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标题：Mapeamento de Suscetibilidade a Movimentos de Massa a partir de Redes Neurais Artificiais
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作者：Renata Pacheco Quevedo ; Guilherme Garcia de Oliveira ; Laurindo Antonio Guasselli 等
期刊名称：Anuario de Instituto de Geociencias
印刷版ISSN：0101-9759
电子版ISSN：1982-3908
出版年度：2020
卷号：43
期号：2
页码：128-138
DOI：10.11137/2020_2_128_138
出版社：Universidade Federal de Rio de Janeiro
摘要：Os movimentos de massa são um dos principais fenômenos responsáveis por desastres naturais no Brasil. O mapeamento pode auxiliar no ordenamento territorial das áreas suscetíveis. As redes neurais artificiais se destacam na modelagem e mapeamento de suscetibilidade por sua elevada acurácia, capacidade de aprendizagem e generalização dos resultados. Assim, este estudo teve como objetivo mapear áreas suscetíveis a movimentos de massa, considerando quatro conjuntos amostrais, a partir de um modelo de RNA. Para tal, foi elaborado um inventário de cicatrizes, extraídos atributos do terreno e analisados conforme sua importância para os modelos, organizados os conjuntos amostrais conforme duas áreas amostrais e dois processos de reamostragem, realizados treinamentos, validação e teste dos modelos, e reclassificação e espacialização das áreas suscetíveis. Foram identificadas 297 cicatrizes de movimentos de massa, as quais cobriram uma área de 1,06 km². As variáveis preditivas que apresentaram maior importância foram a elevação, seguida pela declividade, fator LS e profundidade do vale. Foi observado que a restrição de área para coleta de amostras aleatórias de não ocorrência pode afetar a capacidade de generalização do modelo, enquanto a redução do conjunto amostral de treinamento diminui o tempo de processamento, sem interferir significativamente na acurácia. Pode-se concluir que as RNA se mostraram capazes de modelar as áreas suscetíveis, com acurácia no mapeamento próximas ou superiores a 0,9.