Análise de susceptibilidade de deslizamento de terras para o distrito de Nilgiris, Tamil Nadu
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Neste estudo foram identificados os primeiros locais de ocorrência passada e foi criado e integrado no SIG um formulário de inventário para derivar os preditores do mapa do inventário de deslizamento de terras. Em segundo lugar, foram identificados os preditores que causaram deslizamentos de terras a partir do relatório de deslizamentos de terras no passado. Em terceiro lugar, os mapas temáticos dos preditores identificados, nomeadamente geomorfologia, geologia, drenagem, pluviosidade, lineamento, estrada, caminho-de-ferro, solo, uso do solo/cobertura do solo, inclinação e aspecto fora...
Neste estudo foram identificados os primeiros locais de ocorrência passada e foi criado e integrado no SIG um formulário de inventário para derivar os preditores do mapa do inventário de deslizamento de terras. Em segundo lugar, foram identificados os preditores que causaram deslizamentos de terras a partir do relatório de deslizamentos de terras no passado. Em terceiro lugar, os mapas temáticos dos preditores identificados, nomeadamente geomorfologia, geologia, drenagem, pluviosidade, lineamento, estrada, caminho-de-ferro, solo, uso do solo/cobertura do solo, inclinação e aspecto foram derivados utilizando o Sistema de Informação Geográfica (SIG). Finalmente, com base na importância relativa dos factores e das suas categorias que influenciam os pesos de susceptibilidade ao deslizamento de terras e as classificações dos preditores foram calculados utilizando duas abordagens multicritérios, nomeadamente processos de Hierarquia Analítica (AHP) e Avaliação Espacial Multicritérios (SMCE). Os pesos e classificações obtidos para factores e preditores foram sobrepostos utilizando uma ferramenta de sobreposição ponderada do software GIS para gerar um mapa LS com cinco zonas classificadas, nomeadamente muito baixo, baixo, moderado, alto e muito alto. Utilizando a verificação de campo e a Curva de Operação do Receptor (ROC), o mapa LS foi validado, utilizando a validação do conjunto de localização Área sob a Curva (AUC) AHP de 95,98% e SMCE de 98,86% foram determinados .
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