Correção Altimétrica do ASTER GDEM Através do Método de Superfícies de Compensação de Erros
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Resumo
O objetivo do presente trabalho é avaliar e comparar a utilização de superfícies de compensação de erro geradas por interpolações determinísticas e geoestatísticas para o aumento da acurácia vertical dos MDEs oriundos do ASTER GDEM para o estado do Rio de Janeiro, utilizando como parâmetro de avaliação as diretrizes do Padrão de Exatidão Cartográfica dos Produtos Cartográficos Digitais (PEC-PCD), estabelecidas pela Norma da Especificação Técnica para Aquisição de Dados Geoespaciais Vetoriais de Defesa da Força Terrestre. As superfícies de compensação de erro se mostraram eficientes no aumento da acurácia vertical do MDE ASTER GDEM, consistindo em uma relevante alternativa para a correção altimétrica de MDEs, principalmente quando não se conhece detalhadamente a natureza e magnitude das fontes de erro dos mesmos. Ressalta-se também que a superfície de compensação de erro gerada por interpolação geoestatística foi a que obteve melhores resultados.
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Referências
ANDERS, N. S.; SEIJMONSBERGEN, A. C.; BOUTTEN, W. Segmentation optimization and stratified object-based analysis for semi-automated geomorphological mapping. Remote Sensing of Environment, v. 115, n. 12, p. 2976-2985, 2011.
ASSELEN, S.; SEIJMONSBERGEN, A. C. Expert-driven semi-automated geomorphological mapping for a mountainous area using a laser DTM. Geomorphology, v. 78, n. 3.4, p. 309-320, 2006.
AUDETTE, M. A.; FERRIE, F. P.; PETERS, T. M. An algorithmic overview of surface registration techniques for medical imaging, Medical Image Analysis, v(4), pp. 201-217, 2000.
BARROS, R. S. Avaliação da Altimetria de Modelos Digitais de Elevação Obtidos a partir de Sensores Orbitais. Programa de Pós-Graduação em Geografia, Depto. de Geografia, IGEO/UFRJ, 2006. 195p.
BLASCHKE, T. Object based image analysis for remote sensing. ISPSR Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 65, n. 1, p. 2-16, 2010.
BRASIL. Especificação Técnica para a Aquisição de Dados Geoespaciais Vetoriais (ET-ADGV) Versão 2.1.3. Diretoria de Serviço Geográfico do Exército Brasileiro. 2011.
BURROUGH, P.; MCDONNELL, R. Principles of geographical Information Systems. Oxford: Clarendon, 1998. 333p.
C
CAMARGO, E. C. G. Geoestatística: Fundamento e Aplicações. In: CAMARA, G.; MEDEIROS, J. S. Geoprocessamento em Projetos Ambientais. 2ª ed. São José dos Campos: INPE, 1998. Cap 5, 36p.
CAMARGO, E. C. G.; FUCKS, S. D.; C
CARVALHO, T. M.; LATRUBESSE, E. M. Aplicação de modelos digitais do terreno (MDT) em análises macrogeomorfológicas: o caso da bacia hidrográfica do Araguaia. Revista Brasileira de Geomorfologia, v. 5, 85-93, 2004.
DRAGUT, L.; EISANK, C. Automated object-based classification of topography from SRTM data. Geomorphology, v. 141-142, n. 1, p. 21-33, 2012.
EBNER, H.; MUELLER, F. Processing of digital three line imagery using a generalized model for combined point determination. Int. Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 26, n. 3/1, p. 212-222, 1986.
EBNER, H.; STRUNZ, G. Combined point determination using Digital Terrain Models as control information. Int. Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 27,n. n. B11/3, p. 578-587, 1988.
ELMIRO, M. A. T.; DUTRA, L. V.; MURA, J. C. Altimetry fitting methods for INSAR digital elevation models. Revista Brasileira de Cartografia. v. 60, 2008.
EL-SHEIMY, N.; VALEO, C.; HABIB, A. Digital Terrain Modeling: Acquisition, Manipulation, and Applications. Boston/EUA. Artech House. 2005. 270p.
