Uso de machine learning na predição do risco de movimentos de massa no município de Ouro Preto - MG.

Abstract

Ouro Preto é o município brasileiro com o maior número de áreas de risco geológico, 313, o que afeta diretamente a vida de mais de três mil pessoas que habitam estas áreas. Tendo em vista este cenário, o presente estudo visa avaliar a capacidade preditiva de algoritmos de machine learning quanto aos eventos de movimentos de massa na cidade de Ouro Preto-MG. Foram utilizados dados pluviométricos e registros de ocorrências de movimentos de massa da Defesa Civil no período compreendido entre 2012 a 2022. Os algoritmos apresentaram melhores resultados quando os dados utilizados foram balanceados, sendo o melhor desempenho da Floresta Aleatória com acurácia de 0,74 e recall, para o evento de interesse, de 0,83. Contudo, os resultados obtidos podem ser aprimorados em estudos futuros com a utilização de uma base de dados mais sólida e de novos parâmetros de entrada para os algoritmos.