitative understanding of the variables influencing the mass movements in the city, as well as the limited availability of detailed soil attribute maps that have direct effect on landslides (e. g. depth, water retention and water flow). This paper presents the hypothesis that there is still a lack of a quantitative study of the relationship between landslides events and its determinants. The objectives of this study were: a) to evaluate the changes of land use in the municipality between the years 1984 to 2014, through satellite images classification; b) to apply factor analysis binary correspondence (FABC) on the physical constraints that has the potential to explain the occurrence of landslide; c) To use the FABC results to generate landslide susceptibility map. To develop the study, we used the following dataset and maps, landslides data and satellite images: cadastral topographic map (1: 10,000), soil map (1: 25,000), land use map from 2002 (1: 25,000), 384 georeferenced events of landslide (CPRM), and orbital images of Landsat -5 and -8 (INPE and USGS, respectively) in the period between 1984 to 2014. The landslide susceptibility map was validated using 25% of the landslides events of the original dataset, which were randomly selected. The land use maps show that despite the dramatic disasters associated with landslide, the urban area has almost doubled (from 23 km? in 1984 to 47 km? in 2014), with significant increase in the period between 2010-2014. The FABC stressed the most important variables associated with the landslides, which were: anthropic use (U3C), urban use (U4Z), hillside with rectilinear curvature (C2), steepness ranging from strong undulating to mountainous class (I2) and topographic wetness index ranging from 5 to 10 (TWI2). The BCFA further allowed defining the weights and the grades of each variable to generate the landslide susceptibility map, reducing the subjectivity in map generation. The High and Very High classes of landslide susceptibility map represent 61.78% of the territory and the accuracy reached 91.69% (54.17% of events in the very high and 37.52% in the high class). However, it is believed that the areas classified as high and very high can be better discriminated by introducing the soil depth and water retention maps. This gain of knowledge could improve the accuracy of the alert systems for landslides. === Os movimentos de massa (M.M) no munic?pio de Angra dos Reis t?m sido tradados como um grave problema para o poder p?blico e autoridades, pois o n?mero de v?timas fatais e os danos e preju?zos socioecon?micos e ambientais s?o crescentes. No entanto, apesar do avan?o no uso de ferramentas de geoprocessamento, ainda n?o se desenvolveu um sistema de alerta e monitoramento de M.M. Do ponto de vista t?cnico, isso se deve ao pouco conhecimento quantitativo das vari?veis que influenciam os movimentos de massa no munic?pio, bem como a pouca disponibilidade de mapas detalhados de atributos do solo que t?m efeito direto nos M.M (exemplo: profundidade, reten??o de ?gua e fluxo de ?gua dos solos). Neste trabalho apresenta-se a hip?tese de que falta ainda um estudo mais aprofundado e quantitativo da rela??o entre os eventos de M.M. e seus fatores determinantes. Assim, os objetivos desse estudo foram: a) avaliar as mudan?as do uso do solo no munic?pio entre os anos de 1984 e 2014, por meio da classifica??o de imagens orbitais; b) aplicar a an?lise fatorial de correspond?ncia bin?ria (AFCB) nas condicionantes f?sicas que tem potencial para explicar a ocorr?ncia de M.M.; c) utilizar os resultados da AFCB para gerar mapas de suscetibilidade a M.M. Para o desenvolvimento do estudo utilizou-se os seguintes bancos de dados e mapas, dados de M.M e imagens dispon?veis: mapa topogr?fico cadastral (1:10.000), mapa de solo (1:25.000), mapa de uso do solo (1:25.000 ? 2002), 384 eventos de M.M georreferenciados (CPRM), imagens orbitais dos sat?lites Landsat -5 e Landsat -8 (INPE e USGS, respectivamente) dos anos de 1984 a 2014. O mapa de suscetibilidade a M.M. foi validado a partir da compara??o da classifica??o efetuada com 25% dos eventos selecionados aleatoriamente. Os mapas de classes de uso demonstram que apesar das dram?ticas cat?strofes associadas aos M.M., a ?rea urbana praticamente dobrou (de 23 km? em 1984 para 47 km? em 2014), com sens?vel aumento no per?odo de 2010 a 2014. A AFCB destacou que as vari?veis mais importantes associadas aos M.M. foram: uso campo antr?pico (U3C), uso urbano (U4Z), curvatura do terreno retil?nea (C2), classe de declividade forte ondulada a montanhosa (I2) e ?ndice topogr?fico de umidade variando de 5 a 10 (TWI2). A AFCB permitiu ainda auxiliar na decis?o dos pesos e notas de cada vari?vel para gerar o mapa de suscetibilidade a M.M, reduzindo a subjetividade na gera??o do mapa. As classes de suscetibilidade Alta e Muito Alta ao M.M. representam 61.78% do territ?rio e a acur?cia atingiu 91.69% (54.17% dos eventos na classe muito alta e 37.52% na alta). No entanto, acredita-se que as ?reas classificadas como alta e muito alta possam ser melhor discriminadas com a introdu??o de mapas de profundidade do solo e de reten??o de ?gua. Esse ganho de conhecimento aperfei?oaria o desenvolvimento de sistemas de alerta a M. M.