As distâncias de Manhattan e Chebyshev na avaliação da acurácia posicional com feições lineares em produtos cartográficos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barbosa, Lígia da Silva
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/29860
https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2022.254
Resumo: Diversos países têm buscado atualizar e/ou editar suas normas e padrões referentes à qualidade dos dados espaciais, incluindo o Brasil através da ET-CQDG (Especificação Técnica para Controle de Qualidade de Dados Geoespaciais) elaborada em 2016 pela INDE (Infraestrutura de Dados Espaciais), visto que uma grande quantidade de dados é gerada a todo instante. Esta especificação utiliza como base o Decreto n° 89.817 de 1.984, a qual estabelece tolerâncias para avaliar e classificar produtos cartográficos em relação à sua qualidade posicional, utilizando feições pontuais. No entanto, o uso de feições lineares tem aumentado, especialmente por estarem presentes em maior quantidade em uma base cartográfica, além de possuírem uma boa distribuição espacial. Assim sendo, este trabalho propôs o uso das métricas Distância de Manhattan e Distância de Chebyshev para a avaliação da acurácia posicional de dados com feições lineares, através da adaptação do método Influência do Vértice e Distância de Hausdorff,. Sendo assim, foram utilizados um conjunto de dados simulados com valores de discrepância média conhecidas para análise da eficiência dos métodos,. Além destes dados utilizou-se o conjunto de dados denominado “MatchingLand” desenvolvido por Xavier et al. (2017) que simulam dados reais, bem como dados reais na região da Universidade Federal de Viçosa em Viçosa – MG. Em relação aos dois últimos conjuntos citados, para fins de comparação dos resultados, utilizou-se o método Buffer Duplo. Com base nos resultados obtidos, verificou-se que em geral os métodos propostos que utilizam a distância de Manhattan possuem uma maior magnitude na determinação da discrepância posicional, enquanto os métodos que utilizam a distância de Chebyshev possuem uma menor magnitude. Pôde-se perceber que, aplicando as análises estatísticas para comparação das amostras de discrepâncias dos diferentes métodos aplicados, os métodos são similares estatisticamente independente da métrica utilizada, exceto o método Buffer Duplo. Sendo assim, não é viável o uso das Distâncias de Manhattan e Chebyshev, já que produz o mesmo efeito prático do uso da distância Euclidiana e esta é bastante difundida e tradicional na Cartografia. Palavras-chave: Controle de Qualidade Cartográfica. Distância de Manhattan. Distância de Chebyshev. Feições lineares. Acurácia Posicional. Decreto nº 89.817. ET-CQDG.
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Esta especificação utiliza como base o Decreto n° 89.817 de 1.984, a qual estabelece tolerâncias para avaliar e classificar produtos cartográficos em relação à sua qualidade posicional, utilizando feições pontuais. No entanto, o uso de feições lineares tem aumentado, especialmente por estarem presentes em maior quantidade em uma base cartográfica, além de possuírem uma boa distribuição espacial. Assim sendo, este trabalho propôs o uso das métricas Distância de Manhattan e Distância de Chebyshev para a avaliação da acurácia posicional de dados com feições lineares, através da adaptação do método Influência do Vértice e Distância de Hausdorff,. Sendo assim, foram utilizados um conjunto de dados simulados com valores de discrepância média conhecidas para análise da eficiência dos métodos,. Além destes dados utilizou-se o conjunto de dados denominado “MatchingLand” desenvolvido por Xavier et al. (2017) que simulam dados reais, bem como dados reais na região da Universidade Federal de Viçosa em Viçosa – MG. Em relação aos dois últimos conjuntos citados, para fins de comparação dos resultados, utilizou-se o método Buffer Duplo. Com base nos resultados obtidos, verificou-se que em geral os métodos propostos que utilizam a distância de Manhattan possuem uma maior magnitude na determinação da discrepância posicional, enquanto os métodos que utilizam a distância de Chebyshev possuem uma menor magnitude. Pôde-se perceber que, aplicando as análises estatísticas para comparação das amostras de discrepâncias dos diferentes métodos aplicados, os métodos são similares estatisticamente independente da métrica utilizada, exceto o método Buffer Duplo. Sendo assim, não é viável o uso das Distâncias de Manhattan e Chebyshev, já que produz o mesmo efeito prático do uso da distância Euclidiana e esta é bastante difundida e tradicional na Cartografia. Palavras-chave: Controle de Qualidade Cartográfica. Distância de Manhattan. Distância de Chebyshev. Feições lineares. Acurácia Posicional. Decreto nº 89.817. ET-CQDG.Several countries have sought to update and/or edit their norms and standards regarding the quality of spatial data, including Brazil through the ET-CQDG (Technical Specification for Quality Control of Geospatial Data) prepared in 2016 by INDE (Spatial Data Infrastructure), since a large amount of data is generated at all times. This specification is based on Decree No. 89,817 of 1984, which establishes tolerances for evaluating and classifying cartographic products in relation to their positional quality, using punctual features. However, the use of linear features has increased, especially because they are present in greater quantities in a cartographic base, in addition to having a good spatial distribution. Therefore, this work proposed the use of the Manhattan Distance and Chebyshev Distance metrics to evaluate the positional accuracy of data with linear features, through the adaptation of the Vertex Influence and Hausdorff Distance method. Therefore, a set of simulated data with known mean discrepancy values were used to analyze the efficiency of the methods. In addition to these data, the dataset called “MatchingLand” developed by Xavier et al. (2017) that simulate real data as well as real data in the region of Universidade Federal de Viçosa in Viçosa – MG. In relation to the last two sets mentioned, for the purpose of comparing the results, the Double Buffer method was used. Based on the results obtained, it was verified that, in general, the proposed methods that use the Manhattan distance have a greater magnitude in the determination of positional discrepancy, while the methods that use the Chebyshev distance have a smaller magnitude. It could be seen that, applying the statistical analysis to compare the discrepancy samples of the different methods applied, the methods are statistically similar regardless of the metric used, except for the Double Buffer method. Therefore, the use of Manhattan and Chebyshev Distances is not viable, since it produces the same practical effect as the use of Euclidean distance and this is quite widespread and traditional in Cartography. Keywords: Cartographic Quality Control. Distance from Manhattan. Distance from Chebyshev. Linear features. Positional Accuracy. Decree No. 89,817. ET-CQDG.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de ViçosaEngenharia CivilCartografia - Processamento de dadosDados geoespaciais - Controle de qualidadeDados geoespaciais - NormasDistâncias - MediçãoCartografia BásicaAs distâncias de Manhattan e Chebyshev na avaliação da acurácia posicional com feições lineares em produtos cartográficosManhattan and Chebyshev distances in the assessment of positional accuracy with linear features in cartographic productsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Engenharia CivilMestre em Engenharia CivilViçosa - MG2022-02-14Mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf2295226https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/29860/1/texto%20completo.pdf404c3f7bfa36ee6e26a1335447b7ce7dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/29860/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/298602022-09-09 14:31:08.023oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452022-09-09T17:31:08LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
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