Modelo digital do terreno lidar para caracterização topográfica e de redes de drenagem

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mendonça, Rafael Lopes
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPB
Texto Completo: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/26213
Resumo: O Modelo Digital de Elevação (MDE) é uma importante fonte de dados para diversas áreas, tais como ecologia, hidrologia, arqueologia e energia renováveis. Em especial para hidrologia, através do processamento desse dado é possível obter a rede de drenagem, delimitação da bacia hidrográfica, caracterização topográfica, perfis longitudinais e transversais, por exemplo. Com o avanço dos sistemas de aquisição desses dados, dentre eles o Light Detection and Ranging (LiDAR), modelos com resoluções espaciais cada vez mais detalhadas têm sido disponibilizados. O aumento da resolução espacial impacta no aumento do custo de armazenamento e no custo de processamento, por dificultar ou impossibilitar a utilização de algoritmos convencionais de extração automática de rede de drenagem. Por essas razões, faz-se necessária a adaptação dos algoritmos para que sejam capazes de lidar com grande quantidade de dados. Outra medida de contorno consiste na degradação da resolução espacial, que pode ser feita através da reamostragem ou através do upscaling de direções de fluxo, por exemplo. Tais fatores justificam a análise do impacto do uso de dados de alta resolução espacial proveniente de LiDAR, frente a dados com resoluções espaciais degradadas, na extração automática de rede de drenagem. Além do impacto dos métodos utilizados na extração da rede de drenagem e na degradação do MDE, reamostragem e upscaling. Nesta pesquisa foram utilizados os dados MDT LiDAR 1 m, esse dado reamostrado para 2, 5, 10 e 30 m, o upscaling de direções de fluxo do dado original de 1 m para 30 m, e o MDE SRTM, por se tratar de um dado bastante utilizado na literatura. O SRTM apresenta resultados inferiores quando comparado a todos os processamentos realizados utilizando o MDT LiDAR. Além disso, o SRTM apresenta falhas na extração de drenagem significativa. Os resultados também revelam que os dados reamostrados são inferiores ao do upscaling de direções de fluxo, tendo como referência a rede de drenagem obtida através do processamento do dado MDT LiDAR 1 m.
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spelling 2023-02-07T20:23:27Z2023-12-262023-02-07T20:23:27Z2022-12-15https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/26213O Modelo Digital de Elevação (MDE) é uma importante fonte de dados para diversas áreas, tais como ecologia, hidrologia, arqueologia e energia renováveis. Em especial para hidrologia, através do processamento desse dado é possível obter a rede de drenagem, delimitação da bacia hidrográfica, caracterização topográfica, perfis longitudinais e transversais, por exemplo. Com o avanço dos sistemas de aquisição desses dados, dentre eles o Light Detection and Ranging (LiDAR), modelos com resoluções espaciais cada vez mais detalhadas têm sido disponibilizados. O aumento da resolução espacial impacta no aumento do custo de armazenamento e no custo de processamento, por dificultar ou impossibilitar a utilização de algoritmos convencionais de extração automática de rede de drenagem. Por essas razões, faz-se necessária a adaptação dos algoritmos para que sejam capazes de lidar com grande quantidade de dados. Outra medida de contorno consiste na degradação da resolução espacial, que pode ser feita através da reamostragem ou através do upscaling de direções de fluxo, por exemplo. Tais fatores justificam a análise do impacto do uso de dados de alta resolução espacial proveniente de LiDAR, frente a dados com resoluções espaciais degradadas, na extração automática de rede de drenagem. Além do impacto dos métodos utilizados na extração da rede de drenagem e na degradação do MDE, reamostragem e upscaling. Nesta pesquisa foram utilizados os dados MDT LiDAR 1 m, esse dado reamostrado para 2, 5, 10 e 30 m, o upscaling de direções de fluxo do dado original de 1 m para 30 m, e o MDE SRTM, por se tratar de um dado bastante utilizado na literatura. O SRTM apresenta resultados inferiores quando comparado a todos os processamentos realizados utilizando o MDT LiDAR. Além disso, o SRTM apresenta falhas na extração de drenagem significativa. Os resultados também revelam que os dados reamostrados são inferiores ao do upscaling de direções de fluxo, tendo como referência a rede de drenagem obtida através do processamento do dado MDT LiDAR 1 m.The Digital Elevation Model (DEM) is an important data source for several areas, such as ecology, hydrology, archeology and renewable energy. Especially for hydrology, by processing this data it is possible to obtain the drainage network, watershed delimitation, topographic characterization, longitudinal and transversal profiles, for example. With the advancement of data acquisition systems, including Light Detection and Ranging (LiDAR), models with increasingly detailed spatial resolutions have become available. The increase in spatial resolution has an impact on the increase in storage and processing costs, as it makes it difficult or impossible to use conventional algorithms for automatic drainage network extraction. For these reasons, it is necessary to adapt the algorithms to be able to handle large amounts of data. Another contour measure consists of the degradation of the spatial resolution, which can be done through resampling or through the upscaling of flow directions, for example. Such factors justify the analysis of the impact of using high spatial resolution data from LiDAR, compared to data with degraded spatial resolutions, in the automatic extraction of the drainage network. In addition to the impact of the methods used in the extraction of the drainage network and in the degradation of the DEM, resampling and upscaling. In this research, the 1 m DTM LiDAR data were used, this data resampled to 2, 5, 10 and 30 m, the upscaling of flow directions from the original data from 1 m to 30 m, and the DEM SRTM, as it is a data widely used in the literature. The SRTM presents inferior results when compared to all the processing performed using the DTM LiDAR. Furthermore, the SRTM can present a significant failure to extract drainage.. The results also reveal that the resampled data are inferior to the upscaling of flow directions, having as reference the drainage network obtained through processing the 1 m DTM LiDAR data.Submitted by Fernando Augusto Alves Vieira (fernandovieira@biblioteca.ufpb.br) on 2023-02-07T10:57:56Z No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) RafaelLopesMendonça_Tese.pdf: 12159426 bytes, checksum: 36cfa6e102e95ebbac4a250d8c504be6 (MD5) RafaelLopesMendonça_Tese_Ficha_SIGAA.pdf: 2095 bytes, checksum: f87aefc2863a890d8f213c249f6c4ef8 (MD5)Approved for entry into archive by Biblioteca Digital de Teses e Dissertações BDTD (bdtd@biblioteca.ufpb.br) on 2023-02-07T20:23:26Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) RafaelLopesMendonça_Tese.pdf: 12159426 bytes, checksum: 36cfa6e102e95ebbac4a250d8c504be6 (MD5) RafaelLopesMendonça_Tese_Ficha_SIGAA.pdf: 2095 bytes, checksum: f87aefc2863a890d8f213c249f6c4ef8 (MD5)Made available in DSpace on 2023-02-07T20:23:27Z (GMT). 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TRABALHO EMBARGADO E FICHA/SIGAA ANEXADA NO RIapplication/pdf2095https://repositorio.ufpb.br/jspui/bitstream/123456789/26213/2/RafaelLopesMendon%c3%a7a_Tese_Ficha_SIGAA.pdff87aefc2863a890d8f213c249f6c4ef8MD52123456789/262132023-05-22 12:57:42.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Repositório InstitucionalPUB
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