Resumo
Deslizamentos de terra têm um alto grau de incerteza, exigindo novos métodos para análise, monitoramento e previsão. No Brasil, o Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden), órgão responsável por ações relacionadas a desastres naturais, iniciou recentemente com instituições parceiras, um projeto patrocinado pela FINEP para monitorar dez áreas de desabamentos situadas em diferentes regiões do país. Este artigo apresenta a proposta da REDEGEO de implantar um laboratório de modelagem e geovisualização para estudar processos de deslizamentos de terra em áreas urbanizadas. O laboratório é composto por três partes: A) Levantamentos de campo para obter imagens de alta resolução de veículos aéreos não tripulados e obter a geometria interna de afloramentos a partir de métodos geofísicos (Resistividade e Penetração do Solo por Radar – GPR); B) modelagem 3D utilizando o software Geovisionary®, que permite analisar dados de imagem e dados geofísicos de diferentes formatos, considerando suas propriedades volumétricas; C) Geovisualização e Realidade Virtual (RV), na qual as imagens obtidas em trabalhos de campo podem ser observadas a partir de uma interface homem-máquina que permite aos pesquisadores uma imersão total nas áreas selecionadas. A criação de um laboratório relacionado aos desastres naturais, que inclui geovisualização e RV estimula a participação ativa da equipe de pesquisadores e cria mecanismos para a participação de desenvolvedores de tecnologias, gerentes, agentes de defesa civil e até a população que vive em áreas propensas a riscos.
Referências
Andrade, M. R. M.; & Mendes, R. M. (Coords.). (2016). Subprojeto REDEGEO. Rede de Monitoramento Geotécnico. In: Angelis, C. F. (Coord.). 2016. Projeto REMADEN. Rede Nacional de Desastres Naturais. Cemaden: Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais/Ministério de Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações, FINEP-Financiadora de Estudos de Projetos, FNDCT-Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Carta Convite MCTI/FINEP/FNDCT 01/2016.
Bichler, A.; Bobrowsky, P.; Best, M.; Douma, M.; Hunter, J.; Calvert, T.; & Burns, R. (2004). Three-dimensional mapping of a landslide using a multi-geophysical approach: the Quesnel Forks landslide. Landslides, 1(1), 29-40.
Brodlie, K.; Dykes, J.; Gillings, M.; Haklay, M. E.; Kitchin, R.; & Kraak, M-J. (2002). Geography in VR: context. In: P. Fischer, D. Unwin (Eds.). (2002). Virtual Reality in Geography (pp 7-16). New York, NY: Taylor & Francis.
Buckley, S. J.; Naumann, N. K.; & Eide, C. H. (Eds.). (2016). 2nd Virtual Geoscience Conference, Proceedings. Bergen, Norway: Uni Research CIPR.
Buckley, S. J.; Howell J. A.; Enge H. D.; & Kurz T. H. (2008). Terrestrial laser scanning in geology: data acquisition, processing and accuracy considerations. Journal of the Geological Society, 165(3), 625-638.
Cai, G. (2012). Modeling contextual knowledge for adaptive geographic visualization. In: H. Lin & M. Batty (Ed.). Virtual Geographic Environments (pp. 151-163). Redlands, ESRI Press.
Calazans, P. P.; & Castiglione, L. H. G. (2013). Produção geoinformacional e geovisualização para apoio a planejamento e projeto: um empreendimento piloto em realidade virtual. Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto – SBSR. Foz do Iguaçu, Brasil: INPE.
Cardoso, A.; Kirner, C.; Lamounier, E.; & Keiner, J. (2007). Tecnologias para o desenvolvimento de sistemas de realidade virtual e aumentada. Recife: Editora da UFPE.
Carnet, C.; Massonnet, D.; & King, C. (1996). Two examples of the use of SAR interferometry on displacement fields of small spatial extent. Geophysics Research Letters, 23(24), 3579-3582.
Enge, H. D.; Buckley, S. J.; Rotevatn, A.; & Howell, J. A. (2007). From outcrop to reservoir simulation model: workflow and procedures, Geosphere, 3 (6), 469-490.
Esposito, G.; Salvini, R.; Danzi, M.; Matano, F.; Sachi, M.; Seddaiu, M.; S....; & Natale, G. (2016). 3D change detection analysis of a coastal landslide performed by multi-temporal point cloud comparison. Proceedings of II Virtual Geoscience Conference. Bergen, Norway.
Faust, N. L. (1995). The virtual reality of GIS. Environment and Planning. Planning and Design, 22, 257-268.
