Mapeamento de perigo de deslizamentos de terra e inundações : proposição.de abordagem utilizando processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina

Abstract

Inundações e os deslizamentos de terra são desastres naturais que possuem alto potencial de dano além de apresentarem tendência crescente em termos de frequência e intensidade. Entretanto, um problema comumente enfrentado por pesquisadores ao tentarem estabelecer maneiras eficientes para gerenciar o risco de tais eventos é a indisponibilidade de dados e a dificuldade das técnicas convencionais em modelarem as relações complexas de formação de tais eventos. Tendo em vista tais questões, o objetivo do presente estudo é desenvolver um modelo para mapeamento de perigo de deslizamentos de terra e inundações com dados semiestruturados advindos de linguagem natural na forma textual, provenientes de chamadas telefônicas realizadas à órgão competente, para formar um inventário de eventos georreferenciados e com base nesse inventário mapear o perigo de deslizamentos e inundações. Para alcançar tal objetivo, foram ajustados três modelos baseados em algoritmos de aprendizado de máquina. O primeiro treinou o algoritmo Naive Bayes com 42000 registros textuais para classificá-los segundo seu conteúdo e formar o inventário de eventos. Os dois últimos modelos utilizaram o algoritmo Random Forest integrados com GIS para criar mapas de perigo de inundações e deslizamentos de terras. O modelo proposto foi testado na cidade de Recife-PE, Brasil, obtendo bom desempenho, tendo o modelo de classificação textual acurácia de 0,8671. Por sua vez o modelo para classificação do perigo de inundação obteve acuraria de 0,80 e AUCROC de 0,91. Por fim, o modelo de deslizamentos de terra obteve acuraria de 0,95 e AUC-ROC de 0,99. Além das avaliações quantitativas da performance, foram realizadas avaliações qualitativas, comparando os resultados gerados com notícias jornalísticas. Em todos os testes o modelo proposto apresentou resultados satisfatórios quando comparado àqueles publicados na literatura, auxiliando as partes interessadas no processo de gerenciamento de risco de desastres naturais.