Tese

Application of deep learning for high-resolution flood mapping in urban watersheds (2023)

• Authors:
  • Lago, César Ambrogi Ferreira do
  • Mendiondo, Eduardo Mario (Orientador)
• Autor USP: LAGO, CESAR AMBROGI FERREIRA DO - EESC
• Unidade: EESC
• Sigla do Departamento: SHS
• DOI: 10.11606/T.18.2023.tde-18042024-113247
• Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; REDES NEURAIS; INUNDAÇÕES
• Keywords: Chuva no grid; Mapeamento de inundações de alta resolução; Modelos de inundações rápidos
• Agências de fomento:
  • Financiamento CAPES
  • Financiamento CNPq
  • Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
    Processo FAPESP: 22/08468-0.
  • Financiamento INCT
• Language: Inglês
• Abstract: Eventos de inundação ameaçam ambientes urbanos, causando danos econômicos e perda de vidas. A previsão e o mapeamento desses eventos são cruciais para uma mitigação eficaz. No entanto, os atuais modelos hidrodinâmicos usados para a previsão de inundações são caros e muitas vezes impraticáveis para previsão em tempo real ou simulações em grande áreas pelos longos tempos de simulação. Esta tese explora modelos de Deep Learning (DL) como uma alternativa viável para a previsão de inundações e o mapeamento de planícies de inundação, abordando a lacuna nas práticas atuais de modelagem de inundações. A pesquisa foi dividida em três capítulos, focando no desenvolvimento e aplicação de Redes Neurais Artificiais (ANNs) para a previsão de inundações. Os capítulos 1 e 2 usam uma rede adversarial generativa condicional desenvolvida para previsões rápidas de inundações pluviais (cGAN-Flood). O Capítulo 1 demonstra uma nova aplicação de DL - aprimorar a resolução do mapeamento de inundações a partir de modelos hidrodinâmicos existentes usando cGAN-Flood. O Capítulo 2 avalia o desempenho do cGAN-Flood em ambientes topológicos distintos, especificamente bacias hidrográficas em São Paulo, comparado ao seu treinamento original em San Antonio, Texas. Por fim, o Capítulo 3 descreve a criação de um novo modelo que prevê mapas de inundações fluviais usando ANN, requerendo apenas Modelos Digitais de Elevação (DEM) e hidrogramas. Os resultados mostrados nos capítulos mostram uma eficácia promissora das ANNs na previsão de inundações e no mapeamento de de inundação. As ANNs demonstraram a capacidade de emular modelos hidrodinâmicos com alta precisão. Enquanto a aplicação do cGAN-Flood mostrou uma performance satisfatórias, mesmo em regiões geograficamente distintas e topologicamente diferentes, o novo modelo proposto no Capítulo 3 se comparou favoravelmente aos mapas de planícies de inundação da FEMA,apesar da simplicidade de seus dados de treinamento. Em conclusão, a pesquisa demonstra que os modelos DL, com mais desenvolvimento e treinamento, têm o potencial para aprimorar previsão de planícies de inundação, devido a simulações mais rápidas e estendendo a aplicabilidade a diferentes localizações sem re-treinamento. Esta pesquisa destaca o potencial desses modelos em preencher as lacunas nas práticas atuais de modelagem de inundações, o que é particularmente significativo para a previsão de inundações em tempo real e o desenvolvimento de estratégias de mitigação, especialmente em regiões em desenvolvimento, onde os recursos podem ser escassos, ou em maior escala
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2023
• Data da defesa: 13.09.2023

Informações sobre o DOI: 10.11606/T.18.2023.tde-18042024-113247 (Fonte: oaDOI API)
• Este periódico é de acesso aberto
• Este artigo é de acesso aberto
• URL de acesso aberto
• Cor do Acesso Aberto: gold
• Licença: cc-by-nc-sa

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How to cite

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• ABNT

  LAGO, César Ambrogi Ferreira do. Application of deep learning for high-resolution flood mapping in urban watersheds. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-18042024-113247/. Acesso em: 01 jun. 2024.

• APA

  Lago, C. A. F. do. (2023). Application of deep learning for high-resolution flood mapping in urban watersheds (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-18042024-113247/

• NLM

  Lago CAF do. Application of deep learning for high-resolution flood mapping in urban watersheds [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-18042024-113247/

• Vancouver

  Lago CAF do. Application of deep learning for high-resolution flood mapping in urban watersheds [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-18042024-113247/

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