Feng, J. (2013). Virtual reality: an efficient way in GIS class teaching. International Journal of Computer Science, 10(1), 363-367.
Fisher, P. & Unwin, D. (Eds). (2002). Virtual reality in Geography. London, England: Taylor & Francis.
Gibson, J. J. (1979). The ecological approach to visual perception. Nova York, NY: Lawrence Erlbaum Association.
Gilbert, R. (1999). A handbook of geophysical techniques for geomorphic and environmental research. Ottawa: Geological Survey of Canada.
Huang B.; Jiang, B.; & Li, H. (2010). An integration of GIS, virtual reality, and the Internet for vi,sualization, analysis and exploration of spatial data. International Journal of Geographical Information Science 15, 439-456.
Jaboyedoff, M.; Oppikofer, T.; & Abellán, A. (2012). Use of LIDAR in landslide investigation: a review. Natural Hazards, 61 (1), 5-28.
Kurz, T. H.; Buckley, S. J.; & Howell, J. A. (2013). Close-range hyperspectral imaging for geological field studies: workflow and methods. International Journal of Remote Sensing, 34 (5), 1798-1822.
Lev, E.; Hamilton, C. W.; Scheidt, S. P.; Rumpf, M. E. (2016). Mapping lava flow morphology and structure with unmanned aerial vehicles. Proceedings of II Virtual Geoscience Conference. Bergen, Norway.
Lin, H. & Batty, M. (Eds) (2012). Virtual geographic environments. Redlands: ESRI Press.
Lissak, C.; Maquaire, O.; Malet, J. P.; Lavigne, F.; & Gomez, D. R. 2015. Ground-penetrating radar observations for estimating the vertical displacement of rotational landslides. Natural Hazards and Earth Systems Sciences, 15, 1399-1406.
Liu, X. (2008). Airborne LiDAR for DEM generation: some critical issues. Progress Physical Geography, 32, 31-49.
Merrit, A. J.; Chambers, J. E.; Murphy, W.; Wilkinson, P. B.; West, L. J.; Gunn, D. A.; Meldrun, P. I.; Kirkham, M.; & Dixon, N. (2014). 3D Ground model development for an active landslide in Lias mudrocks using geophysical, remote sensing and geotechnical methods. Landslides, 11, 537-550.
Nuth, C.; Girod, L.; Kohler, J.; Bahr, K.; & Karlsen, T. I. (2016). Detailed glacier crevasse morphology mapped by helicopter. Proceedings of II Virtual Geoscience Conference. Bergen, Norway.
Perrone, A.; Lapenna, V.; & Piscitelli, S. (2014). Electrical resistivity tomography technique for landslide investigation: A review. Earth-Science Reviews, 135, 65-82.
Roch, K. H.; Chwatal, W.; & Brückl, E. (2006). Potentials of monitoring rock fall hazards by GPR: Considering as example the results of Salzburg. Landslides, 3 (2), 87-94.
Sass, O.; Bell, R.; & Glade, T. (2008). Comparison of GPR, 2D-resistivity and traditional techniques for the subsurface exploration of the Öschingen landslide, Swabian Alb (Germany). Geomorphology, 93(1), 89-103.
Scaioni, M.; Longoni, L.; Melillo, V.; & Papini, M. (2014). Remote sensing for landslide investigations: An overview of recent achievements and perspectives. Remote Sensing, 6, 9600-9652.
Silva, R. M.; Veronez, M. R.; Wohnrath, F. M.; Souza, M. K.; & Inocêncio, L. C. (2014). Accuracy analysis of digital outcrop models obtained from Terrestrial Laser Scanner (TLS). International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS, 3(1), 506-515.
Silveira, L. G.; Tognoli, F. M. W.; Veronez, M. R.; & Souza, M. K. (2016). An algorithm for automatic detection and orientation estimation of planar structures in LiDAR-scanned outcrops. Computers & Geosciences, 1, 1.
Souza, A. M. (2013). Proposta metodológica para o imageamento, caracterização, parametrização e geração de modelos virtuais de afloramentos. Tese de Doutorado. Rio Grande do Norte, Brasil: UFRN, Centro de Ciências Exatas e da Terra.
Tesa, G.; Pesci, A.; Ninfo, A.; & Galgaro, A. (2016). Fast surveying of a sea cliff and a landslide based on structure from motion photogrammetry. Proceedings of II Virtual Geoscience Conference, Bergen, Norway.
Weidmann, Y.; Jouvet, G.; & Fuck, M. (2016). Multi-temporal UAV-survey of a calving glacier in Northwest Greenland. Proceeding of II Virtual Geoscience Conference, Bergen, Norway.
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