ERXLEBEN, J.; ELDER, K.; DAVIS, R. Comparison of spatial interpolation methods for estimating snow distribution in the Colorado Rocky Mountains. Hydrological Processes, 16(18), pp. 3627-3649, 2002.
ESRI. ArcGis, 2016.
FAN, L.; POWRIE, W.; SMETHURST, J.; ATKINSON, P.M.; EINSTEIN, A.N.D.H. The effect of short ground vegetation on terrestrial laser scans at a local scale. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 95, 42
FERNANDEZ, A.; ADAMOWSKI, J. PETROSELLI, A. Analysis of the behavior of three digital elevation model correction methods on critical natural scenarios. Journal of Hydrology: Regional Studies. v. 8, 304-315, 2016.
FRANKEL, K. L.; DOLAN, J. F. Characterizing arid region alluvial fan surface roughness with airborne laser swath mapping digital topographic data. J. Geophys. Res. 112, F02025, 2007.
GRUEN, A. Adaptive least squares correlation: a powerful image matching technique. South African Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Cartography, v.14, n. 3, p. 175-187, 1985.
GRUEN, A.; AKCA, D. Least squares 3D surface matching, Anais
GUIMAR
JOHNSON, A. E.; KANG, S. B. Registration and integration of textured 3D data. Image and Vision Computing, v. 17, n. 2, p. 135-147, 1999.
LI, Z.; ZHU, Q.; GOLD, C. Digital Terrain Modeling: Principles and Methodology. London/UK. Taylor & Francis, 2004. 324p.
LILLESAND, T. M.; KIEFER, R. W.; CHIPMAN, J. W. Remote Sensing and Image Interpretation. Nova Iorque/EUA. John Wiley & Sons, 2007. 756p.
LINDSAY, J. B.; EVANS, M. G. The influence of elevation error on the morphometrics of channel networks extracted from DEMs and the implications for hydrological modelling. Hydrological Processes. v. 22, 1588-1603, 2008.
MAAS, H. G. Least-Squares Matching with airborne laserscanning data in a TIN structure. Int. Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, v.33,n. 3A, p. 548-555, 2000.
MAAS, H. G. On the use of pulse reflectance data for laserscanner strip adjustment. Int. Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 34, n. 3/W4, 2001.
MARCUZZO, F. F. N.; ANDRADE, L. R.; MELO, D. C. R. Métodos de Interpolação Matemática no Mapeamento de Chuvas do Estado do Mato Grosso. Revista Brasileira de Geografia Física, 2011. v-4, p. 793-804.
MOURA, P. Calibração dos modelos digitais de elevação gerados por interferometria SAR nas bandas PEX. 2005-03-28. 233 p. (INPE-15241-TDI/1328). Dissertação de Mestrado - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos. 2005.
MU
MUKHERJEE, S. J. P.; MUKHERJEE, S.; GHOSH, A.; GARG, R.; MUKHOPADHYAY, A. Evaluation of vertical accuracy of open source Digital Elevation Model (DEM). International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. v. 21, 205-217, 2013.
NOURANI, V.; ZANARDO, S. Wavelet-based regularization of the extracted topographic index from high-resolution topography for hydro-geomorphicapplications. Hydrol. Processes 28 (3), 1345
PATEL, A.; KATIYAR, S. K.; PRASAD, V. Performances evaluation of different open source DEM using Differential Global Positioning System (DGPS). Egypt J. Remote Sens. Space Sci. 19, 7
PETROSELLI, A.; VESSELLA, F.; CAVAGNUOLO, L.; PIOVESAN, G.; SCHIRONE, B. Ecological behaviour of Quercus suber and Quercus ilex inferred by topographicwetness index (TWI). Trees Struct. Func. 27 (5), 1201
PETROSELLI, A.; LEONE, A.; RIPA, M.N.; RECANATESI, F. Linking phosphorus export and hydrologic modelling: a case study in central Italy. Environ. Monit.Assess. 186, 7849
RICCOMINI, C. O Rift Continental do Sudeste do Brasil. São Paulo, 256 p. (Tese de Doutorado, Depto Geologia, IG/USP). 1989.
RICCOMINI, C. Tectonismo gerador e reformador dos depósitos sedimentares Pós-Gondwânicos da porção centro-ocidental do Estado de São Paulo e áreas vizinhas. São Paulo. 198p. (Tese de Livre Docência, Depto Geologia, IG/USP). 1995.
