Introdução à Análise de Movimento usando Visão Computacional

Pretende-se com este trabalho fazer uma introdução ao que tem vindo a ser realizado no domínio do seguimento e análise de movimento recorrendo a visão computacional.Assim no primeiro capítulo deste relatório faremos referência aos vários tipos de movimento e analisaremos as fases que compõem um sistema comum de captura e análise de movimento, descrevendo sucintamente alguns trabalhos realizados nesta área.Seguidamente, no segundo capítulo, faremos uma apresentação mais detalhada da área do seguimento e análise de movimento humano de corpo inteiro; nomeadamente, no reconhecimento da pose e do reconhecimento do andar e de gestos.Finalmente, no terceiro e último capítulo, daremos ênfase à análise de imagem médica e exemplificaremos, sumariamente, algumas das suas aplicações.With this work we intend to introduce what has been done in the domain of tracking and motion analysis by using computational vision.Therefore in the first chapter of this report we will refer the various types of motion, and analyse the steps that compose a general system of movement capture and analysis, by succinctly describing some works done in this field.Then, in the second chapter we will do a more detailed study about the area of human entire body tracking and motion analysis; namely, in pose recognition and in the recognition of gait and gestures.Finally, in the third and last chapter, emphasis will be given to the medical images analysis and we will summarily exemplify some of its applications

Modelos espacialmente explícitos de movimentação animal como subsídio para o delineamento de áreas de conservação da natureza

Orientador : Prof. Dr. Marcio Roberto PieCo-orientador : Prof. Dr. Marcos Gomes Eleutério da LuzDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Ecologia e Conservação. Defesa: Curitiba, 26/02/2013Inclui referênciasResumo: A redução e fragmentação de habitat são duas das principais causas de alteração na composição, distribuição e extinção de espécies animais nos mais diversos ecossistemas. Para compreender e lidar com suas consequências, é necessário entender como os organismos interagem entre si e com o seu entorno levando em conta, de forma explícita, padrões de movimentação e estruturas espaciais de distribuição de habitat. Nesta dissertação, como meio de subsídio para o delineamento de áreas de conservação da natureza, a interação de animais com seu ambiente é abordada a partir de duas formulações de modelos baseados em indivíduos. Essas abordagens têm como foco o processo de movimentação animal e utilizam caminhadas de Lévy como base para sua construção. Na primeira formulação, num contexto de paisagem, é discutido o problema do planejamento para conservação quando a área possível de ser conservada é limitada. Indivíduos se dispersando em cenários com diferentes graus de destruição e fragmentação de habitat são simulados, e mostramos como a melhor indicação de desenho de paisagem é dependente dos processos ecológicos que se objetiva conservar. Na segunda formulação, em escala local ou de área de vida, busca-se unir conceitos de área de vida e uso do espaço com padrões de movimentação animal, por meio da avaliação de estratégias ótimas de busca para animais que realizam forrageamento de ponto central. As simulações indicam casos em que esses animais possuem similaridades e diferenças de movimentação em relação a animais nômades, e geram hipóteses a serem testadas empiricamente. Para ambos os modelos, discute-se como a interação dos indivíduos com o ambiente tem consequências para conservação, em específico no que se refere aos objetivos de sobrevivência dos indivíduos e persistência das espécies. Palavras-chave: ecologia de movimento, ecologia de paisagens, conservação da biodiversidade, padrões de movimentação, caminhadas aleatórias.Abstract: Habitat reduction and fragmentation are two main causes of alteration in composition, distribution and extinction of animal species in different ecosystems. In order to understand and overcome these consequences, it is necessary to realize how organisms interact with each other and with their surroundings taking into account movement patterns and spatial structures of habitat distribution explicitly. In this thesis, aiming at aiding the outline of conservation areas, the interaction of animals with their environment is studied using two formulations of individual based models. These approaches focus on the process of animal movement and use Lévy walks as a basis for their construction. In the first formulation, in the landscape context, we discuss the problem of conservation planning when the area to be conserved is limited. Individuals dispersing in scenarios with different levels of habitat destruction and fragmentation are simulated, and we show how the most indicated landscape design depends on the ecological processes that one wants to conserve. In the second formulation, in the local or home-range scale, we aim at gathering the concepts of home-range and space use, and animal movement patterns, through the assessment of optimum search strategies for animals that perform central-place foraging. The simulations point out cases in which these animals have similarities and differences in movement, in comparison with free-ranging animals, what generates hypotheses to be empirically tested. For both models, we discuss how the interaction between individuals and the environment have consequences for nature conservation, especially for the purposes of individual survival and species' persistence. Key-words: movement ecology, landscape ecology, biodiversity conservation, movement patterns, random walks

Mapeamento de pivôs centrais no estado de São Paulo, ano base 2019.

