Modelagem da suscetibilidade à erosão laminar (sheet erosion) na bacia hidrográfica do rio Xopotó (MG) através de análise multicritério e machine learning - Soares, Wesley Oliveira (2023)
O estudo da erosão do solo constitui uma parte importante do plano de manejo de bacias hidrográficas. Com tais estudos é possível desenvolver diferentes ações que buscam contribuir para o uso e ocupação da terra a partir de uma lógica conservacionista. Nesse contexto, modelos de susceptibilidade à erosão podem gerar informações que apoiem os processos de tomada de decisão. Devido a importância desses modelos e a existência de diferentes métodos que podem ser aplicados para os gerar, objetiva-se no presente estudo aferir, a partir da análise multicritério e Machine Learning, qual o método que gera o modelo de susceptibilidade à erosão laminar na BHRX com maior acurácia. Para tanto, foram utilizados os métodos de Sobreposição Ponderada, Analytic Hierarchy Process (AHP) e Random Forest (RF) com algumas variações, onde o RF foi utilizado de três formas, sendo a primeira com as variáveis de entrada selecionadas de forma manual, a segunda a partir do método Recursive Feature Elimination (RFE) e a terceira com o uso das variáveis selecionadas pelo RFE e o modelo gerado pelo AHP como variável. As variáveis selecionadas manualmente pelos decisores foram: Uso da terra, Declividade, Orientação das vertentes, Altitude e Geomorfologia. As variáveis selecionadas pelo método RFE foram: Altitude, Orientação das vertentes, Declividade, S/ope Lenght, Distância das estradas rurais, Pluviosidade, TWI, Uso da terra e Solos. Dentre os métodos avaliados através da curva ROC, foi visto que o método mais simples, que é a Sobreposição Ponderada obteve melhor resultado nesse contexto. Também, verifica-se que os locais com declividade mais acentuada, vertentes voltadas para o norte e nordeste e com uso de pastagem ou solo exposto são locais que, em todos os modelos apresentaram alta ou altissima susceptibilidade à erosão. Palavras-chave: Erosão do solo. Bacias hidrográficas. Modelos espaciais. Análise multicritério. Machine Learning.