ROSENHOLM, D.; TORLEGARD, K. Three-dimensional absolute orientation of stereomodels using Digital Elevation Models. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, v. 54, n. 10, p. 1385-1389, 1988.
RSTUDIO TEAM. RStudio: Integrated development for R. RStudio, Inc., Boston, MA. 2015.
SANTANA, R. A.; SANTOS, N. T. Utilização de técnicas geoestatística na otimização de amostragem em parcelas de povoamentos de Tectona Grandis. In: XIX Simpósio Nacional de Probabilidade Estatística. p. 1-6, 2010.
SANTOS, A. P. Avaliação da Acurácia Posicional em Dados Espaciais com o uso da Estatística Espacial. Dissertação (Mestrado)
SHEWCHUK, J. R. Lecture notes on Delaunay mesh generation. Berkeley, CA:Department of Electrical and Computer Science, University of California at Berkeley, 1999.
SILVA, T. M. A Estruturação Geomorfológica do Planalto Atlântico no Estado do Rio de Janeiro. Tese de Doutorado em Geografia, Instituto de Geociências, Universidade Federal do Rio de Janeiro. 2002.
SU, Y.; GUO, Q. A pratical method for SRTM DEM correction over vegetated mountain areas. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. v. 87, 216-228, 2014.
SU, Y.; GUO, Q.; MA, Q; LI, W. SRTM DEM Correction in Vegetated Mountain Areas through the Integration of Spaceborne LiDAR, Airborne LiDAR, and Optical Imagery. Remote Sensing. v. 7, 2015.
TANG, G.; HUI, Y.; STROBL, J.; LIU, W. The impact of resolution on the accuracy of hydrologic data derived from DEMs. Journal of Geographical Sciences. v. 11, 393-401, 2001.
TOUTIN, T. RADARSAT-2 stereoscopy and polarimetry for 3D mapping. Canadian Journal of Remote Sensing, v. 30, n. 3. p. 496-503, 2004.
VANDEN WYNGAERD, J.; Van GOOL, L. Combining texture and shape for automaticcrude patch registration. IEEE INT. CONFERENCE ON 3D DIGITAL IMAGING AND MODELING, 2003, Banff, Canada. Anais
VERHAGEN, P.; DRAGUT, L. Object-based landform delineation and classification from DEMs for achaeological predictive mapping. Journal of Archaelogical Science, v. 39, n. 3, p. 608-703, 2012.
VIEIRA, S. R. Geoestatística em estudos de variabilidade espacial do solo. In. NOVAES, R. F.; ALVAREZ V., V. H.; SCHAEFER, C. E G. R. Tópicos em ciências do solo. Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2000. v.1. p.2-54.
VILELA, L. C. Comparação entre as redes neurais artificiais e o método de interpolação krigagem aplicados à pesquisa agronômica. Tese (Doutorado). UNESP. Faculdade de Ciências Agronômicas. CAMPUS DE BOTUCATU. 2004. 124P.
WANDERLEY, H. S.; AMORIM, R. F. C.; CARVALHO, F. O. Variabilidade Espacial e Preenchimento de falhas de dados pluviométricos para o estado de Alagoas. Revista Brasileira de Meteorologia, v.27, p. 347 - 354, 2012.
WECHSLER, S. P. Uncertainties associated with digital elevation models for hydrologic applications: a review. Hydrology and Earth System Sciences, v. 11, 1481-1500, 2007.
WILSON, J. P.; GALLANT, J. C. Digital terrain analysis. In Wilson, J. P. and Gallant, J. C., editors, Terrain analysis: principles and applications, New York: Wiley, p. 29-49, 2000.
WILSON, J. P. Digital terrain modeling. Geomorphology, v. 137, 107-121, 2012
XU, Z.; LI, Z. Least median of squares matching for automated detection of surface deformations. Int.Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 33, n. B3, p.1000-1007, 2000.
YAMAMOTO, J.K.; LANDIM, P.M.B. Geoestatística: conceitos e aplicações. São Paulo: Oficina de Textos, 2013. 215p.