O estado de São Paulo destaca-se por apresentar importantes incrementos na área irrigada desde a década de 1970, além de um número relativamente elevado de pivôs centrais. A adoção de novas metodologias para o mapeamento, com uso de imagens de melhor resolução, permite identificar as áreas de novos pivôs instalados, excluir áreas que deixaram de ser irrigadas e falsas identificações. Propomos, neste estudo, um mapeamento visual das áreas de pivôs centrais do estado de São Paulo para o ano de 2019, a partir da aquisição de imagens-base do par de satélites Sentinel 2, com resolução espacial de 10 m, na faixa do visível, coletadas na plataforma de computação em nuvem Google Earth Engine (GEE), para que os resultados sejam comparados aos resultados obtidos pelo método baseado em fontes de imagens da coleção Landsat, com resolução espacial de 30 m, também extraídos da plataforma GEE, porém utilizando algoritmos para classificação automática. O mapeamento proposto contabilizou 4.626 pivôs distribuídos em uma área de 202.786 ha, enquanto o método baseado em algoritmos com classificação automática contabilizou uma menor área, perto de 162 mil hectares. Assim, é possível avaliar que, mesmo com os grandes avanços da classificação automática, o método visual utilizando imagens-base Sentinel 2 ainda pode oferecer resultados satisfatórios. Mapeamentos mais exatos das áreas irrigadas do estado possibilitam aos tomadores de decisão saber em quais regiões ou municípios concentrar suas atuações e, entre outras ações, promover a execução das políticas públicas.Evento online. CIIC 2021

Definição e representação da corpora geoespacial para mapas indoor 3D a partir de nuvem de pontos

Orientador: Prof. Dr. Daniel Rodrigues dos SantosTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa : Curitiba, 15/12/2022Inclui referências: p. 149-156Resumo: O termo corpora geoespaciais é definido como um conjunto de dados geoespaciais, sistematizados segundo determinados critérios de maneira que sejam representativos do espaço que se deseja mapear, e pode, a partir de concepções probabilísticas e combinatórias analisar a colocabilidade de um dado geoespacial em decorrência da descrição do ambiente de interesse, buscando revelar respostas a partir de observações estatísticas e identificação de padrões de uso para uma coleção de amostras digitais, fazendo parte da Programação da Linguagem Natural, subárea do Aprendizado de Máquina. No contexto tridimensional, corpora geoespaciais 3D podem ser formulados por conjuntos de nuvens de pontos LiDAR e apresentam alto custo computacional para armazenamento, manipulação e visualização. Além disso, não é um conjunto de dados estruturado e que apresente semântica. Para estruturar e extrair conhecimento formalizado destes corpora geoespaciais 3D é proposto um método de generalização cartográfica 3D usando aprendizado de máquina. A metodologia é baseada na Hipótese da Naturalidade aplicada sobre corpora geoespaciais 3D e na parcimônia da descrição geométrica de ambientes indoor. O método é dividido em 4 etapas. Primeiramente, a partir da análise de autossimilaridade estatística de corpora geoespaciais 3D foram propostos operadores de simplificação. Segundo, foram definidos aspectos semânticos dos corpora analisados para extração de corpora 3D especializados de elementos construtivos empregando uma estratégia de aprendizado de máquina. A terceira etapa consistiu na agregação e simplificação dos corpora conforme feições planas usando o algoritmo RANSAC. Finalmente, é aplicado uma estratégia de agregação de superfícies planas em subespaços, baseada na parcimônia da descrição. Os experimentos foram realizados em seis conjuntos de dados provenientes de um sistema LiDAR terrestre, no modo estático. Os resultados obtidos demonstraram que o aprendizado de máquina e a parcimônia da descrição, explorando a Hipótese da Naturalidade e o contexto da Linguagem Natural, auxiliaram na definição e representação estruturada de corpora geoespaciais 3D para ambientes indoor. Os operadores de simplificação reduziram a massividade do conjunto de pontos em 86%. Enquanto a sua aplicação associada ao processo de agregação estruturou e reduziu a massa de dados em 94%.Abstract: The term geospatial corpora is defined as a set of geospatial data, systematized according to certain criteria so that they are representative of the space to be mapped, and can, based on probabilistic and combinatorial concepts, analyze the collocation of a geospatial data in the occurrence of the description of the environment of interest, seeking to reveal answers from statistical observations and identification of usage patterns for a collection of fingerprints, as part of Natural Language Programming, subarea of Machine Learning. In the three-dimensional context, 3D geospatial corpora can be formulated by sets of LiDAR point clouds and present a high computational cost for storage, manipulation and visualization. Furthermore, it is not a structured and semantic dataset. To address this problem, a method for 3D cartographic generalization of LiDAR points clouds using deep learning is proposed. The proposed method is based on the naturalness hypothesis centered on LiDAR point clouds and parsimony of the geometric description of indoor environments. The contribution of the proposed four-fold. First, a set of operators for simplification tasks is defined from a LiDAR point clouds correlation statistical technique. Second, a deep learning technique is used for LiDAR point clouds semantic segmentation. Third, the RANSAC algorithm is executed to fit planar surfaces. Finally, a parsimony descriptor-based aggregation strategy is investigated. The proposed method was tested on six sets of LiDAR point clouds. The experimental results have demonstrated that by exploring the naturalness hypothesis centered on LiDAR point clouds, indoor environment modeling was successfully obtained for LoD2. The operators for simplification reduced the high volume of the LiDAR data by around 86%. On the other hand, the aggregation task showed that the LiDAR data can be reduced by around 94%

