MAPEAMENTO DE INUNDAÇÕES E ALAGAMENTOS BASEADO EM APRENDIZAGEM DE MÁQUINA: REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA

Código

XXV-SBRH0289

Autores

Isabela de Oliveira Gallindo, Jamil Alexandre Ayach Anache

Tema

STE26 - Sensoriamento remoto da água: avanços técnicos-científicos e aplicações na nova era de disponibilidade de informação

Resumo

Um dos desastres naturais mais catastrófico do planeta, que assola a vida de milhares de pessoas e causa prejuízos bilionários é conhecido como inundação. A metodologia de aprendizagem de máquina vem sendo amplamente utilizada para mapear áreas inundáveis e alagáveis utilizando diversos fatores ambientais como dados de entrada, dos testes e validações dos pontos que resultam em produtos acurados. O mapeamento de inundações é vital para um bom planejamento urbano e a erradicação dos problemas decorrentes, entretanto se faz imprescindível estudos que identifiquem dados de qualidade e novas metodologias que visem métodos mais acurados. Este trabalho tem por objetivo investigar quais são as conceituações abordadas dentro do estudo da arte de inundações, quais são as técnicas e as metodologias mais recentes e mais disseminadas para promover o mapeamento de áreas inundáveis e alagáveis em cidades. Os artigos evidenciados das bases indexadas Scopus, Web of Science e Science Direct entre 2012 a 2022, foram classificados e qualificados, utilizando o software Parsifal, a fim de selecionar um portfólio abrangente sobre o tema.