ESTABILIDADE DE TALUDES EM TERRAÇOS ......ESTABILIDADE DE TALUDES EM TERRAÇOS AGRÍCOLAS NA REGIÃO DEMARCADA DO DOURO –MODELAÇÃO DE BASE ESTATÍSTICA (Regressão Logística

ESTABILIDADE DE TALUDES EM TERRAÇOS AGRÍCOLAS NA REGIÃO

DEMARCADA DO DOURO – MODELAÇÃO DE BASE ESTATÍSTICA (Regressão

Logística e Valor Informativo).

9 de outubro de 2015

Fernandes, J; Bateira, C, Soares L; Oliveira, A; Faria, A; Hermenegildo, C, Teixeira, M; Moura, R; Gonçalves, J.

MODRIS

Suscetibilidade a processos hidro-geomorfológicos no Norte de Portugal: Modelação

matemática de base física e de base estatística

Lisboa

Estrutura

Introdução

Materiais e métodos

Resultados e Discussão

Enquadramento prévio da temática

Enquadramento da área de estudo

Metodologia

Avaliação da qualidade do MDE’s

Fatores condicionantes

Regressão Logística

Valor Informativo

Validação

Enquadramento prévio do tema

Introdução Materiais e métodosModelação da Suscetibilidade

A apresentação está inserida num trabalho que tem por objetivos

principais:

1. Identificar o melhor procedimento para avaliar a suscetibilidade a

movimentos de vertente em patamares agrícolas na RDD.

2. Fazer a avaliação da instabilidade dos taludes de terraços agrícolas

previamente ao processo de intervenção sobre o terreno por parte

dos agricultores.

3. Esta apresentação incide sobre a avaliação da suscetibilidade com

recurso a dois métodos de base estatística: Regressão Logística e o

Valor Informativo.

Introdução


Materiais e métodosModelação da Suscetibilidade

Localização:

Freguesia de

Ervedosa do Douro

Concelho de S. João

da Pesqueira

Distrito de Viseu

- Área: 306 ha

Figura 1| Localização da área de estudo.

Introdução

Enquadramento da área de estudoMateriais e métodos

Modelação da Suscetibilidade

Ocupação do solo na área de estudo

Pré filoxera

Pós-filoxera

Mais antigos

Vinha ao alto

Vinha em patamar

Mais recentes

Introdução


Materiais e métodosModelação da Suscetibilidade

Ocupação do solo na área de estudo

P – Largura da Plataforma

α - Declive original da encosta

β - Declive do Talude

T – Largura do Talude

H – Altura do talude

X – Profundidade máxima da escavação

Le – Largura da encosta ocupada pelo patamar

Hte – Altura do talude exposto

Introdução



Uso do solo – Quinta das Carvalhas

Variáveis utilizadas:

1. Declives,

2. Curvatura,

3. Áreas contributivas (D∞),

4. Índice topográfico de humidade,

5. Uso do solo,

6. Declive do talude do patamar agrícola,

7. Exposição.

Introdução



IntroduçãoMateriais e métodos

-MDE’s-

Modelação da Suscetibilidade+

Informação à escala 1:25 000 –

curvas de nível (equidistância de 10 m), pontos cotados e hidrografia.

Topo to Raster

- Método de interpolação mais utilizado na elaboração do MDT para análises

hidrológicas (Nery, T., 2011).

Utiliza uma técnica de interação de diferenças finitas e combina as vantagens

dos interpoladores locais e globais que utilizam uma superfície de continuidade

(Hutchinson,1989 in Nery, T., 2011).

As linhas de água, como agentes modeladores do terreno, são inseridas para a

modelação pelo utilizador (Hutchinson, 1989 in Ramos, V. [et al.], 2003)

Modelo Digital de Elevação - A

Introdução

IntroduçãoMateriais e

métodosModelação da Suscetibilidade

Modelo processado do programa AGISOFT com

fotografia aérea, com pixel de 50 centímetros de lado,

captada por uma Aeronave Cessna 402B com uma

câmara aérea Intergraph DMC. As imagens foram

captadas no dia 23 de Julho de 2012 entre as 10h47 e

as 11:26 (UTC) com uma sobreposição longitudinal de

60% e uma sobreposição lateral de 30%.