A dinâmica urbana: da compreensão à construção de um modelo de identificação dos padrões de crescimento urbano por meio das métricas espaciais da paisagem : o caso do distrito da Lagoa da Conceição

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo, Florianópolis, 2016.Com mais de 80% da sua população vivendo nas cidades, o Brasil vem registrando gradativamente o aumento de suas áreas urbanas. Este crescimento urbano, marcado por rápidas e intensas mudanças, denota a demanda progressiva por terras, levando a ocupações em ampla escala e com significativos impactos ambientais e na estrutura físico-territorial. Principalmente, frente a uma nova forma de crescimento urbano que vem se mostrando uma tendência mundial, conhecida como dispersão urbana. Responsável pela expansão ostensiva de áreas urbanas sob os espaços rurais, leva a um cenário de fragmentação, estruturas urbanas polinucleadas e com baixas densidades populacional e construtiva. Porém, essa dinâmica de urbanização dispersa gera dificuldades aos municípios no que concerne ao gerenciamento e planejamento de suas áreas. Estes, refletidos em equívocos na determinação do crescimento das áreas urbanas e da sua organização espacial. Dessa forma, a partir do recorte espacial do Distrito da Lagoa da Conceição- Florianópolis, o trabalho visa compreender o processo de crescimento urbano por meio da definição de padrões de crescimento e de identificação de suas características, de modo a contribuir na definição de critérios e diretrizes de planejamento urbano. Como mecanismos para tal, a realização da análise espaço-temporal registrada entre 1957 e 2012, analisando o crescimento das manchas urbanas através da adoção de métricas espaciais, cujas técnicas são oriundas da ecologia da paisagem. A partir da obtenção de variáveis expressas em índices quantitativos, qualitativos e da criação de novos atributos medidos pela distância euclidiana entre os fragmentos urbanos, há a caracterização das manchas e o estabelecimento dos padrões de crescimento urbano em fragmentação ou expansão/preenchimento. Posteriormente, utilizando-se o método estatístico de regressão logística, a identificação das variáveis representativas desse processo de crescimento urbano e a construção de seu modelo matemático. Assim, obtendo-se um modelo de desenvolvimento urbano, o qual permite estabelecer, em função das características de uma mancha urbana, a probabilidade desta se configurar em determinando padrão.Abstract : With more than 80% of its population living in cities, Brazil has gradually registered the increase in its urban areas. This urban growth, marked by rapid and intense changes, denotes the progressive demand for land, leading to occupations on a large scale and with significant environmental impacts and physical-territorial structure. Mainly, in front of a new form of urban growth that has been showing a worldwide tendency, known as urban sprawl. Responsible for the ostensive expansion of urban areas under rural spaces, it leads to a scenario of fragmentation, polynucleated urban structures with low population and constructive densities. However, this dynamic of dispersed urbanization generates difficulties for municipalities in what concerns the management and planning of their areas. These, reflected in misconceptions in determining the growth of urban areas and their spatial organization. Thus, from the spatial clipping of the District Lagoa da Conceição - Florianópolis, the aim of this study is to understand the process of urban growth by defining patterns of growth and identifying their characteristics, in order to contribute to the definition of criteria and urban planning guidelines. As a mechanism for this, the realization of space-time analysis recorded between 1957 and 2012, analyzing the growth of urban spots through the adoption of spatial metrics, whose techniques come from landscape ecology. From the obtaining of variables expressed in quantitative, qualitative indexes and the creation of new attributes measured by the euclidean distance between the urban fragments, there is the characterization of the spots and the establishment of urban growth patterns in fragmentation or expansion / filling. Later, using the statistical method of logistic regression, the identification of the representative variables of this process of urban growth and the construction of its mathematical model. Thus, obtaining a model of urban development, which allows to establish, according to the characteristics of an urban spot, the probability of this being set in determining standard

