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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Guimarães, Renato Fontes | - |
| Autor(es): dc.contributor | Hermuche, Potira Meirelles | - |
| Autor(es): dc.creator | Luiz, Argélica Saiaka | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-05-29T00:26:20Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-05-29T00:26:20Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-22 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-22 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-22 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-04-15 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/52071 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/984167 | - |
| Descrição: dc.description | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2024. | - |
| Descrição: dc.description | Os processos erosivos são fenômenos naturais que causama remoçãoeotransporte de solo, tendo como fatores naturais o clima, o relevo, a vegetação, ageologia e o solo. No entanto, a interferência humana temcontribuídosignificativamente na intensificação desses fenômenos. Em particular nas cidades, oprocesso de urbanização altera o comportamento do escoamento superficial devidoa convergência do fluxo d´água e da impermeabilização do solo causadapelaimplantação de estruturas urbanas. Nesse contexto, o presente trabalhotemcomoobjetivo delimitar as áreas susceptíveis a ocorrência de processos erosivos, nasáreas urbanas do Distrito Federal, a partir de parâmetros morfométricos, derivadosde um Modelo Digital de Terreno (MDT) na escala de detalhe, utilizadosnamodelagem de algoritmos de aprendizado de máquina. A metodologiafoi divididanas seguintes etapas: a) obtenção e definição dos parâmetros morfométricos; b)mapeamento de feições ocasionadas pelos processos erosivos; c) treinamentodeamostras; d) aplicação dos modelos de aprendizado de máquina (Forest BasedeGradiente Boosting), e) validação. Os resultados obtidos demonstramqueosmodelos utilizados apresentam eficácia em relação à predição. Ambos osmodelostiveram melhor desempenho quando foi acrescentado os parâmetros quedefinemasáreas úmidas. Na comparação dos resultados, o modelo Gradient Boostingobtevemaior grau de acerto, delimitando uma área susceptível menor, alémdeter maiorvelocidade de processamento. O mapeamento obtido fornece uma visãoholísticadas áreas de vulnerabilidade, servindo de subsídio para orientar as tomadasdedecisão no planejamento urbano, prevenindo prejuízos sociais e econômicos. | - |
| Descrição: dc.description | Erosive processes are natural phenomena that cause the removal and transportationof soil, with climate, topography, vegetation, geology, and soil beingthenatural factors involved. However, human interference contributes significantlytotheintensification of these phenomena. In the cities, the urbanization processchangesthe behavior of surface runoff due to the convergence of water flowandsoil waterproofing caused by the implementation of urban structures. In this context, thepresent work aims to delimit the areas susceptible to the occurrenceof erosiveprocesses, in the urban areas of the Federal District, based on morphometricparameters, derived from a Digital Terrain Model (MDT) at the detail scale, usingmodeling of machine learning algorithms. The methodology was dividedintothefollowing steps: a) Obtaining and defining morphometric parameters; b) mappingoffeatures caused by erosion processes; c) training; d) application of twosupervisedMachine learning methods, Forest Based, and Gradient Boosting), e) validation. Theresults demonstrate that the models are effective in relation to prediction. Bothmodels performed better when included parameters that define wetlands. Whencomparing the results, the Gradient Boosting method achieved a greater degreeofaccuracy, even delimiting a smaller susceptible area, with faster processing. Themapping obtained provides a holistic view of vulnerable areas, serving asabasistoguide decision-making in urban planning, preventing social and economic losses. | - |
| Descrição: dc.description | Instituto de Ciências Humanas (ICH) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Geografia (ICH GEA) | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Geografia | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem de máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processos erosivos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Área urbana | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Distrito Federal (Brasil) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Análise morfométrica | - |
| Título: dc.title | Mapeamento de áreas susceptíveis aos processos erosivos a partir da aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina, utilizando índices morfométricos | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB - Rep. 1 | |
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