XX SBSR
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Nome do Campo
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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
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Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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v
1° Autor
(*)
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Grupo (1° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
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CGIP
CORCR
COPDT
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YYY
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CAP
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Afiliação (1° Autor)
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2° Autor
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Grupo (2° Autor)
CGCE
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SER
Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
(*)
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Grupo (3° Autor)
CGCE
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DIEEC
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
Páginas
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Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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O mapeamento de suscetibilidade a deslizamentos de terra são uma importante ferramenta para a redução de risco de desastres. Apesar da disseminação de pesquisas utilizando métodos de aprendizagem de máquina para mapeamento de deslizamentos de terra ao redor do mundo, poucos foram desenvolvidos para a América do Sul. Assim, o presente estudo teve como objetivo a modelagem de suscetibilidade a deslizamentos de terra na bacia hidrográfica do rio Palena, localizado no sul do Chile, a partir do modelo Random Forest. Com base nos resultados, foi observado que o modelo alcançou um nível de excelência em seu desempenho (AUC = 0.9937). Além disso, o mapeamento permitiu verificar uma maior presença de áreas altamente suscetíveis junto às zonas de maior declividade, a montante da bacia. Por fim, pode-se inferir que o RF apresenta potencial para prever a suscetibilidade a deslizamentos de terra. ABSTRACT: Landslide susceptibility mapping is an important tool for disaster risk reduction. Despite the dissemination of research using machine learning methods to map landslide susceptibility around the world, few of them were developed for South America. Thus, the present study aimed to model and map landslide susceptibility in the Palena River basin, located Southern Chile, using the Random Forest model. According to the results, it was observed that the generated model reached a level of excellence in its performance (AUC = 0.9937). Moreover, the mapping showed a greater presence of high and very high landslide susceptible areas along the steepest areas, mainly in the upstream portion of the basin. Finally, we could infer that the RF has the potential to predict landslide susceptibility.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
simone
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