Avaliação de Procedimentos Geoestatísticos para Incremento da Acurácia de Modelos Digitais de Elevação

• Processo: 15/24676-9
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de março de 2016 - 28 de fevereiro de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências
• Pesquisador responsável: Carlos Alberto Felgueiras
• Beneficiário: Carlos Alberto Felgueiras
• Instituição-sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Pesq. associados: Antonio Miguel Vieira Monteiro ; Camilo Daleles Rennó ; Eduardo Celso Gerbi Camargo ; João Ricardo de Freitas Oliveira ; Jussara de Oliveira Ortiz ; LAERCIO MASSARU NAMIKAWA ; Sergio Rosim ; Sidnei João Siqueira Sant'Anna
• Assunto(s): Geoestatística Geoprocessamento

Resumo

Esta pesquisa objetiva avaliar, investigar, desenvolver e validar, métodos e metodologias computacionais, baseados de procedimentos geoestatísticos, para melhorar a acurácia do atributo altimetria de Modelos Digitais de Elevação (MDEs). Os MDEs são componentes importantes em várias aplicações como, por exemplo, na elaboração de mapas de suscetibilidade a deslizamentos de terra, na extração de redes de drenagens, nas construções de gasodutos e estradas, em delimitações de bacias hidrográficas, e várias outras. Para atender a essa demanda é imprescindível que os MDEs tenham uma acurácia mínima e desejável, de tal forma, que os resultados produzidos possam orientar melhor as atividades de intervenções e tomadas de decisão. Neste sentido, a geração de MDEs requer o emprego de dados mais precisos e de técnicas computacionais adequadas. Para atender a estes requisitos esta pesquisa propõe o uso de procedimentos geoestatísticos lineares e não lineares. A geoestatística pode ser vista como uma ferramenta que engloba um conjunto de métodos estocásticos que possibilitam predições de variáveis que se distribuem sobre o espaço geográfico, simulações para construções de novos cenários e gerações de mapas de incertezas relacionadas com as predições e simulações, os quais são relevantes para qualificação dos resultados obtidos. Muitas pesquisas no Brasil, frequentemente fazem uso de dados de altimetria oriundos de fontes gratuitas, e posteriormente empregam procedimentos de modelagens, com uso desses dados, não adequados. Em geral, tais dados são gerados via processamento de imagens de satélite e posteriormente disponibilizados via internet. Apesar de esses dados serem densos e com boa distribuição espacial, comprometem no quesito acurácia. Para muitas aplicações a acurácia dessas informações pode ser inaceitável. Uma forma de amenizar esse problema é agregar esses dados de altimetria no banco de dados e empregá-los conjuntamente com outras informações, advindas de fontes confiáveis e de melhor qualidade, no processo de modelagem. Geralmente, dados de altimetria de alta acurácia e precisão são decorrentes do trabalho de coleta de dados em pontos localizados sobre a região investigada. Trata-se de uma tarefa custosa e necessária, que envolvem visitas e deslocamentos em campo com apoio de equipamentos de alta tecnologia. Nesse contexto, este trabalho objetiva integrar diferentes fontes de dados de elevação, através de métodos geoestatísticos, para se obter informação de altimetria de melhor qualidade. Serão explorados softwares específicos tais como R, Gstat, Gslib, SPRING, etc., e também serão desenvolvidos funções específicas segundo as necessidades das pesquisas. Serão feitas validações utilizando informações de alta acurácia de equipamento de posicionamento global de alta acurácia, em trabalhos de campo, e de dados de sensoriamento remoto de alta resolução. Também serão adotadas validações com dados resultantes de extração de características dos MDEs como, por exemplo, redes de drenagem, limites de bacias hidrográficas, mapas de isolinhas, mapas de declividade, etc.. As metodologias desenvolvidas neste trabalho de pesquisa serão aplicadas a estudos de caso em regiões geográficas do Sudeste do Brasil. (AU)