A crise econômica brasileira, a apropriação das melhores áreas das cidades pelo mercado imobiliário mais a carência de áreas urbanizadas destinadas a moradia popular, favorece que os cidadãos de baixa renda ocupem as áreas desvalorizadas pelo mercado, como áreas ambientalmente frágeis, contribuindo para o aumento do perigo tanto desses locais como das pessoas que vivem neles. As inundações e os escorregamentos estão entre os desastres naturais mais comuns no Brasil, que são responsáveis por prejuízos de ordem social, ambiental e econômica, podendo resultar em perdas de vidas. As geotecnologias tornaram-se uma opção para auxiliar no mapeamento desses eventos e, consequentemente, ajudar na previsão de riscos, na avaliação de vulnerabilidades e na quantificação de perdas. As técnicas de Big Data também vêm se destacando por sua capacidade de integração de uma grande quantidade de bancos de dados, de diversas fontes e de formatos distintos; e colaborando para a melhoria da tomada de decisão, útil para a prevenção dos desastres ambientais. Este estudo teve como foco o entorno das estações Caieiras e Francisco Morato da Linha 7 - Rubi da CPTM, na qual esses eventos são frequentes e podem afetar a circulação de trens, além de acarretarem perdas econômicas e danos sociais aos moradores e trabalhadores da região. Dois índices foram criados para identificar os locais com uma maior interferência nas ocorrências de desastres naturais no entorno da linha férrea (IISEF) e os lugares que apresentam uma maior concentração de comunidades vulneráveis a esses tipos de eventos (IVSDN) através dos métodos da média aritmética simples, dos outliers e da análise de componente principal dos objetos espaciais. Esta pesquisa também identificou as necessidades e dificuldades de se realizar a transferência de dados (estruturados e não-estruturados) em SIG para um ambiente Big Data, utilizando as ferramentas de Big Data Geoespacial GeoMesa e Google Earth Engine. Esta Dissertação contribui para uma melhor compreensão dos desastres naturais, principalmente escorregamentos e inundações, e como eles afetam o sistema ferroviário, seus passageiros e moradores da região.

The brazilian economic crisis, the appropriation of the best areas of the cities by the real estate market plus the lack of urbanized areas destined for popular housing, favors that low-income citizens occupy areas devalued by the market, as environmentally fragile areas, contributing to the increase of the danger both from these places and from the people who live in them. Floods and landslides are among the most common natural disasters in Brazil, which are responsible for social, environmental and economic damage, which can result in loss of life. Geotechnologies have become an option to assist the mapping of these events and, consequently, to assist in risk prediction, vulnerability assessment and loss quantification. Big Data techniques have also stood out for their ability to integrate a large number of databases from different sources and in different formats; and it collaborates to improve decision making, useful for the prevention of environmental disasters. This study focused on the surroundings of the Caieiras and Francisco Morato stations on Line 7 - Rubi of CPTM, in which these events are frequent and can affect the circulation of trains, in addition to causing economic losses and social damage to residents and workers in the region. Two indexes were created to identify the places with the greatest interference in the occurrence of natural disasters around the railway line (IISEF) and the places that have the highest concentration of communities vulnerable to these types of events (IVSDN) using the simple arithmetic mean, outliers and main component analysis of space objects methods. This research also identified the needs and difficulties of transferring data (structured and unstructured) in GIS to a Big Data environment, using the tools of Big Data Geospatial: GeoMesa and Google Earth Engine. This master thesis contributes to a better understanding of natural disasters, especially landslides and floods, and how they affect the rail system, its passengers and residents of the region.