Análise Numérica de Elevação Além da Modelagem das amostras até a aplicação Laércio M. Namikawa DPI-INPE.

Apresentação em tema: "Análise Numérica de Elevação Além da Modelagem das amostras até a aplicação Laércio M. Namikawa DPI-INPE."— Transcrição da apresentação:

1 Análise Numérica de Elevação Além da Modelagem das amostras até a aplicação Laércio M. Namikawa DPI-INPE

2 Análise Digital (Numérica ?) de Elevação (Terreno?) Por que Análise e não Modelagem? MNT, MDE, MNE, MDT? Terreno, Elevação, Superfície?

3 Modelos O que são Modelos? Mundo Real é 4-dimensional e complexo Informação não pode ser obtida em detalhe Entendimento do mundo requer uma representação: simplificada e focada no aspecto de interesse

4 Modelos O que são Modelos? Tipos: Escala, Conceitual, Matemático Mundo Real Compreensão Tomada de Decisão Modelo

5 Modelos em Escala Réplicas da coisa real Mapas

6 Modelos Conceituais Qualitative relations Block diagrams Flowcharts

7 Modelos Matemáticos Relacionamentos quantitativos Tipos: Determinístico / Estocástico Steady-state / Dinâmico Agregado/ Espaciais

8 Usando Modelos Mundo Real Compreensão Tomada de Decisão Resultado Modelo Escala Modelo Conceitual ou Matemático

9 Modelagem de Dados Geográficos Mundo Digital: Finito e discreto Mundo Real: variação contínua e suave da elevação Modelagem de Dados: Modelos em Escala

10 Modelagem de Dados Geográficos

11 Modelagem Ontológico: Abordagem cognitiva Propósito, escala, instrumento de medição Conceitual: Formalização Matemática f = [R, λ, V], onde λ – mapeamento; R localizações; V – conjunto de valores discretos ou reais Campo/Objeto Representação: Matricial, Vetorial Implementação: Estrutura de dados, algoritmos

12 Modelo de Elevação Modelo de Elevação O que são? Representações computacionais da distribuição de um fenômeno espacial que ocorre em uma região da superfície terrestre Fenômeno: Elevação do Terreno

13 Nomenclatura MDT, DTM, MNE, MDE, DSM, DEM TIN M: Modelo, Modelagem – Model, Modeling D: Digital N: Numérico - Numeric T: Terreno – Terrain E: Elevação – Elevation S: Superfície – Surface Mais correto? MDE – DEM (Não o USGS DEM)

14 Modelagem de Elevação Scale Model Geographic Reality Propósito, Escala Ontological Level Conceptual Level Campo Representation Level Grade Regular, TIN, Isolinhas, Pontos Implementation Level Estruturas e algoritmos

15 Elevação no Mundo Real

16 Modelagem Representação Matricial Vetorial

17 Modelagem Implementação Estruturas Matriz Quad Tree Binary Tree R tree Algoritmos Interpolação Busca Estimativas de derivativas

18 Estruturas de Dados e não Modelos de Elevação MDE e TIN são Estruturas de Dados MDE e TIN não são Modelos de Elevação “A set of elevation points does not necessarily imply anything about the space between them” - David Mark, 1990, cited by (Kumler 1994) Modelo de Elevação requer um método implícito que defina os valores da superfície entre os pontos da estrutura de dados

19 Usando Modelos de Elevação Criação de mapas topográficos Projetos de engenharia: estradas, barragens Análise de visibilidade Computação de mapas de declividade e exposição Delineação de linhas de drenagem e bacias Visualização em projeção planar com imagens de satélite Orto-retificação de imagens Correção radiométrica de imagens Geração de mapas de aptidão agrícola Planejamento urbano e rural, Determinação de áreas de riscos, Geração de relatórios de impacto ambiental Simulação de fenômenos onde a força gravitacional atua

20 Fontes de Dados Medições em Campo Fotogrametria – Interpretação estereoscópica Mapas – Isolinhas, Perfis Interferometria Radar Synthetic Aperture Radar Interferometry (InSAR) LIDAR - Light detecting and ranging

21 Interferometria SAR Diferença de fase entre o sinal refletido nas duas antenas é proporcional a elevação

22 LIDAR Tempo de retorno do sinal é proporcional à altura

23 GPS

24 Características Levantamento em Campo: Muito preciso, depende dos equipamentos e calibração Observação direta Fotogrametria: Princípio da Paralaxe. Qualidade depende da escala da imagem. Métodos automáticos procuram correlação em janelas

25 Características Mapas– Dependem do dado original, processo de digitalização. Qualidade do mapa → 0.4 mm da escala. InSAR – Resolução Ground Range, layover/shadowing, ruído speckle, banda

26 LIDAR Largura do Pulso, atmosfera, vegetação, footprint (pegada) – valores típicos 24–60 cm diâmetro a 1219 m

27 Qualidade SRTM C-Band DEM Absoluto – 16 metros vertical 90% linear error (LE90) – 20 metros horizontal 90% circular error (CE90) Relativo – 10 metros vertical LE90 – 15 metros horizontal CE90

28 Isolinhas Curvas de isovalor Fiel à superfície apenas ao longo dela mesma A região entre duas isolinhas é apenas deduzida

29 Preparação das Amostras Minimizar a quantidade de informações a serem adquiridas Maximizar a fidelidade na representação da superfície Melhor espaçamento da grade regular, Seleção de amostras para pontos espaçados irregularmente Redução dos pontos das curvas de isovalor

30 Estruturas de Dados Grade regular – Polígonos tem a mesma forma e tamanho, geralmente um retângulo, definindo a forma de grade regular mais utilizada, a grade regular retangular. Grade irregular triangular – Polígonos têm a mesma forma, triangular, mas tamanhos são diferentes.

31 Grade Regular

32 Grade Irregular Triangular

33 Usando Modelos de Elevação Visualização em projeção Geração de imagens: nível de cinza, sombreadas e temáticas Cálculo de volumes de aterro e corte Análise de perfis sobre trajetórias Geração de mapeamentos derivados – declividade, exposição, drenagem, isolinhas, visibilidade

34 Aplicação Hidrologia

35 PCRaster NutShell

36 Aplicação Corridas de Detritos - TITAN2D