Contribuição à parametrização do método do hidrograma geomorfológico aplicado a pequenas e médias bacias

Orientador: Prof. Dr. Heinz Dieter Oskar August FillTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e Ambiental. Defesa : Curitiba, 22/06/2023Inclui referências: p. 184-205Resumo: O hidrograma unitário instantâneo geomorfológico (HUIG) representa uma solução para a previsão da vazão de escoamento direto em bacias de pequeno e médio porte, desprovidas de dados de vazão observados. A sua aplicação necessita da estimação do tempo de concentração e das razões geomorfológicas (parâmetros morfométricos) da bacia e evento a representar. Este estudo caracterizou fisicamente 14 bacias sul brasileiras, segundo 10 parâmetros morfométricos e analisou suas correlações. O Modelo Digital de Elevação (MDE), disponibilizado pelo projeto TOPODATA do INPE (2008), com resolução espacial de 30 metros, foi tratado e complementado com informações do SIG Google Earth. As razões geomorfológicas de bifurcação (RB), comprimento dos cursos d'água - (RL), área de contribuição (RA) e declividade médias (RS) das sub-bacias foram estimadas através de dois métodos correntemente utilizados e um terceiro método proposto neste estudo. Foi proposta uma metodologia alternativa para a estimação do tempo de concentração, baseada na teoria da onda cinemática, com o incremento do novo conceito denominado Área Parcial de Drenagem (APD), permitindo associar o resultado às características físicas e hidrológicas das bacias e dos eventos. O conjunto de conceitos e métodos propostos foram aplicados na parametrização do HUIG, considerando os tempos de contração observado e estimado pelo método proposto, bem como, pelos três métodos distintos de estimação das razões geomorfológicas. A análise proposta foi aplicada nas 14 bacias em 54 eventos observados. Como resultados, além da caracterização e classificação das bacias, pôde-se propor dois novos parâmetros morfométrico: o indicador da declividade média dos rios, que representa sinteticamente a declividade média dos todos rios da bacia, e o coeficiente de suscetibilidade de enchentes, sendo este último um ótimo indicador para análise do risco de cheias em bacias de pequeno e médio porte. Foram propostos também critérios de classificação de alguns parâmetros morfométricos. Os valores de RB mantiveram-se entre 3,0 e 6,0, já RL e RA ficaram entre 2,0 e 5,0, apresentando progressões geométricas. Já RS apresentou valores oscilando em torno de 1,0, sem progressão definida, logo, concluiu-se que este não segue as Leis de Horton, mas pode servir como indicador do perfil hipsométrico da bacia. Também se pôde concluir que o método proposto para a estimação das Razões Geomorfológicas possibilitou uma diminuição na incerteza. O método proposto para estimar o tempo de concentração apresentou resultados superiores aos das equações empíricas utilizadas na comparação. Conclui-se que o tempo de concentração não é uma característica intrínseca das bacias hidrográficas, variando também com os eventos hidrológicos. Além disso, identificou-se a influência do escoamento nas vertentes, bem como a relevância do coeficiente de rugosidade de Manning, na estimativa do tempo de concentração. Por fim, propôs-se um método para estimar a velocidade média de escoamento direto do HUIG. Identificou-se que está relacionada à assimetria geomorfológica da bacia, definida pela relação entre a distância média percorrida pelo escoamento direto e o centro geomorfológico da bacia. O modelo simplificado proposto para o HUIG apresentou resultados satisfatórios, principalmente, se associado a um método de estimação das razões geomorfológicas representativo das características das bacias e do tempo de concentração coerente.Abstract: The Instantaneous Geomorphological Unit Hydrograph (IGUH) represents a solution for predicting direct runoff flow in small and medium-sized basins lacking observed flow data. Its application requires estimating the time of concentration and geomorphological ratios (morphometric parameters) of the basin and event to be represented. This study physically characterized 14 basins in southern Brazil using ten morphometric parameters and analyzed their correlations. The Digital Elevation Model (DEM), provided by the TOPODATA project of INPE (2008) with a spatial resolution of 30 meters, was processed and supplemented with information from Google Earth's GIS. The geomorphological ratios of bifurcation (RB), stream length (RL), drainage area (RA), and mean slope (RS) of sub-basins were estimated using two commonly used methods and a third method proposed in this study. An alternative methodology was proposed for estimating the time of concentration based on the theory of kinematic wave, incorporating the new concept called Partial Drainage Area (APD), which allows associating the result with the physical and hydrological characteristics of the basins and events. The set of proposed concepts and methods were applied to parameterize the IGUH, considering the observed time of concentration and the estimated time using the proposed method, as well as the three different methods of estimating the geomorphological ratios. The proposed analysis was applied to the 14 basins and 54 observed events. Among the results, besides the characterization and classification of the basins, two new morphometric parameters were proposed: the indicator of the mean slope of the rivers, which synthetically represents the average slope of all rivers in the basin, and the coefficient of flood susceptibility, the latter being an excellent indicator for flood risk analysis in small and medium-sized basins. Classification criteria for some morphometric parameters were also proposed. The RB values ranged from 3,0 to 6,0, while RL and RA ranged from 2,0 to 5,0, exhibiting geometric progressions. RS presented values oscillating around 1,0, without a defined progression, thus concluding that it does not follow Horton's laws but can serve as an indicator of the hypsometric profile of the basin. It was also found that the proposed method for estimating Geomorphological Ratios reduced uncertainty. The proposed method for estimating the time of concentration yielded superior results compared to the empirical equations used in comparison. It was concluded that the time of concentration is not an intrinsic characteristic of hydrographic basins, varying with hydrological events as well. The influence of slope runoff and the relevance of Manning's roughness coefficient in estimating the time of concentration were also identified. Finally, a method was proposed to estimate the average speed of direct runoff flow from the IGUH. It was found to be related to the geomorphological asymmetry of the basin, defined by the relationship between the average distance traveled by direct runoff and the geomorphological center of the basin. The simplified model proposed for the IGUH yielded satisfactory results, especially when associated with a method for estimating geomorphological ratios that are representative of the characteristics of the basins and a coherent time of concentration

