RESUMO
A arborização urbana tem funções importantes, mas os problemas relacionados à sua gestão são igualmente relevantes, cuja análise é necessária para prevenir acidentes. No entanto, devido à subjetividade inerente a avaliação, pode haver incertezas quanto à gravidade do risco. Como alternativa, o presente trabalho avalia uma proposta metodológica baseada em modelagem neuro-fuzzy para análise integrada de indicadores de risco. A partir da consulta a especialistas e de um banco de dados com 107 casos, foram construídos sistemas para análise multicritério de 18 parâmetros, integrados por meio de 3 índices e 5 indicadores. Como resultado, o modelo apresentou acurácia de 95,5% nos testes de generalização, e concordância quase perfeita (kappa > 0,8) com a avaliação pelo especialista. Em conclusão, os resultados mostram que a modelagem neuro-fuzzy representa uma alternativa promissora para apoiar a análise de risco na arborização urbana.
Palavras-Chave:
Indicadores de risco; Análise integrada; Incertezas
