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dc.contributor.advisorRolim, Silvia Beatriz Alvespt_BR
dc.contributor.authorXavier, Marilei Benderpt_BR
dc.date.accessioned2010-04-23T04:15:50Zpt_BR
dc.date.issued2009pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/21092pt_BR
dc.description.abstractDesde 1950, dados gravimétricos terrestres do Estado do Rio Grande do Sul vem sendo levantados sistematicamente pelo Departamento de Geodésia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Instituto de Astronomia e Geofísica da Universidade de São Paulo (IAG/USP) e Observatório Nacional (ON). Este trabalho propõe três métodos para detecção de erros grosseiros do banco de dados de gravimetria do Estado do Rio Grande do Sul. O primeiro método utiliza o modelo digital de elevação Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) interpolado contra os dados de observação de altimetria terrestre; o segundo utiliza a anomalia Bouguer interpolada, confrontando cada observação de gravimetria com as observações terrestres; e o terceiro método utiliza os dados da Missão Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE), confrontando cada observação gravimétrica com as observações da gravimetria terrestre. O primeiro método identificou 217 pontos (3,00 % do banco de dados) suspeitos de erros grosseiros para as observações de elevação. Para as observações de gravimetria da missão GRACE, identificou-se 645 pontos (8,93 % do banco de dados) suspeitos de erros grosseiros. Para as anomalias Bouguer interpoladas, identificou-se 60 pontos grosseiros (0,83% do banco de dados). Os pontos coincidentes de erros grosseiros entre altimetria, gravimetria e anomalia Bouguer interpolada somaram um total 176 observações, representando 2,43 % do banco de dados total. Estes pontos foram considerados erros grosseiros e eliminados do banco dados. Esta abordagem foi considerada satisfatória como uma correção preliminar da base de dados gravimétrica do Rio Grande do Sul, sugerindo-se posterior verificação de campo. Finalmente, é importante mencionar que a análise estatística é uma ferramenta e, como tal, não substitui a falta de conhecimento geológico, geofísico, ou de qualquer outro conhecimento específico.pt_BR
dc.description.abstractSince 1950, terrestrial gravity data of the State of Rio Grande do Sul has been systematically collected by the Department of Geodesy of the Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS), Astronomy and Geophysics Institute of the São Paulo University (IAG/USP) e National Observatory (ON). This dissertation proposes three methods for detection of gross errors in this database, based on: 10) the digital elevation model of Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), 20) the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) and 30) the interpolated terrestrial gravity observations. The first method identified 217 points of altimetry, representing 3.00% of the database. The second identified 645 points of gravity observations, representing 8.93% of the database. The third method identified 60 points of terrestrial gravity observations, representing 0.83% of the database. The criterion for elimination of observations was based on identifying coincident outliers in, at least, 2 methods. The matching points of coarse errors between altimetry, gravity and bouguer anomaly were grouped in 176 points, representing 2.43% of total database. These points were considered and disposed of coarse errors database. This approach is accepted as a preliminary correction of the RS gravity database and we suggest field checking. Statistics is a tool and, as such, does not replace the lack of geological or geophysical knowledge.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectGravimetriapt_BR
dc.subjectRio Grande do Sulpt_BR
dc.titleDetecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coSouza, Sergio Florencio dept_BR
dc.identifier.nrb000736501pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologiapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento Remotopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2009pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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