APRENDIZADO DE MÁQUINA NA MODELAGEM DE INCÊNDIOS FLORESTAIS NO ESTADO DO ESPÍRITO SANTO

O principal problema encontrado quando da aplicação de técnicas de sistemas de informações geográficas e sensoriamento remoto para a predição de incêndios florestais é a necessidade de integrar diferentes fontes de dados. Os métodos aplicados, geralmente são baseados em técnicas de regressão ou em coeficientes que dependem de conhecimentos dos especialistas. Esta pesquisa objetivou testar a capacidade da árvore de classificação e regressão (CART) em avaliar o risco de incêndios florestais no estado do Espírito Santo. A análise CART é uma técnica estatística não paramétrica que gera regras de decisão na forma de uma árvore binária, para um processo de classificação ou de regressão. O produto MCD45A1 de área de queima, relativo a um período de 16 anos (2000-2015), foi utilizado para, a partir dos pontos centrais da célula de grade, obter um mapa de ocorrência de incêndio por meio de uma abordagem de densidade Kernel. O mapa resultante foi então utilizado como variável de entrada para a análise CART com variáveis de influência de incêndios usados como preditores. Um total de 12 variáveis preditoras foram determinadas de diversas bases de dados, abrangendo aspectos ambientais, físicos e socioeconômicos. As regras induzidas pelo processo de regressão permitiram a definição de diferentes níveis de risco, expressa em 35 unidades de gestão, utilizado para a produção de um mapa de predição de fogo. De acordo com os resultados, as áreas de maiores riscos no estado são representadas pela Região Nordeste, Vale do Rio Doce e Sudeste (Costa Sul). Os resultados do processo de regressão (r=0,94 e r²=0,88), a capacidade de análise do algoritmo CART para destacar as relações hierárquicas entre as variáveis preditoras e a interpretabilidade fácil das regras de decisão, representam uma ferramenta possível para melhor abordar o problema de avaliar e representar o risco de incêndios florestais. Palavras-chave: Estatística não paramétrica, Densidade Kernel, Algoritmo CART, Regras de decisão, Mapa de predição do fogo

