Mapeamento da suscetibilidade a movimentos de massa na Quarta Colônia (RS) por meio de aprendizado de máquina
DOI :
https://doi.org/10.28998/contegeo.11i.25.20964Mots-clés :
Aprendizado de máquina, clustering, movimentos de massa, Quarta Colônia, aprendizado não supervisionadoRésumé
Os movimentos de massa são processos frequentemente desencadeados por eventos pluviométricos, potencializados por condições específicas do relevo. A presente pesquisa avaliou a aplicabilidade de métodos de aprendizado de máquina na Quarta Colônia, Rio Grande do Sul, a partir de um inventário com 2.318 cicatrizes construído com imagens de satélite, bases secundárias e verificação manual. Foram testados algoritmos supervisionados e não supervisionados, empregando variáveis geomorfológicas, topográficas e hidrológicas, como declividade, elevação, curvatura, orientação, Índice Topográfico de Umidade e Índice de Concentração de Rugosidade. Entre os modelos supervisionados, o Gradient Boosting apresentou o melhor desempenho geral e foi adotado como referência. Nos métodos de clustering, K-Means e Louvain demonstraram potencial para identificar áreas mais suscetíveis, especialmente com a inclusão das variáveis hidrológicas, embora com concordância apenas moderada em relação ao modelo supervisionado. Os resultados indicam que as classes mais altas de suscetibilidade concentram a maior parte das cicatrizes, em ambos os métodos, evidenciando um padrão de resultado. Conclui-se que as abordagens são complementares, sendo os modelos supervisionados mais precisos e os não supervisionados mais úteis para análises exploratórias
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