Estimativa de alturas geoidais para o estado de São Paulo baseada em redes neurais artificais

• Autor(a) principal: Veronez, Maurício Roberto
• Data de Publicação: 2009
• Outros Autores: Souza, Sergio Florencio de, Matsuoka, Marcelo Tomio, Reinhardt, Alessandro Ott
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/72592
• topic: Redes neurais artificiais; GPS; MAPGEO2004; EGM2008; Artificial neural networks; Geoidal height

A informação da altitude fornecida pelo sistema GNSS (Global Navigation Satellite System) é puramente geométrica, e na maioria dos trabalhos de engenharia a altitude deve estar referenciada ao geóide. Com um número suficiente de Referências de nível (Rn’s) com coordenadas horizontais e verticais conhecidas, quase sempre, e´possível ajustar-se, pelo Método dos Mínimos Quadrados, expressões matemáticas que permitem interpolar as alturas geoidais. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência das Redes Neurais Artificiais (RNAs) no processo de predição de alturas geoidais tendo como área de estudo o Estado de São Paulo. As informações utilizadas basearam-se em um conjunto de 157 Referências de nível (Rn’s) distribuídas uniformemente em todo Estado. Para estas Rn’s são conhecidas suas coordenadas horizontais (latitude e longitude) e verticais (altitudes geométrica e ortométrica e altura geoidal). Das 157 Rn’s, 115 foram utilizadas para o treinamento da RNA e 42 no processo de simulação para avaliar a eficiência do modelo proposto. A eficiência baseou-se em determinar as discrepâncias (erro) entres as alturas geoidais conhecidas e as obtidas pelo modelo neural. Como contribuição da pesquisa comparou-se também os valores simulados com o Earth Gravitational Model 2008 (EGM2008) e também com o MAPGEO2004. Em termos de resultados a RNA proporcionou um erro absoluto médio de 0,19 m ±0,14 m com uma forte correlação (R2 = 0,9871) com os valores tomados como verdadeiros. Estatisticamente os testes realizados mostraram que não houve diferença entre as médias das alturas geoidais conhecidas e as fornecidas pelo modelo neural para um nível de significância de 5%. Comparando-se os resultados com o EGM2008 e MAPGEO2004 a RNA proporcionou uma redução no erro de 0,07 m e 0,44 m, respectivamente.