Modelo Digital de Elevação - B

Build Geometry

é contruída a geometria do terreno, em formato 3D

Place markers

são inseridos os pontos de controlo previamente levantados no terreno

Align photo

fazer um alinhamento aproximado das fotografias com apoio das coordenadas que a câmara fornece em cada uma delas no ficheiro EXIF, criando assim uma nuvem de pontos

Extração do MDT

Extração da Ortofoto


-MDE’s-


Pro

cess

o d

e e

labo

raçã

o:


-MDE’s-



-Avaliação da qualidade


𝐷𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛ç𝑎𝑠

= 𝑀𝐷𝑆_𝐵 − 𝑀𝐷𝑇_𝐴

A precisão altimétrica que a

informação à escala 1:25 000

tem que cumprir é ½ da

equidistância natural das

curvas de nível (Dias, P., 2013)

Introdução Estado da ArteMateriais e

métodos

-Inventário-


- Inventário in loco onde

foram registadas todas as

ocorrências

- Identificação efetiva de

muros caídos;

- Muros reconstruídos e/ou

com deformações.

Figura 2 | Exemplos de registo de ocorrências feito na Quinta do Carvalhas (Fonte: Próprio)


-Variáveis Topográficas-


Declives

< 15 15 - 20 20 - 25 25 - 30 30 - 35 35 - 40 > 40

1:25 0000 6 9 19 29 25 10 2

Fot. Aéreas 9 10 19 26 22 9 4

0

5

10

15

20

25

30

35

Áre

a (

%)

Classes 1:25 0000 (A) Fot. Aéreas (B)

< 15 1 1

15 - 20 2 2

20 - 25 7 6

25 - 30 26 22

30 - 35 29 40

35 - 40 28 26

> 40 8 4

Ocorrências




Exposição

Norte Nordeste Este Sudeste Sul Sudoeste Oeste Noroeste

1:25 0000 20 26 5 10 12 9 11 7

Fot. Aéreas 21 25 5 10 12 9 10 8

0

5

10

15

20

25

30

Áre

a (

%)


Norte 33 31

Nordeste 41 42

Este 23 24

Sudeste 1 1

Sul 0 1

Sudoeste 0 0

Oeste 0 0

Noroeste 1 2

Ocorrências




Curvatura

Côncavo Plano Convexo

1:25 0000 28 29 43

Fot. Aéreas 46 9 45

0

10

20

30

40

50

Áre

a (

%)


Côncavo 42 48

Plano 25 8

Convexo 33 45

Ocorrências




Áreas contributivas –D ∞

< 2525 -50

50 -100

100 -200

200 -500

500 -1000

1000 -2000

2000 -4000

>4000

1:25 0000 9 21 33 24 9 2 0,5 0,3 0,1

Fot. Aéreas 22 20 25 18 10 3 1 1 1

0

5

10

15

20

25

30

35

Áre

a (

% -D∞)




Índice Topográfico de Humidade – D ∞

Baixo teor dehumidade

Parcialmentemolhado

Saturação limiar Zona de saturação

1:25 0000 0,04 58 37 5

Fot. Aéreas 5 55 30 9

0

10

20

30

40

50

60

70

Áre

a (

%) -

D∞


Baixo teor de humidade 0 1

Parcialmente molhado 40 49

Saturação limiar 46 28

Zona de saturação 15 22

Ocorrências

𝐼𝑇𝐻 = ln(𝑎/ tan(𝛽))




Inclinação do talude dos patamares agrícolas

Introdução Materiais e métodos


-Regressão Logística-

A Regressão Logística (RegLog) é um método multivariado em que a relação é feita entre a variável dependente (inventário) com o conjunto de variáveis independentes (fatores condicionantes), analisando a sua influência sobre instabilidade de vertentes. A regressão logística resulta então numa probabilidade de ocorrência definida numa escala que pode variar entre 0 e 1 (Landau e Everitt, 2004).


