ALTIMETRY FITTING METHODS FOR INSAR DIGITAL ELEVATION MODELS

Resumo

Modelos digitais de elevação (MDE) estão se tornando uma das formas de dados espaciais mais disponíveis e reutilizados nas aplicações de análises geográficas para diversos estudos em ciências da Terra. Com o uso crescente desses modelos e com a difusão cada vez maior das aplicações tem aumentado também a preocupação com a qualidade dos dados de altitudes e com a propagação dos erros nos diferentes produtos derivados de análises dos MDEs. Os MDEs disponíveis costumam relatar somente o valor médio dos erros, tal como o erro médio quadrático ou erro médio absoluto, os quais não trazem qualquer informação sobre tendências ou distribuição dos erros. No presente estudo é apresentada uma metodologia para correção da altimetria de MDEs gerados por interferometria de imagens de radar de abertura sintética (InSAR) na região amazônica, coletados nas bandas P e X do espectro de microondas. O método em estudo se mostrou capaz de corrigir os erros globais e os erros locais de diferentes magnitudes, os quis são comuns nos MDEs, fornecendo também os indicadores da qualidade global e local dos modelos processados. Os algoritmos que compõem o núcleo central do método buscam fazer o melhor ajuste possível dos MDEs para a realidade geográfica do terreno através da incorporação de superfícies de correção calculadas por métodos de interpolação espacial. A estrutura cartográfica de controle de campo para geração das superfícies de correção e para avaliação da qualidade do método é formada por malhas irregulares de pontos obtidos em estradas, clareiras e pastagens, medidos no campo pelos métodos de rastreamento de satélites do Sistema de Posicionando Global (GPS) e levantamentos topográficos com estações eletrônicas. Três métodos de ajuste foram utilizados no cálculo das superfícies de correção. O primeiro foi um deslocamento vertical médio, o segundo, uma triangulação com interpolação linear e o terceiro, uma interpolação ponderada pelo inverso do quadrado da distância. Os resultados mostraram que aplicação dos métodos de correção melhorou a qualidade geométrica dos MDEs e forneceu estimativas numéricas confiáveis da precisão dos modelos para uso em análises posteriores derivadas dos MDEs.