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Modelagem de suscetibilidade a deslizamentos em obras lineares : aplicação de aprendizado de máquina no mineroduto Minas-Rio.
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1023254
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Barella, Cesar Falcão | - |
| Autor(es): dc.contributor | Barella, Cesar Falcão | - |
| Autor(es): dc.contributor | Mendonça, Marcos Barreto de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Porto, Thiago Bomjardim | - |
| Autor(es): dc.creator | Teodorico, Rodrigo Brum | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:45:06Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:45:06Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-06-24 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/20375 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1023254 | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Geotécnica. Núcleo de Geotecnia, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. | - |
| Descrição: dc.description | O mapeamento de suscetibilidade a deslizamentos é uma ferramenta essencial para a gestão de riscos geotécnicos, especialmente em obras lineares como minerodutos, onde falhas estruturais podem resultar em impactos ambientais e econômicos significativos. A previsão desses eventos permite a identificação de áreas suscetíveis a deslizamentos, possibilitando a adoção de medidas preventivas para minimizar danos e otimizar a segurança da infraestrutura. Nesse contexto, este estudo desenvolveu um modelo preditivo de suscetibilidade a deslizamentos ao longo de um trecho do mineroduto Minas-Rio, utilizando técnicas de aprendizado de máquina, incluindo Florestas Aleatórias, Redes Neurais Artificiais e Regressão Logística. A seleção dos fatores condicionantes baseou-se em referências da literatura e em dados cartográficos disponíveis, abrangendo variáveis geológicas, geomorfológicas e hidrológicas. Para validar o modelo, foram aplicadas métricas estatísticas, como Área Sob a Curva ROC (AUC-ROC), Acurácia, F1-Score, Precisão, Sensibilidade e Especificidade, além da Taxa de Efetividade (TE) e da Curva de Predição, garantindo a confiabilidade dos resultados obtidos. Os achados indicam que o modelo baseado em Florestas Aleatórias apresentou o melhor desempenho, atingindo AUC = 0,996, acurácia = 0,976, F1-Score = 0,976, precisão = 0,977, sensibilidade = 0,976 e especificidade = 0,976, evidenciando sua elevada capacidade preditiva. O mapeamento gerado revelou que as regiões mais propensas a deslizamentos estão associadas a terrenos de alta declividade. A metodologia desenvolvida demonstrou potencial para ser aplicada em outras infraestruturas, auxiliando na tomada de decisão e na definição de estratégias de mitigação para reduzir os impactos geotécnicos. Como perspectivas futuras, sugere-se a incorporação de novas variáveis, o refinamento da caracterização geológica e a aplicação de técnicas avançadas de aprendizado de máquina, com o objetivo de aprimorar a precisão dos modelos de previsão de deslizamentos e fortalecer as práticas de gestão de risco geotécnico. | - |
| Descrição: dc.description | Landslide susceptibility mapping is an essential tool for geotechnical risk management, especially in linear infrastructures such as pipelines, where structural failures can lead to significant environmental and economic impacts. Forecasting such events enables the identification of landslide-prone areas, allowing the implementation of preventive measures to minimize damage and optimize infrastructure safety. In this context, this study developed a predictive landslide susceptibility model along a section of the Minas-Rio pipeline using machine learning techniques, including Random Forests, Artificial Neural Networks, and Logistic Regression. The selection of conditioning factors was based on literature references and available cartographic data, covering geological, geomorphological, and hydrological variables. To validate the model, statistical metrics were applied, such as Area Under the ROC Curve (AUC-ROC), Accuracy, F1-Score, Precision, Recall (Sensitivity), Specificity, Effectiveness Rate (ER), and Prediction Curve, ensuring the reliability of the results. The findings indicate that the Random Forest-based model showed the best performance, reaching AUC = 0.996, accuracy = 0.976, F1-Score = 0.976, precision = 0.977, sensitivity = 0.976, and specificity = 0.976, highlighting its high predictive capability. The generated map revealed that the region most susceptible to landslides are associated with steep slopes. The methodology developed showed potential for application in other infrastructures, supporting decision-making and the definition of mitigation strategies to reduce geotechnical impacts. For future research, it is suggested to incorporate new variables, improve geological characterization, and apply advanced machine learning techniques in order to enhance the accuracy of landslide prediction models and strengthen geotechnical risk management practices. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | aberto | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | - |
| Direitos: dc.rights | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 16/06/2025 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mecânica do solo - deslizamentos - geologia | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Geomática | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Engenharia geotécnica - gestão de riscos | - |
| Título: dc.title | Modelagem de suscetibilidade a deslizamentos em obras lineares : aplicação de aprendizado de máquina no mineroduto Minas-Rio. | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP | |
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