Avaliação quantitativa da vulnerabilidade física associada a processos de deslizamentos de encostas

Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Geotecnia, 2016.Risco é a probabilidade e a gravidade de um evento adverso à vida, à saúde, aos bens e ao ambiente (FELL et al., 2005). Quantitativamente, o risco é o produto de três variáveis: da ameaça, do potencial de perda do elemento exposto e do custo desse elemento, ou seja, o risco reflete as perdas prováveis de um ou mais elementos expostos diante da ocorrência de um evento adverso e as consequências por ele acarretadas. Eventos de movimentação de massa, como os escorregamentos, sempre envolvem uma análise complexa de avaliações e ações de gerenciamento de risco. Uma componente fundamental dessa análise é a vulnerabilidade que trata do potencial de perdas de um elemento ou um grupo de elementos expostos ao evento adverso. Recentes eventos de escorregamentos no Brasil, especificamente o desastre natural ocorrido em janeiro de 2011, na região serrana do Rio de Janeiro, suscitaram a abordagem desse tema. A área de estudo foi definida pelos limites do município de Nova Friburgo, onde houveram mais de 1600 deslizamentos de terra, atingindo áreas urbanas e não urbanas. A partir do levantamento dessas ocorrências e suas propriedades geométricas, por meio de ferramentas SIG, foi desenvolvida e validada uma metodologia de quantificação da vulnerabilidade das estruturas atingidas pela massa deslizante, possibilitando a quantificação do risco com dados acessíveis ao usuário. O desenvolvimento da metodologia se deu por meio da aplicação do método em um dos eventos ocorridos na Região Serrana do Rio de Janeiro, que atingiu várias estruturas em Nova Friburgo, o que fomentou a demonstração física matemática da equação proposta. A metodologia foi ratificada pela sua aplicação em uma área de trabalho na cordilheira Andina central, no município de Medellín, Colômbia, e ainda validada por um exercício de comparação com uma metodologia de quantificação da vulnerabilidade desenvolvida e aplicada na Coréia, apresentada por Kang et al. (2015). Após a conclusão desse trabalho a metodologia se apresenta como uma ferramenta sólida e satisfatória para os casos estudados e comprova a importância da quantificação da vulnerabilidade no cálculo do risco e em sua análise, em áreas sujeitas a eventos adversos de deslizamentos de terra.Risk is the probability and the gravity of an adverse event to life, health, goods and the environment (FELL et al., 2005). In quantitative terms, risk is the product of three variables: hazard, potential loss of the exposed element and the cost of this element, which means that risk reflects probable losses of one or more exposed elements facing an adverse event, and its consequences. Mass movement events, such as landslides, always involve a complex analysis of assessments and risk management actions. A crucial component of this analysis is the vulnerability that deals with the potential loss of an element or a group of elements exposed to the adverse event. Recent landslide events in Brazil, specifically the natural disaster occurred in January of 2011 in the mountain region of Rio de Janeiro, generated the approach of this topic. The study area was defined by the limits of the city of Nova Friburgo, where more than 1600 landslides took place, hitting urban and nonurban areas. After gathering these occurrences and their geometric properties, using GIS software, we developed a methodology capable of quantifying the vulnerability of the structures affected by the sliding mass, allowing the quantification of risk with accessible data to the user. The development of the methodology was accomplished by applying the method to one of the events occurred in the mountain region of Rio de Janeiro that had affected several structures in Nova Friburgo, which supported the mathematical physics demonstration of the proposed equation. The methodology was ratified by its use in a fieldwork in the Central Andes, in the city of Medellín, Colombia, and validated by an exercise of comparison with a methodology of quantification of vulnerability developed and used in Korea, as presented by Kang et al. (2015). After the conclusion of this work, the methodology is presented as a solid and satisfactory tool to the study cases, and proves the importance of quantification of vulnerability in the calculation and analysis of risk in those areas facing adverse events and landslides