𝒑 =𝟏

𝟏 + 𝑬𝒙𝒑[− 𝜶 + 𝜷𝟏𝑿𝟏 + 𝜷𝟐 𝑿𝟐 + ⋯+ 𝜷𝓲𝑿𝓷𝓲

Introdução Materiais e métodos


-Regressão Logística-

O método do Valor Informativo (VI) é uma técnica que implica que as unidades de

terreno sejam previamente definidas e que sejam considerados um conjunto de fatores

de instabilidade (variáveis independentes) estabelecendo uma análise estatística bi-

variada com o inventário (variável dependente) (Yin e Yan, 1988).

Valor Informativo

𝐼𝑖 = log𝑆 𝐼 𝑁 𝐼

𝑆 𝑁𝐼𝑗 =

𝑖=1

𝑚

𝑋𝑗𝑖. 𝐼𝑖

𝐼𝑗- é o VI total;

𝑚- é o número de variáveis;

𝑋𝑗𝑖- é atribuído valor de 0 na ausência da variável na

unidade de terreno, sendo que a presença da variável na

unidade de terreno é atribuído o valor de 1.

O MDT A permite uma área instável menor no VI (13,6 %) do que o MDT B (16,5 %).

Na RegLog o MDT A classifica mais área como instável (18,7 %) do que o MTD B (17,7 %).

Matriz de Contingência (Kohavi and Provost, 1998)

S - Sim N - Não

Instável VP FP Positivos VP - Verdadeiro Positivo FP - Falso Positivo

Estável FN VN Negativos FN - Falso Negativo VN - Verdadeiro Negativo

Instabilizada Não instabilizada

RVP = VP/(VP+FN) Indicam a percentagem de deslizamentos corretamente previstos

RFP = FP/ (FP+VN) Indica área prevista como instável mas não deslizada no total da área não deslizada

ACC =

(VP+VN)/(S+N)Indica a área da suscetibilidade bem classificada relativamente à área total

PPV = VP/(VP+FP) Indica a capacidade preditiva das áreas classificadas como instáveis (potencial de deslizamento)

ACC - Acurácia

(Fiabilidade)

PPV - Precisão

F1 - Medição 2 ((RVP*PPV)/(RVP+PPV))Média ponderada da precisão pelo verdadeiro positivo. Varia de 0 a 1 sendo o melhor valor de 1. Indica se, podendo ter uma

área instável reduzida, é suficiente para classificar corretamente os deslizamentamentosa inventariados.

Deslizamentos (inventário)

RFP - Rácio de Falsos

Positivos

Suscetibilidade

(predição)

VPR - Rácio de

Verdadeiros Positivo

Validação

TPR FPR PREC ACC TPR/FPR

Valor Informativo

VI - A 0,71 0,14 0,00028 0,86 5,071429

VI - B 0,78 0,17 0,00025 0,83 4,588235


RegLog - A 0,82 0,19 0,00023 0,81 4,315789

RegLog - B 0,81 0,18 0,00025 0,82 4,5

- No que diz respeito à influência das variáveis independentes no modelo, verifica-se emambos os métodos estatísticos que a variável “inclinação do talude” é a que exerce maiorinfluência.

- TPR: os valores mais elevados verificam-se na Regressão Logística que corresponde àsclasses de suscetibilidade mais elevada (RegLog – A 82% e RegLog B 81%). Por outro lado,com o método do Valor Informativo estes valores são mais reduzidos (VI – A 71% e VI – B78%).

- TPR/FPR : considerando os modelos com TPR superior a 0,75 o método do Valor Informativoe o da regressão logística consegue estabelecer uma melhor relação entre áreas classificadascomo instáveis e o número de deslizamentos preditos, quando utiliza variáveis calculadascom base num MDE de detalhe.

- Necessidade de melhorar os procedimentos de construção do MDT, a partir do MDS, poderácontribuir para melhores resultados da modelação da suscetibilidade a movimentos devertente.

ConclusãoConclusões

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