Revista de teledetección y SIG

Abstracto

Una técnica de múltiples etapas para minimizar las sobreestimaciones de la susceptibilidad de pendiente en grandes escalas espaciales

Cullen CA, Kashuk S, Suhili R, Khanbilvardi R y Temimi M

Los deslizamientos de tierra inducidos por la lluvia son uno de los peligros naturales más frecuentes en terrenos inclinados. Provocan pérdidas económicas significativas y muertes en todo el mundo. La mayoría de los factores que inducen deslizamientos de tierra poco profundos son locales y solo se pueden mapear con altos niveles de incertidumbre a escalas mayores. Este trabajo presenta un intento de determinar la inestabilidad de laderas utilizando técnicas de amortiguamiento y umbral para reducir la escala de áreas grandes y minimizar las incertidumbres de laderas a escalas locales; luego, en una segunda etapa, se utiliza la regresión logística para determinar la susceptibilidad a gran escala. ASTER GDEM V2 se utiliza para la caracterización topográfica del análisis de pendientes y amortiguamiento. Se examinan cuatro parámetros estáticos (ángulo de pendiente, tipo de suelo, cobertura terrestre y elevación) para 230 deslizamientos de tierra poco profundos inducidos por la lluvia enumerados en un inventario integral de deslizamientos de tierra para los Estados Unidos continentales. Se crea un amortiguador delimitador equivalente a 5, 25 o 50 km alrededor de cada evento de deslizamiento de tierra, lo que facilita el análisis estadístico de los umbrales de pendiente. Los umbrales de ángulo de pendiente en los puntos de píxel 50, 75, 95, 99 y percentiles máximos se comparan entre sí y se prueban para el mejor ajuste en un entorno de regresión logística. Se determina que los valores inferiores al umbral del percentil 75 tergiversan los ángulos de pendiente susceptibles al no incluir pendientes superiores a 35°. Se puede lograr el mejor rango de ángulos de pendiente y ajuste de regresión al utilizar el umbral de ángulo de pendiente del percentil 99. El modelo de regresión logística resultante predice el mayor número de casos correctamente con una precisión del 97,2%. El modelo de regresión logística se traslada a ArcGIS, donde se procesan todas las variables en función de sus coeficientes correspondientes. Se crea un mapa de probabilidad de deslizamientos de tierra regional para los Estados Unidos continentales y se analiza en comparación con los registros de deslizamientos de tierra disponibles y sus distribuciones espaciales. Se espera que la futura inclusión de parámetros dinámicos como la precipitación y otros indicadores como la humedad del suelo en el modelo mejore aún más la precisión. Palabras clave: deslizamientos de tierra superficiales; inestabilidad de pendientes; análisis de umbrales; regresión logística; Análisis regional; SIG; Teledetección Introducción Los deslizamientos de tierra inducidos por la lluvia son uno de los peligros naturales más frecuentes en terrenos inclinados. Por lo general, resultan en grandes pérdidas económicas y muertes a nivel mundial. En todo el mundo se han reportado al menos 32,322 muertes entre 2004 y 2010 [1] y solo en los Estados Unidos, los deslizamientos de tierra causan $ 1-2 mil millones en daños y más de 25 muertes en promedio cada año [2]. Comprender, mapear, modelar y prevenir las secuelas de estos eventos devastadores representa un esfuerzo científico y operativo importante [3]. El término "deslizamiento de tierra" describe el movimiento hacia abajo y hacia afuera de los materiales que forman la pendiente que incluyen roca, tierra y escombros o una combinación de estos [4].Aunque se considera que los deslizamientos de tierra dependen de la interacción compleja de varios factores estáticos y dinámicos [5-7], el ángulo de la pendiente tiene una gran influencia en la susceptibilidad de una pendiente al deslizamiento. Un mayor ángulo de la pendiente generalmente se correlaciona con una mayor probabilidad de falla incluso si la distribución del material en la pendiente es uniforme e isotrópica [5]. Sin lugar a dudas, muchos otros parámetros son esenciales para el análisis del riesgo de deslizamiento de tierra. Por ejemplo, los cambios en el uso y la cobertura de la tierra, como la deforestación, la tala forestal, la construcción de carreteras, el cultivo y los incendios en pendientes pronunciadas pueden tener un efecto significativo en la actividad de deslizamiento de tierra [8]. Además, la vegetación forestal