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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.44.2023.tde-03082023-071204
Document
Auteur
Nom complet
Guilherme Pereira Bento Garcia
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2023
Directeur
Jury
Carvalho, Carlos Henrique Grohmann de (Président)
Pizzato, Edilson
Vedovello, Ricardo
Negri, Rogerio Galante
Prieto, Carla Corrêa
Titre en portugais
Análise morfométrica e identificação semi-automática de escorregamentos no Brasil utilizando lidar, SfM-MVS e Deep Learning
Mots-clés en portugais
Deep Learning
Escorregamentos
Lidar
Structure-from-Motion-Multi-view Stereo
Resumé en portugais
Os escorregamentos sao processos naturais potencialmente destrutivos para a sociedade, responsáveis por desastres socioambientais devastadores causando perdas humanas e materiais. Ocorrem de forma recorrente no Brasil devido às características físicas e climáticas, e geram prejuízos anuais `a sociedade. Dessa forma, os escorregamentos representam um relevante objeto de estudos focados na prevenção e mitigação dos riscos associados a esses eventos. O avanço tecnológico das ultimas décadas promoveu importantes melhorias para os estudos de escorregamentos fornecendo novas ferramentas para coleta, manuseio e análise dos dados. Dados de alta resolução (HR - High Resolution) e de muito alta resolução (VHR - Very High Resolution) tornaram-se referencial de qualidade nos estudos de escorregamentos podendo ser obtidos por diferentes sensores (lidar Light Detection and Ranging, cameras digitais) e plataformas (RPA Remotely Piloted Aircraft, satélites, aeronaves) e analisados por diferentes técnicas de acordo com o objetivo principal de cada trabalho. O principal objetivo desse projeto foi explorar as principais tecnologias existentes para o estudo de escorregamentos e aplicar em diferentes áreas do território brasileiro para avaliar seus resultados em relação a eficácia, precisão, custo benefício e reprodutibilidade. A tese foi elaborada na forma de dois artigos científicos em que cada artigo se refere a um estudo específico de escorregamento com a utilização de diferentes ferramentas para sua execução, diferentes dados de entrada (topográficos ou espectrais) e diferentes escalas de trabalho. A distinção entre dados topográficos e espectrais é importante pois cada tipo de dado permite a execução de estudos específicos. Nesse projeto, o primeiro artigo utiliza dados topográficos (obtidos por lidar e RPA) para a análise morfométrica de um escorregamento enquanto que o segundo artigo utiliza dados espectrais (imagens CBERS4A) para a classificação supervisionada de escorregamentos reliquiares na Serra do Mar. As diferentes ferramentas e técnicas utilizadas em cada artigo são devidamente apresentadas nessa tese. Ambos os artigos obtiveram resultados relevantes sendo capazes de destacar a importância, as especificidades e a aplicabilidade de cada tipo de dado, ferramenta e técnica, além de sugerir a possibilidade de resultados promissores pela integração dos estudos. Os resultados dessa tese corroboram com os estudos mais recentes de escorregamento que demonstram a imensa potencialidade dessas novas ferramentas e técnicas, e indicam a importante contribuição dessas novas tecnologias no aprimoramento dos métodos tradicionais de estudo de escorregamentos. Assim, este trabalho espera contribuir para os estudos de escorregamentos demonstrando formas para aplicação e análise dessas ferramentas e técnicas nas condições específicas apresentadas nos artigos 1 e 2.
Titre en anglais
Morphometric analysis and semi-automatic detection of landslides in Brazil using lidar, SfM-MVS and Deep Learning
Mots-clés en anglais
Deep Learnin
Landslides
Lidar
Structure-from-Motion-Multi-view Stereo
Resumé en anglais
Landlsides are potentially destructive natural processes, responsible for socio-environmental disasters costing many human lives every year. Occur recurrently in Brazil due to terrain and climate conditions. Thus, landslides are an important object of interest for researchers that studies ways to prevent and mitigate the risks caused by these events. Ongoing technological development in the last decades improved landslide studies capability by providing new tools for data collection and analysis. High resolution (HR) and very high resolution (VHR) data have become the benchmark for quality in landslide studies that can be collected by differents plataforms (such as lidar Light Detection and Ranging, RPA Remotely Piloted Aircraft, and satellites) and evaluated by distinct techniques according to project goals. The main objective of this study is to explore the most outstanding technologies in landslide studies and apply them in differents areas of the brazilian territory to evaluate their results by precision, accuracy, cost-benefit and reproducibility. This thesis is presented in the form of two scientific papers in which each one refers to a particular landslide study that uses specific tools, input data and scale. Distinction between topographic and spectral data is relevant since each type of data is used for specific landslide studies. The first paper uses topographic data (acquired by lidar and RPA) for landslide morphometric analysis while the second paper uses spectral data (CBERS4A images) for semi-automatic detection of relict landslides. The different tools and techniques used in each paper are properly described in this thesis. Both papers presented great results and were able to highlight the importance, specificity and applicability of each type of data, tool and technique, in addition to suggesting the likelihood of interesting results by integrating the studies. The results achieved in this thesis corroborate with the most recent landslide studies that confirm the potentiality of these new tools and techniques, and indicates the great contribution to the improvement of traditional methods. This thesis hopes to contribute for landslide studies by showing how to handle the tools and techniques in the specific conditions presented in the scientific papers.
 
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Date de Publication
2023-08-03
 
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