Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Chagas,César S.
Data de Publicação: 2010
Outros Autores: Fernandes Filho,Elpídio I., Rocha,Márcio F., Carvalho Júnior,Waldir de, Souza Neto,Nestor C.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online)
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662010000200014
Resumo: No Brasil, normalmente os modelos digitais de elevação (MDEs) são produzidos pelos próprios usuários e pouca atenção tem sido dada às suas limitações, como fonte de informação espacial. Este estudo propôs avaliar diferentes MDEs para subsidiar a escolha do modelo apropriado para derivar atributos topográficos utilizados em um mapeamento digital de solos, por redes neurais artificiais. A avaliação constou da determinação da raiz quadrada do erro médio quadrático da elevação (RMSE); análise das depressões espúrias; comparação entre drenagem mapeada e drenagem numérica, curvas de nível derivadas e curvas de nível originais, e análise das bacias de contribuição derivadas. Os resultados obtidos demonstraram que apenas o RMSE não foi suficiente para avaliar a qualidade desses modelos. O MDE, derivado de curvas de nível (CARTA, obtido com a utilização do módulo TOPOGRID) apresentou qualidade superior aos MDEs derivados de sensores remotos (ASTER e SRTM). A análise qualitativa também identificou que o MDE CARTA é superior aos demais, pois estes apresentaram grande quantidade de erros que podem comprometer o estabelecimento das relações entre atributos do terreno e as condições locais de solos.
id UFCG-1_28ca0f714532afc8067b888dac1a6230
oai_identifier_str oai:scielo:S1415-43662010000200014
network_acronym_str UFCG-1
network_name_str Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online)
repository_id_str
spelling Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solosTOPOGRIDASTERSRTMNo Brasil, normalmente os modelos digitais de elevação (MDEs) são produzidos pelos próprios usuários e pouca atenção tem sido dada às suas limitações, como fonte de informação espacial. Este estudo propôs avaliar diferentes MDEs para subsidiar a escolha do modelo apropriado para derivar atributos topográficos utilizados em um mapeamento digital de solos, por redes neurais artificiais. A avaliação constou da determinação da raiz quadrada do erro médio quadrático da elevação (RMSE); análise das depressões espúrias; comparação entre drenagem mapeada e drenagem numérica, curvas de nível derivadas e curvas de nível originais, e análise das bacias de contribuição derivadas. Os resultados obtidos demonstraram que apenas o RMSE não foi suficiente para avaliar a qualidade desses modelos. O MDE, derivado de curvas de nível (CARTA, obtido com a utilização do módulo TOPOGRID) apresentou qualidade superior aos MDEs derivados de sensores remotos (ASTER e SRTM). A análise qualitativa também identificou que o MDE CARTA é superior aos demais, pois estes apresentaram grande quantidade de erros que podem comprometer o estabelecimento das relações entre atributos do terreno e as condições locais de solos.Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG2010-02-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662010000200014Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental v.14 n.2 2010reponame:Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online)instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG10.1590/S1415-43662010000200014info:eu-repo/semantics/openAccessChagas,César S.Fernandes Filho,Elpídio I.Rocha,Márcio F.Carvalho Júnior,Waldir deSouza Neto,Nestor C.por2010-01-15T00:00:00Zoai:scielo:S1415-43662010000200014Revistahttp://www.scielo.br/rbeaaPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||agriambi@agriambi.com.br1807-19291415-4366opendoar:2010-01-15T00:00Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
dc.title.none.fl_str_mv Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos
title Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos
spellingShingle Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos
Chagas,César S.
TOPOGRID
ASTER
SRTM
title_short Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos
title_full Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos
title_fullStr Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos
title_full_unstemmed Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos
title_sort Avaliação de modelos digitais de elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos
author Chagas,César S.
author_facet Chagas,César S.
Fernandes Filho,Elpídio I.
Rocha,Márcio F.
Carvalho Júnior,Waldir de
Souza Neto,Nestor C.
author_role author
author2 Fernandes Filho,Elpídio I.
Rocha,Márcio F.
Carvalho Júnior,Waldir de
Souza Neto,Nestor C.
author2_role author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Chagas,César S.
Fernandes Filho,Elpídio I.
Rocha,Márcio F.
Carvalho Júnior,Waldir de
Souza Neto,Nestor C.
dc.subject.por.fl_str_mv TOPOGRID
ASTER
SRTM
topic TOPOGRID
ASTER
SRTM
description No Brasil, normalmente os modelos digitais de elevação (MDEs) são produzidos pelos próprios usuários e pouca atenção tem sido dada às suas limitações, como fonte de informação espacial. Este estudo propôs avaliar diferentes MDEs para subsidiar a escolha do modelo apropriado para derivar atributos topográficos utilizados em um mapeamento digital de solos, por redes neurais artificiais. A avaliação constou da determinação da raiz quadrada do erro médio quadrático da elevação (RMSE); análise das depressões espúrias; comparação entre drenagem mapeada e drenagem numérica, curvas de nível derivadas e curvas de nível originais, e análise das bacias de contribuição derivadas. Os resultados obtidos demonstraram que apenas o RMSE não foi suficiente para avaliar a qualidade desses modelos. O MDE, derivado de curvas de nível (CARTA, obtido com a utilização do módulo TOPOGRID) apresentou qualidade superior aos MDEs derivados de sensores remotos (ASTER e SRTM). A análise qualitativa também identificou que o MDE CARTA é superior aos demais, pois estes apresentaram grande quantidade de erros que podem comprometer o estabelecimento das relações entre atributos do terreno e as condições locais de solos.
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010-02-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662010000200014
url http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662010000200014
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 10.1590/S1415-43662010000200014
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG
publisher.none.fl_str_mv Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG
dc.source.none.fl_str_mv Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental v.14 n.2 2010
reponame:Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online)
instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron:UFCG
instname_str Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron_str UFCG
institution UFCG
reponame_str Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online)
collection Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online)
repository.name.fl_str_mv Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
repository.mail.fl_str_mv ||agriambi@agriambi.com.br
_version_ 1750297679576956928