Integração de dados altimétricos obtidos através de diferentes técnicas para geração de um novo modelo digital de elevação

Abstract

Com o surgimento de novos métodos de extração de dados altimétricos no mercado de geotecnologias a escolha da melhor técnica é um problema que preocupa a maioria dos usuários. Como nenhum dado está isento de erros faz-se necessário propor método que faça uso dessa diversidade de informações minimizando-se o erro. A Colocação por Mínimos Quadrados é uma técnica que permite a integração de dados diferentes em tipo e precisão. Assim, a presente dissertação teve como objetivo a determinação e avaliação de um novo Modelo Digital de Elevação, denominado MDE Híbrido, a partir de dados altimétricos obtidos através de diferentes técnicas: fotogrametria (curvas de nível extraídas de carta 1:50.000), estereoscopia em imagens de um sensor orbital (ASTER) e interferometria de radar (SRTM). Foram selecionadas três áreas no município de Porto Alegre/RS, que apresentam diferentes tipos de relevo: plano, misto e acidentado. Nessas áreas foram obtidos os MDEs a partir de curvas de nível, imagens ASTER e do SRTM com resoluções de 30m, 15m e 90m respectivamente. Uma avaliação pontual foi realizada nos três dados onde pode-se observar que para cada área de estudo um diferente dado apresentou menor Erro Médio Quadrático. Estes três dados foram então integrados utilizando-se a Colocação por Mínimos Quadrados e resolução de 15m. Após avaliação, o MDE Híbrido na Área Plana apresentou acurácia altimétrica igual a 3,493m e na Área Mista o valor de 4,763m o que atende aos requisitos da Classe A do PEC (Padrão de Exatidão Cartográfico) na escala 1:25.000. Já na Área Acidentada o valor encontrado foi de 8,66m atendendo os requisitos da Classe A do PEC na escala 1:50.000. Os resultados práticos alcançados nesta pesquisa mostraram que os dados altimétricos com diferentes resoluções espaciais podem ser integrados, desde que se tenha conhecimento das suas precisões. A resolução espacial de um determinado dado não está relacionada com a precisão deste dado.

With the appearance of new methods of altimetric data extraction, the choice for the best technique is a problem that concerns the majority of users. As no data is error free, it is necessary to propose a methodology that may use this diversity of information as well as minimize errors which arise from each data. The Least-Squares Collocation (CMQ) is a technique that allows the integration of different data according to type and precision. Thus, this paper aimed at determining and evaluating a new Digital Elevation Model called Hybrid MDE, which was obtained through the integration of data from different techniques: Photogrammetry (level curves extracted from maps, Stereoscopy (ASTER) and Interferometry (SRTM). To evaluate the efficiency of this methodology, we selected three areas in the city of Porto Alegre/RS, which showed different types of relief: plain, mixed and rough. In these areas, the MDEs were generated from level curves and ASTER images, which had a resolution of 30 m and 15m respectively; we also included the SRTM data, which show a resolution of 90 m. These three data were then integrated, using the CMQ, and determining a new model with a final resolution of 15 m, which was called Hybrid MDE. Lastly, we realized an evaluation, in which the Hybrid MDE in the Plain Area showed an altimetric accuracy equal to 3,493 m and in the Mixed Area 4, 763, which follows the Class A requisites of the Standard of Cartographic Exactness (PEC) in the scale of 1:25.000. In the Rough Area, the value found was 8, 66 m , following the Class A requisites for PEC in the scale of 1:50.000. The practical results reached in this research show that altimetric data with different spatial resolutions may be integrated, as long as we are aware of its precision.