METHOD FOR LANDSLIDES IDENTIFICATION AT THE SAO PAULO STATE COAST, BRAZIL

Luiz Augusto MANFRÉ, Eduardo Jun SHINOHARA, Janaina Bezerra SILVA, Raquel Nogueira Del Pintor SIQUEIRA, Mariana Abrantes GIANNOTTI, José Alberto QUINTANILHA

Resumo


Imagens de satélites são importantes ferramentas para mapear desastres naturais, principalmente deslizamento. O algoritmo Support Vector Machines (SVM) tem sido utilizado para classificar desastres naturais, apresentando resultados muito bons. Porém, algumas imagens apresentam sombras e brumas que dificultam o processo de classificação. Alguns realces minimizam esses problemas e facilitam a classificação. Esse artigo tem como objetivo apresentar um método de classificar um deslizamento próximo a uma importante rodovia do Estado de São Paulo, Brasil, utilizando imagens LANDSAT. Os algoritmos Máxima Verossimilhança (MLC) e SVM foram aplicados. Devido às sombras, a classificação inclui áreas erroneamente na de deslizamento. Para neutralizar a influência das sombras, o Índice de Diferença de Vegetação Normalizado (NDVI) foi aplicado, o que facilitou o treinamento e o processo de classificação. O algoritmo MLC não pode ser aplicado em apenas uma banda, o que é possível com o SVM. Assim, o SVM foi aplicado no realce NDVI, obtendo-se resultados muito superiores. A sobreposição da classificação com um Modelo Digital de Terreno permitiu a confirmação das áreas de deslizamento. O método apresentado foi muito eficiente para a área de estudo e pode ser replicado no mapeamento de deslizamentos

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