dc.creator | Abib, Viviane Caroline Oliveira | |
dc.date.accessioned | 2023-09-26T11:33:04Z | |
dc.date.available | 2023-09-26T11:33:04Z | |
dc.date.issued | 2023-07-21 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/30273 | |
dc.description.abstract | The mapping of floodable areas is a non-structural measure, which acts as a control
measure, assisting the decision-making process of State entities, which have the
legislative obligation to carry out urban planning aimed at preventing disasters and
calamities, such as floods. This study aimed to analyze the uncertainties of a flood
mapping made from remote sensing, using satellite images (ALOS and SRTM),
compared to the mapping of a flood event, in a sub-basin located within the basin
hydrographic analysis of the Piabanha River, made with field topography data. The
two digital elevation models (DEM) were filtered in the CloudCompare software,
generating two new DEMs for analysis. The DEMs were subjected to the modeling
process in the HE CRAS software, following the same parameters used in the
original reference modeling. The results showed that the mapping of flood areas,
made using remote sensing, can be applied in places where there is no mapping of
the flood area, in an accessible way and can be carried out from any location. The
modeling must be done with the filtered DEMs, which obtained higher levels of
combination with the reference mapping and that a margin of error is added around
the modeling, especially in stretches where the watercourse has sinuous curves,
since the Modeling does not precisely delimit these areas. The data shows that
approximately 40% of the modeling done by remote sensing would occupy a zone
with a high probability of flooding and the remainder can be delimited as a medium
and low probability zone, at the planner's discretion. Finally, the objective of the study
was concluded, identifying the uncertainties of flood mapping with remote sensing
and suggesting points of attention for the application of the method in other analyses.
In this way, one of the main urban problems in Brazilian municipalities, floods, can
have a source of supporting data, so that prevention measures can be taken, without
the need for excessive professional and financial resources. Furthermore,
researchers and universities can remotely map the basins and make them publicly
available, so that the committees responsible for the river basins or public administrators can use them during the management of municipalities, helping urban
planning that prevents the impacts of the flooding process. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Inundação | por |
dc.subject | Sensoriamento remoto | por |
dc.subject | Planejamento urbano | por |
dc.subject | Mapeamento de áreas inundáveis | por |
dc.subject | Inundation | eng |
dc.subject | Remote sensing | eng |
dc.subject | Urban planning | eng |
dc.subject | Mapping of floodable areas | eng |
dc.title | Mapeamento de áreas inundáveis através de sensoriamento remoto: análise de incertezas | por |
dc.title.alternative | Mapping of flood areas using remote sensing: uncertainty analysis | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | O mapeamento de áreas inundáveis é uma medida não-estrutural, que atua como
uma medida de controle, auxiliando o processo de tomada de decisão dos entes do
Estado, que tem a obrigação legislativa de efetuarem planejamentos urbanos
visando à prevenção de desastres e calamidades, como as inundações. Esse estudo
teve por objetivo analisar as incertezas de um mapeamento de inundação feito a
partir de sensoriamento remoto, com a utilização de imagens de satélite (ALOS e
SRTM), comparando ao mapeamento de um evento de cheia, numa sub-bacia
localizada dentro da bacia hidrográfica do rio Piabanha, feito com dados de
topografia a campo. Os dois modelos digitais de elevação (MDE) foram submetidos
a uma filtragem no software CloudCompare, gerando dois novos MDEs para a
análise. Os MDEs foram submetidos ao processo de modelagem no software
HECRAS, seguindo os mesmos parâmetros utilizados na modelagem original de
referência. Os resultados mostraram que o mapeamento das áreas de inundação,
feito a partir de sensoriamento remoto, é possível de ser aplicado em locais onde
não há um mapeamento da área de inundação, de modo acessível e podendo ser
realizado de qualquer localidade. A modelagem deve ser feita com os MDEs
filtrados, que obtiveram maiores índices de combinação com o mapeamento de
referência e que seja acrescentada uma margem de erro no entorno da modelagem,
principalmente em trechos onde o curso d’água possui curvas sinuosas, visto que a
modelagem não delimita com precisão essas áreas. Os dados mostram que
aproximadamente 40% da modelagem feita por sensoriamento remoto ocupariam
uma zona com alta probabilidade de inundação e o restante pode ser delimitado
como zona de média e baixa probabilidade, a critério do planejador. Por fim, o
objetivo do estudo foi concluído, identificando as incertezas do mapeamento de
inundação com sensoriamento remoto e sugerindo pontos de atenção para a
aplicação do método em outras análises. Dessa forma, um dos principais problemas
urbanos dos municípios brasileiros, as inundações, podem ter uma fonte dados de
embasamento, para que medidas de prevenção sejam tomadas, sem o
desprendimento de excessivos recursos profissionais e financeiros. Outrossim,
pesquisadores e universidades, podem mapear remotamente as bacias e
disponibilizar publicamente, para que os comitês responsáveis pelas bacias
hidrográficas ou administradores públicos, possam utilizar durante a gestão dos
municípios, auxiliando um planejamento urbano que previna os impactos do
processo de inundação. | por |
dc.contributor.advisor1 | Cruz, Rafael Cabral | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1246969166762146 | por |
dc.contributor.referee1 | Piccili, Daniel Alasia | |
dc.contributor.referee2 | Trentin, Aline Biasoli | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/0153754005033310 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Engenharia Ambiental | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |