A comparison of data mining techniques and multi-sensor analysis for inland marshes delineation

Inland Marsh (IM) is a type of wetland characterized by the presence of non-woody plants as grasses, reeds or sedges, with a water surface smaller than 25% of the area. Historically, these areas have been suffering impacts related to pollution by urban, industrial and agrochemical waste, as well as drainage for agriculture. The IM delineation allows to understand the vegetation and hydrodynamic dynamics and also to monitor the degradation caused by human-induced activities. This work aimed to compare four machine learning algorithms (classification and regression tree (CART), artificial neural network (ANN), random forest (RF), and k-nearest neighbors (k-NN)) using active and passive remote sensing data in order to address the following questions: (1) which of the four machine learning methods has the greatest potential for inland marshes delineation? (2) are SAR features more important for inland marshes delineation than optical features? and (3) what are the most accurate classification parameters for inland marshes delineation? To address these questions, we used data from Sentinel 1A and Alos Palsar I (SAR) and Sentinel 2A (optical) sensors, in a geographic object-based image analysis (GEOBIA) approach. In addition, we performed a vectorization of a 1975 Brazilian Army topographic chart (first official document presenting marsh boundaries) in order to quantify the marsh area losses between 1975 and 2018 by comparing it with a Sentinel 2A image. Our results showed that the method with the highest overall accuracy was k-NN, with 98.5%. The accuracies for the RF, ANN, and CART methods were 98.3%, 96.0% and 95.5%, respectively. The four classifiers presented accuracies exceeding 95%, showing that all methods have potential for inland marsh delineation. However, we note that the classification results have a great dependence on the input layers. Regarding the importance of the features, SAR images were more important in RF and ANN models, especially in the HV, HV + VH and VH channels of the Alos Palsar I L-band satellite, while spectral indices from optical images were more important in the marshes delineation with the CART method. In addition, we found that the CART and ANN methods presented the largest variations of the overall accuracy (OA) in relation to the different parameters tested. The multi-sensor approach was critical for the high OA values found in the IM delineation (> 95%). The four machine learning methods can be accurately applied for IM delineation, acting as an important low-cost tool for monitoring and managing these environments, in the face of advances in agriculture, soil degradation and pollution of water resources due to agrochemical dumping

Mapeamento de Suscetibilidade a Movimentos de Massa a partir de Redes Neurais Artificiais

Os movimentos de massa são um dos principais fenômenos responsáveis por desastres naturais no Brasil. O mapeamento pode auxiliar no ordenamento territorial das áreas suscetíveis. As redes neurais artificiais se destacam na modelagem e mapeamento de suscetibilidade por sua elevada acurácia, capacidade de aprendizagem e generalização dos resultados. Assim, este estudo teve como objetivo mapear áreas suscetíveis a movimentos de massa, considerando quatro conjuntos amostrais, a partir de um modelo de RNA. Para tal, foi elaborado um inventário de cicatrizes, extraídos atributos do terreno e analisados conforme sua importância para os modelos, organizados os conjuntos amostrais conforme duas áreas amostrais e dois processos de reamostragem, realizados treinamentos, validação e teste dos modelos, e reclassificação e espacialização das áreas suscetíveis. Foram identificadas 297 cicatrizes de movimentos de massa, as quais cobriram uma área de 1,06 km². As variáveis preditivas que apresentaram maior importância foram a elevação, seguida pela declividade, fator LS e profundidade do vale. Foi observado que a restrição de área para coleta de amostras aleatórias de não ocorrência pode afetar a capacidade de generalização do modelo, enquanto a redução do conjunto amostral de treinamento diminui o tempo de processamento, sem interferir significativamente na acurácia. Pode-se concluir que as RNA se mostraram capazes de modelar as áreas suscetíveis, com acurácia no mapeamento próximas ou superiores a 0,9

Espacialização e análise das inundações na bacia hidrográfica do rio Caí/RS

Este estudo teve como objetivos espacializar e analisar as inundações na bacia hidrográfica do rio Caí, RS, a partir de dados obtidos por sensoriamento remoto, de dados fluviométricos e da aplicação de técnicas de geoprocessamento. O tempo de retorno (TR) das cheias no rio Caí foi obtido com base em séries históricas de cota de três estações fluviométricas. A análise dessas séries históricas possibilitou o entendimento da distribuição sazonal das cheias na bacia. Foram utilizados dois modelos digitas de elevação (MDEs). Um deles elaborado pela interpolação das curvas de nível, pontos cotados e linhas de drenagem das cartas da DSG e o outro, a partir dos dados SRTM, disponibilizado na forma matricial, com resolução de 90 m. Através da interpretação de variáveis morfométricas (declividades, curvatura, perfis do relevo, etc.) derivadas dos MDEs e em informações obtidas em trabalhos de campo, foi elaborado um mapa de referência dos limites da inundação ocorrida em 24-25/09/2007. Posteriormente, as áreas de inundação, por elevação do nível dos cursos d’água, foram modeladas a partir dos MDEs SRTM e DSG. Verificou-se que mais de 75% dos eventos de grande magnitude ocorrem entre os meses de junho e outubro. A partir do mapeamento da inundação de 2007, observou-se que os municípios mais afetados foram Montenegro e São Sebastião do Caí, e que existe uma tendência maior de inundações à margem esquerda do rio Caí, provavelmente em virtude da deflexão que ocorre no médio curso. De modo geral, os modelos de inundação superestimaram as áreas atingidas, mas representaram satisfatoriamente os locais de maior avanço das águas.G.G. de Oliveira, D.L. Saldanha, L.A. Guasselli - Spatialization and analysis of flooding in the Caí River Basin/RS. This study aimed to spatialize and analyze the floods in the Caí river basin, RS, from data obtained by remote sensing, from streamflow data and the application of geospatial technologies. The turnaround time (TT) flooding in Caí river was obtained based on historical data quota of three gauged stations. The analysis of historical data allowed an understanding of seasonal flooding in the basin. We used two digital elevation models (DEM’s). One of them produced by interpolating the contour, measured points and drainage lines of the cartography of DSG and the other, from the SRTM data, available in matrix form, with a resolution of 90m.Through the interpretation of morphometric variables (slope, curvature, profile relief, etc.) derived from the DEM’s and information obtained from field campaign, has produced a reference map of the boundaries of the flood that occurred in 24-25/09/2007. Subsequently, areas of flooding, by raising the level of water courses were modeled from the SRTM and DSG DEM’s. It was found that over 75% of events of great magnitude occur between the months of June and October. From the mapping of the flood of 2007, it was observed that the municipalities most affected were Montenegro and São Sebastião do Caí, and there is a higher probability of floods on the left bank of the Caí river, probably due to the deflection that occurs in the middle course. Overall, the models overestimated the flood affected areas, but satisfactorily accounted for the biggest advance in local waters

Landslide susceptibility mapping using artificial neural networks

Os movimentos de massa são um dos principais fenômenos responsáveis por desastres naturais no Brasil. O mapeamento pode auxiliar no ordenamento territorial das áreas suscetíveis. As redes neurais artificiais se destacam na modelagem e mapeamento de suscetibilidade por sua elevada acurácia, capacidade de aprendizagem e generalização dos resultados. Assim, este estudo teve como objetivo mapear áreas suscetíveis a movimentos de massa, considerando quatro conjuntos amostrais, a partir de um modelo de RNA. Para tal, foi elaborado um inventário de cicatrizes, extraídos atributos do terreno e analisados conforme sua importância para os modelos, organizados os conjuntos amostrais conforme duas áreas amostrais e dois processos de reamostragem, realizados treinamentos, validação e teste dos modelos, e reclassificação e espacialização das áreas suscetíveis. Foram identificadas 297 cicatrizes de movimentos de massa, as quais cobriram uma área de 1,06 km². As variáveis preditivas que apresentaram maior importância foram a elevação, seguida pela declividade, fator LS e profundidade do vale. Foi observado que a restrição de área para coleta de amostras aleatórias de não ocorrência pode afetar a capacidade de generalização do modelo, enquanto a redução do conjunto amostral de treinamento diminui o tempo de processamento, sem interferir significativamente na acurácia. Pode-se concluir que as RNA se mostraram capazes de modelar as áreas suscetíveis, com acurácia no mapeamento próximas ou superiores a 0,9.Landslides are one of the main phenomena responsible for natural disasters in Brazil. Mapping can assess the spatial planning of susceptible areas. Artificial neural networks (ANN) stand out the susceptibility modeling and mapping by their high accuracy, as well as capacity learning and generalizing their results. Thus, this study aimed to map susceptible areas to landslides, considering four different sample sets, from an ANN model. For this, an inventory of landslides was drawn, with terrain attributes extracted and their importance to models analyzed, sample sets were organized according to two sample areas and two resampling processes, training, validation and test of the predictive models, followed by reclassification and spatialization of the susceptible areas. The were identified 297 landslides scars, covering a total area of 1.06 km². The most important predictive variables were elevation, slope, LS factor and valley depth. It was observed that the restriction of area for random sampling of non-occurrence may affect the model generalization capacity, while the reduction of the training sample set decreases the processing time, without significantly interfering with the accuracy. The ANN were able to model the susceptible areas, with mapping accuracy near or greater than 0.9

ESPACIALIZAÇÃO E ANÁLISE DAS INUNDAÇÕES NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO CAÍ/RS

Este estudo teve como objetivos espacializar e analisar as inundações na bacia hidrográfica do rio Caí, RS, a partir de dados obtidos por sensoriamento remoto, de dados fluviométricos e da aplicação de técnicas de geoprocessamento. O tempo de retorno (TR) das cheias no rio Caí foi obtido com base em séries históricas de cota de três estações fluviométricas. A análise dessas séries históricas possibilitou o entendimento da distribuição sazonal das cheias na bacia. Foram utilizados dois modelos digitas de elevação (MDEs). Um deles elaborado pela interpolação das curvas de nível, pontos cotados e linhas de drenagem das cartas da DSG e o outro, a partir dos dados SRTM, disponibilizado na forma matricial, com resolução de 90 m. Através da interpretação de variáveis morfométricas (declividades, curvatura, perfis do relevo, etc.) derivadas dos MDEs e em informações obtidas em trabalhos de campo, foi elaborado um mapa de referência dos limites da inundação ocorrida em 24-25/09/2007. Posteriormente, as áreas de inundação, por elevação do nível dos cursos d’água, foram modeladas a partir dos MDEs SRTM e DSG. Verificou-se que mais de 75% dos eventos de grande magnitude ocorrem entre os meses de junho e outubro. A partir do mapeamento da inundação de 2007, observou-se que os municípios mais afetados foram Montenegro e São Sebastião do Caí, e que existe uma tendência maior de inundações à margem esquerda do rio Caí, provavelmente em virtude da deflexão que ocorre no médio curso. De modo geral, os modelos de inundação superestimaram as áreas atingidas, mas representaram satisfatoriamente os locais de maior avanço das águas. Palavras-chave: modelagem de inundações, sensoriamento remoto, geoprocessamento, geomorfologia

HYDROLOGICAL MODELING AND SPATIALIZATION OF SUSCEPTIBLE AREAS TO FLOODING IN THE IGREJINHA CITY, RS

doi: 10.12957/geouerj.2016.10984   This paper aims to perform a hydrological modeling and flooding susceptibility spatialization applied to extreme precipitation events in Igrejinha City, RS, for different return periods (RPs). The work included seven stages: i) determination of the rainfall scenarios, ii) calculation of the morphometric parameters, iii) application of a rainfallrunoff model in the basins, iv) applying a hydrological model for the propagation of flows in the main rivers, v) hydrological simulation of extreme events with RP 10, 50 and 100 years, through the combination of the two models used, vi) estimation of reached levels in cross-sections of the river Paranhana, vii) flooding susceptibility spatialization for each RP. It was observed a rapid runoff in small streams that flow into the Paranhana River, which favors the occurrence of flash floods, while in the Paranhana River the runoff time is higher, favoring the development of a gradual flood. In the scenario with 10 years of RP the runoff achieves 1,120 m³/s, while in a rainfall with 100 years of RP, we obtained a value of 2.090 m³/s, representing an increase of 86.6%. However, regarding the area reached by the waters, the difference between scenarios with RPs between 10 and 100 years was only 9.4%. This occurred due to the characteristics of the embedded valley where the city is located, where increase of the flow rate is reflected more in changing river level than the flooded area

Hydrological modeling and spatialization of susceptible areas to flooding in the Igrejinha city, RS

