DTM ASSESMENT IN SLOPE INSTABILITY MODELING

Uma parte dos métodos de previsão de escorregamentos na paisagem tem como base principal a topografia, que pode ser gerada sob diferentes formas e ferramentas. Assim, este trabalho teve como objetivo avaliar a eficiência de dois Modelos Digitais de Terreno (MDT’s) baseados nos pontos LiDAR e em curvas de nível em um mapeamento de áreas suscetíveis a escorregamentos rasos. Para avaliar os MDT’s, fez-se uso do modelo em base física SHALSTAB. Os testes foram realizados em uma bacia hidrográfica afetada por escorregamentos rasos deflagrados após intensa precipitação, em março de 2011, na área urbana do município de Antonina (PR), na parte Sul da Serra do Mar. Os dados das propriedades físicas do solo necessários foram obtidos no interior de uma das cicatrizes de escorregamento de 2011. No intuito de avaliar o mapa de suscetibilidade, foram comparados os padrões espaciais das classes de instabilidade previstas pelo SHALSTAB com o mapa de cicatrizes. Dentre os resultados foi verificado que um dos índices de validação apresentou melhor performance do MDT derivado do LiDAR, enquanto que no segundo foi constatado uma reduzida diferença entre os MDT’s, sendo que ambos demostraram uma similar distribuição na frequência de classes.Part of the landslide prediction methods in the landscape is mainly based on the topography, which can be generated in different forms and tools. Thus, tis paper aimed to assess the efficiency of two sets of Digital Terrain Model (DTM), based on LiDAR data, and on traditional contour lines in a mapping of areas susceptible to shallow landslides. To evaluate the DTMs, we used the physically based model, SHALSTAB. The tests were carried out in a watershed affected by shallow landslides caused by intensive rainfall during March 2011, in the urban area of Antonina municipality (Parana State), the southern part of the Serra do Mar mountain range. The physical soil properties data needed for the model consisted of two sets of values (literature) measured from 2011 landslide scars. In order to validate the landslide susceptibility maps, we compared the spatial pattern of instability classes predicted by SHALSTAB with the mapped landslide scars. To evaluate the susceptibility map, we compared the spatial patterns of instability classes provided by SHALSTAB with the maps of scars. Among the results, it was verified that in one of the validation indexes presented a better performance of LiDAR-derived DTM, whereas, the second index was identified a small difference between DTMs, also both demonstrated a similar distribution of class frequency