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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSERVIDONI, Lucas Emanuel-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5564449108316343por
dc.contributor.advisor1MINCATO, Ronaldo Luiz-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4649718876145527por
dc.contributor.advisor-co1AYER, Joaquim Ernesto Bernardes-
dc.contributor.referee1ROIG, Henrique Llacer-
dc.contributor.referee2KAWAKUBO, Fernando Shinji-
dc.contributor.referee3AYER, Joaquim Ernesto Bernardes-
dc.contributor.referee4RUBIRA, Felipe Gomes-
dc.date.accessioned2024-11-29T19:24:33Z-
dc.date.issued2023-03-12-
dc.identifier.citationSERVIDONI, Lucas Emanuel. Proposta metodológica para mapeamento de áreas vulneráveis a ocorrência de inundações no Brasil utilizando parâmetros geomorfométricos. 2023. 83 f. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais) - Universidade Federal de Alfenas, Alfenas, MG, 2023.por
dc.identifier.urihttps://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/2491-
dc.description.resumoAs inundações são os principais desastres naturais no Brasil, causando perda de vidas e danos socioeconômicos. Este trabalho propõe um modelo para a detecção remota de áreas naturalmente propensas a inundações devido às características morfométricas de seu relevo e redes de drenagem no Alto Rio Sapucaí em Minas Gerais, Brasil. Os parâmetros morfométricos utilizados foram a densidade de drenagem, densidade do rio, relação de relevo, índice de rugosidade, coeficiente de manutenção, fator de forma e comprimento da superfície do córrego. As áreas de risco apresentaram coeficiente de compacidade de 0,75 e fator de forma de 0,56, sendo ambos considerados de alto risco para inundações. Os resultados obtidos permitiram identificar uma equação preditiva significativa que sugeriu um valor de corte de 3,82 para a função discriminante; áreas com valores abaixo desse corte foram consideradas naturalmente mais vulneráveis à ocorrência de enchentes. Essas áreas foram corroboradas com os mapas de risco dos municípios. O mapa obtido pelo modelo proposto foi comparado com o mapa da Defesa Civil, e sua acurácia, segundo o coeficiente Kappa, foi de 0,83, indicando forte similaridade entre os dois mapas. Este trabalho então permitiu identificar uma forma de detecção remota de enchentes reduzindo custos operacionais, podendo cobrir uma grande área mapeada em um curto espaço de tempo. Isto é uma necessidade para um país com dimensões continentais como o Brasil onde constantemente é assolado por enchentes durante a estação chuvosa em praticamente todo o território.por
dc.description.abstractFloods are the main natural disasters in Brazil, causing loss of life and socioeconomic damage. This work proposes a model for the remote detection of areas that are naturally flood-prone due to the morphometric characteristics of their relief and drainage networks in the Alto Sapucaí River in Minas Gerais, Brazil. The morphometric parameters used were the drainage density, river density, relief ratio, roughness index, maintenance coefficient, form factor and stream surface length. The risk areas had a compactness coefficient of 0.75 and a form factor of 0.56, and both were considered a high risk for floods. The obtained results allowed the identification of a significant predictive equation that suggested a cutoff value of 3.82 for the discriminant function; areas with values under this cutoff were considered naturally more vulnerable to floods occurrences. These areas were corroborated with the emergency maps of the municipalities. The map obtained by the proposed model was compared with the Civil Defense map, and its accuracy, according to the Kappa coefficient, was 0.83, indicating strong similarity between the two maps. This work then allowed to identify a form of remote detection of floods reducing operational costs, being able to cover a large mapped area in a short period of time. This is a necessity for a country with continental dimensions like Brazil, where it is constantly affected by floods during the rainy season in practically the entire territory.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Marlom César da Silva (marlom.silva@unifal-mg.edu.br) on 2024-11-26T19:55:40Z No. of bitstreams: 1 Tese de Lucas Emanuel Servidoni.pdf: 3069184 bytes, checksum: 9796cc1192be01b4b8e4c461fa628a04 (MD5)eng
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dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-11-29T19:24:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese de Lucas Emanuel Servidoni.pdf: 3069184 bytes, checksum: 9796cc1192be01b4b8e4c461fa628a04 (MD5) Previous issue date: 2023-03-12eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Alfenaspor
dc.publisher.departmentPró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduaçãopor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNIFAL-MGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Ambientaispor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectDesastres naturaispor
dc.subjectSensoriamento remotopor
dc.subjectModelo matemáticopor
dc.subject.cnpqCIENCIAS BIOLOGICASpor
dc.titleProposta metodológica para mapeamento de áreas vulneráveis a ocorrência de inundações no Brasil utilizando parâmetros geomorfométricospor
dc.typeTesepor
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