Este estudo teve como objetivo realizar uma modelagem hidrológica aplicada a eventos extremos de precipitação para espacializar as áreas suscetíveis às inundações em Igrejinha, RS, em diferentes tempos de retorno (TRs). O trabalho compreendeu sete etapas: i) determinação das chuvas de projeto; ii) cálculo de parâmetros morfométricos; iii) aplicação de um modelo chuva-vazão nas sub-bacias; iv) aplicação de um modelo hidrológico para a propagação de vazões nos principais rios; v) simulação hidrológica de eventos extremos com TR de 10, 50 e 100 anos, através da conjugação dos dois tipos de modelos utilizados; vi) estimativa da cota atingida em seções transversais do rio Paranhana; vii) espacialização das áreas suscetíveis às inundações em cada TR. Como resultados, pode-se perceber um rápido escoamento das águas nos arroios tributários do rio Paranhana, o que favorece a ocorrência de enxurradas, enquanto que no curso principal do rio o tempo de escoamento é maior, favorecendo o desenvolvimento de uma inundação gradual. No evento com TR de 10 anos o escoamento superficial atinge 1.120 m³/s, enquanto que em uma precipitação com TR de 100 anos, obteve-se um valor de 2.090 m³/s, representando um aumento de 86,6%. Entretanto, quanto à área atingida pelas águas, a diferença entre os eventos com TRs entre 10 e 100 anos foi de apenas 9,4%. Isto acontece devido às características de vale encaixado onde se localiza o município, em que o aumento do escoamento se reflete mais na mudança do nível do rio do que da área inundada.This paper aims to perform a hydrological modeling and flooding susceptibility spatialization applied to extreme precipitation events in Igrejinha City, RS, for different return periods (RPs). The work included seven stages: i) determination of the rainfall scenarios, ii) calculation of the morphometric parameters, iii) application of a rainfallrunoff model in the basins, iv) applying a hydrological model for the propagation of flows in the main rivers, v) hydrological simulation of extreme events with RP 10, 50 and 100 years, through the combination of the two models used, vi) estimation of reached levels in cross-sections of the river Paranhana, vii) flooding susceptibility spatialization for each RP. It was observed a rapid runoff in small streams that flow into the Paranhana River, which favors the occurrence of flash floods, while in the Paranhana River the runoff time is higher, favoring the development of a gradual flood. In the scenario with 10 years of RP the runoff achieves 1,120 m³/s, while in a rainfall with 100 years of RP, we obtained a value of 2.090 m³/s, representing an increase of 86.6%. However, regarding the area reached by the waters, the difference between scenarios with RPs between 10 and 100 years was only 9.4%. This occurred due to the characteristics of the embedded valley where the city is located, where increase of the flow rate is reflected more in changing river level than the flooded area

MODELAGEM DE ÁREAS SUSCETÍVEIS A MOVIMENTOS DE MASSA: AVALIAÇÃO COMPARATIVA DE TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM, APRENDIZADO DE MÁQUINA E MODELOS DIGITAIS DE ELEVAÇÃO.

Métodos de redes neurais artificiais (RNA) e random forest (RF) apresentam bom desempenho para mapear áreas suscetíveis a movimentos de massa. Entretanto, a modelagem é sensível à amostragem, à escala do modelo digital de elevação (MDE), ao conjunto de atributos do terreno e aos seus parâmetros de ajuste, influenciando o mapa final. O objetivo deste artigo foi avaliar e comparar técnicas de amostragem e MDE para a modelagem de áreas suscetíveis a movimentos de massa, utilizando RNA e RF. Foram extraídos sete atributos do terreno, a partir dos MDEs ALOS-PALSAR e ASTER GDEM, consideradas duas áreas amostrais e comparados dois métodos de reamostragem para redução do conjunto de treinamento. As acurácias apresentaram valores entre 0,88 e 0,94, demonstrando que os modelos RNA e RF, combinados com os MDEs ALOS-PALSAR e ASTER GDEM, possibilitam identificar áreas suscetíveis a movimentos de massa. Na modelagem se destacaram os seguintes atributos: elevação, declividade, fator LS e profundidade do vale. A definição de uma área amostral mais abrangente para coleta de amostras de não ocorrência aumenta a acurácia e a capacidade de generalização dos modelos. A redução do conjunto amostral de treinamento diminuiu o tempo de processamento, sem interferir significativamente na acurácia do mapa

AVALIAÇÃO DE BASES SRTM PARA EXTRAÇÃO DE VARIÁVEIS MORFOMÉTRICAS E DE DRENAGEM

Dados do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) constituem uma alternativa viável em análises que dependem de Modelos Digitais de Elevação (MDEs). Este estudo tem como objetivo avaliar a precisão das bases SRTM da NASA, EMBRAPA e TOPODATA (INPE) para extração de bacias, altimetria, drenagem e extensão dos rios, em diferentes padrões morfométricos. O trabalho foi estruturado em quatro etapas: a) manipulação das três bases SRTM; b) extração automática de sub-bacias e de drenagens; c) comparação de valores altimétricos, de áreas de bacias e de extensão dos rios para as três bases utilizadas; d) avaliação do deslocamento das drenagens extraídas em relação à hidrografia das cartas da DSG, na escala 1:50000. Os resultados mostraram que: (1) os dados do TOPODATA alteraram em menor grau os dados altimétricos; (2) as maiores discrepâncias na extensão dos rios ocorreram nas sub-bacias mais planas com rios sinuosos, onde foram subtraídos alguns meandros existentes na hidrografia das cartas da DSG; (3) há tendência de aumento no deslocamento das drenagens extraídas à medida que diminui a declividade e aumenta a sinuosidade dos rios; (4) entre os segmentos de drenagem foram obtidos deslocamentos inferiores a 90 m nos trechos de rio com declividade superior a 0,4%; (5) a drenagem extraída do SRTM NASA apresentou a maior precisão, com deslocamento médio de 246 m. Palavras-chave: Modelo digital de elevação, SRTM, variáveis morfométricas