masterThesis
Simulação e análise espacial de riscos de inundações usando dados LiDAR: estudo de caso da bacia do rio Una - PE
Autor
CAVALCANTI, Rafael Costa
Institución
Resumen
A pesquisa apresenta uma metodologia de simulação e análise espacial de áreas de risco de inundação usando Modelo Digital de Terreno (MDT) obtido com tecnologia Light Detection and Ranging (LiDAR), imagem RAPIDEYE, mapas de setores censitários do Censo 2010 do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), mapa das propriedades cadastradas e operações de álgebra de mapas. A partir da edição do MDTLiDAR foram geradas curvas de nível de cotas altimétricas simuladas que representam as calhas de inundação para altitudes ortométricas de 140 m, 150 m, 160 m, e 210 m; sendo realizado o cruzamento entre estas camadas de informação e os mapas de setores censitários do IBGE e de propriedades cadastradas, gerando assim dois mapas de risco de inundação para as diferentes bases demográficas. A adição de variáveis ponderadas (declividade, uso do solo e rotas de resgate), tornou possível calcular um critério de risco que foi espacializado em mapas de risco de inundação finais para as duas bases demográficas, o que permitiu o conhecimento do quantitativo populacional e das propriedades suscetíveis a maiores e menores riscos de inundação. CAPES This research aims to present a methodology for the simulation of flood risk areas using Digital Terrain Model obtained with Ligth Detection and Ranging technology (LiDAR), RapidEye image, maps of census tracts for the 2010 Census of the IBGE (Brazilian Institute of Geography and Statistics), and algebra map operation. From the MDT-LiDAR edition, contours were generated from different simulated levels to representing the flood rails for orthometric heights of 140 m, 150 m, 160 m and 210 m; and the cross between these layers of information and the IBGE census tract map and properties map, thereby generating two flood risk maps for different demographic bases. The addition of weighted variables (slope, land use and rescue routes), made it possible to calculate a risk criterion which was expanding in final flood risk maps for the two demographic bases, which allowed the knowledge of quantitative population and properties at higher and lower risk of flooding.