Drones e Modelos de Drenagem Urbana: Classificação Automática de Imagens para Identificação dos Usos do Solo

Abstract

As inundações são dos desastres naturais que mais pessoas afetam em todo o mundo, provocando, em regra, elevados prejuízos. O risco da sua ocorrência tem vindo aumentar devido à combinação das alterações climáticas com a constante modificação dos usos do solo. Uma metodologia para estudar e prevenir estes fenómenos consiste em simular as condições de inundação através da modelação de drenagem urbana, em que através desta é recriada a resposta de uma bacia em condições de precipitação intensa. Para que tal seja reproduzido é necessária uma vasta quantidade de dados, tais como dados meteorológicos, geográficos, da rede de coletores, entre outros. Os elementos geográficos, tais como a distribuição das ocupações do solo e o perfil do terreno são dados importantes na modelação de drenagem urbana. A sua qualidade influencia os resultados da simulação pelo que é essencial uma escolha adequada dos mesmos, no entanto a sua aquisição poderá ser dispendiosa e requerer diversos recursos técnicos e humanos. Os drones são veículos aéreos não tripulados que podem ser utilizados nas mais diversas áreas. O seu baixo custo e flexibilidade permite realizar diversas tarefas tais como entrega de encomendas, monitorização de incêndios, transporte de desfibrilhadores em emergências médicas, etc. Entre as diversas aplicações, estes equipamentos apresentam uma boa solução de aquisição de dados geográficos devido às razões acima apresentadas, como também à vantagem de poderem voar a baixas altitudes, permitindo a aquisição de imagens de elevada resolução. Neste trabalho foram analisadas duas imagens de uma sub-bacia da cidade de Lucerna, captadas por drone e satélite, com intuito de proceder à identificação de áreas impermeáveis através de técnicas de imagem. Foi ainda analisado o potencial da utilização de ferramentas ArcGis e Google Earth Engine na análise de imagens.

Floods are one of the natural disasters that affect the most people around the world, causing, generally, high losses. The risk of occurrence has been increasing due to the combination of the constant change of land use and climate change. A methodology to study and prevent these phenomena is to simulate flood conditions through urban drainage modeling, in which the response of a catchment to heavy rainfall conditions is recreated. In order to do this, a vast amount of data is required, such as meteorological and geographic data, the sewers network, and others. Geographic features, such as the distribution of land uses and the terrain slope profile data are important in urban drainage modelling. Their quality influences the simulation results. As such, it is essential to choose them properly them, however they can be expensive and require several technical and human resources. Drones are unmanned Aerial vehicles that can be used in different applications. The low cost and flexibility of this equipment allows various tasks such as deliveries, fire monitoring, defibrillators transportation in medical emergencies, etc, to be done. Among the various uses, these devices offer a good solution for acquiring spatial data for the reasons aforementioned and also they have advantage of being able to fly at low altitudes, enabling acquisition of high resolution imagery. In this study two images of Lucerne are analyzed, one captured by drone and the other by satellite, in order to proceed to the identification of impervious areas through imaging techniques. It was also analyzed the potential of using ArcGIS and Google Earth Engine tools for imagery analysis.