Análise de técnicas de segmentação para melhoria na obtenção de dados geomorfométricos com base em ferramentas open source

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Olavo Amancio de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/35770
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2019.
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Formosa pertence à região leste de Goiás, possui população estimada de 119.506 mil habitantes, sendo distribuída em uma área territorial de 5.811,78 km². Os estudos geomorfométricos foram elaborados utilizando-se os dados do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Para a segmentação do SRTM, com dados de 1” x 1” (um segundo de arco) ou 30 m de resolução espacial, cujo objetivo é a separação de classes a fim de identificar os alvos que subsidiaram a pesquisa, foi utilizado o algoritmo ODR_Obia, adaptado do algoritmo de segmentação TA Baatz Segmenter, via plataforma do sistema open source QGIS, cujo resultado da segmentação e extração dos índices pré-definidos resultou-se em nova imagem raster segmentada. Posterior à obtenção da nova imagem, que traz consigo a média da altimetria dos pixels segmentados, inicia-se o processamento dessa imagem, com o uso do modelo geomorfométrico ODR_Hidro, desenvolvido em linguagem Python para aplicação nesta pesquisa. As formulações matemáticas foram compiladas dentro do modelo ODR_Hidro, assim como sua adaptação, por intermédio de outros algoritmos hidrológicos que são utilizados por software como o QGIS, GrassGIS e SagaGIS, subsidiando a extração dos índices geomorfométricos, a delineação da bacia e a extração dos canais da rede de drenagem. Os resultados foram avaliados a partir da aplicação do teste de hipótese, por meio do teste estatístico Teste Mann-Whitney. Os dados obtidos foram área, perímetro, Coeficiente de Compacidade (Kc), Coeficiente de Manutenção (Cm), Índice de circularidade (Ic), Fator de Forma (Kf), Razão de Elongação (Re), Densidade de Drenagem (Dd), Número total dos canais, Densidade Hidrográfica (Dh), Relação de Bifurcação (Rb), Comprimento do canal principal (Ccp), linha reta da nascente à foz, Comprimento total da rede de drenagem (Ctr), Hierarquização de canais, Índice de rugosidade (Ir), Coeficiente de rugosidade (CR), Amplitude altimétrica, Altitude máxima e Altitude mínima. Com a segmentação do SRTM, os resultados produzidos pelo modelo ODR_Hidro para a Bacia do Córrego Bandeirinha apontaram para 182,869 km² de área superficial, com 92,106 km de perímetro e hierarquização de 6ª ordem, enquanto os dados encontrados com auxílio da imagem do SRTM original, por meio do ArcGIS, foram 183,159 km² de extensão superficial, perímetro de 84,911 km e hierarquia fluvial de 5ª ordem. Os resultados produzidos sugerem que a segmentação de imagens, visando à modelagem geomorfométrica de bacias hidrográficas, poderá contribuir de forma eficiente para o fornecimento de dados morfométricos.The objective of this paper is to demonstrate the practicality of using segmenting image techniques as a tool for obtaining geomorphometric data, thereby providing support for the environmental management of river basins. This study was conducted on the Bandeirinha Stream basin, the main water supply for the municipality’s urban area. The stream is located in Goiás State, in the municipality of Formosa-GO, 75 km from Brasília. Formosa is located in the eastern part of Goiás, and has an estimated population of 119,506 in an area of 5,811.78 km². Geomorphometric studies were conducted using data from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). The ODR_Obia algorithm was applied for SRTM segmentation with data 1” x 1” (one second of arc) or 30m spatial resolution, the objective of which is to separate the classes in order to identify the research targets. This algorithm was adapted from the TA Baatz Segmenter using the QGIS open source platform system, its results from the segmentation and extraction of pre-defined indices resulted in a new segmented raster image. Prior to this new image being obtained, which contains the average altimetry of segmented pixels, it was processed using the geomorphometric model ODR_Hidro, developed in the Python language for the purpose of this study. The mathematical calculations, along with its adaptation, were compiled within the ODR_Hidro model by other intermediary hydrologic algorithms used in softwares such as QGIS, GrassGis and SagaGIS, which support the extraction of geomorphometric indices, the delineation of the basin, and the extraction of drainage channel networks. The results were evaluated by testing the hypothesis in the Mann-Whitney statistic test. The data obtained were area, perimeter, Coefficient of Compaction (Kc), Coefficient Maintenance (Cm), Circularity Index (Ci), Shape Factor (Kf), Reason for Elongation (Re), Drainage Density (Dd), Total Number of Channels, Hydrographic Density (Hd), Bifurcation Relationship (Br), Length of Main Channel (Lmc), straight line from the source to the mouth, Total length of drainage network (Ctr), Hierarchy of Channels, Roughness Index (Ri) Coefficient of roughness (CR), Altimetric Amplitude, and Maximum and minimum height. Through the SRTM segmentation, the results from the ODR_Hidro model for the Bandeirinha Stream basin revealed a superficial area of 182,869 km², with a perimeter of 92,106 km and a hierarchy of 6. Data taken from the original SRTM image, through ArcGIS, showed a superficial area of 183,159 km², a perimeter of 84,911 km and a river flow hierarchy of 5. The results suggest that the segmentation of images for geomorphometric modelling of river basins will be able to efficiently contribute towards providing morphometric data.Bias, Edilson de SouzaSteinke, Valdir AdilsonOliveira, Olavo Amancio de2019-11-08T18:22:41Z2019-11-08T18:22:41Z2019-11-082019-03-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfOLIVEIRA, Olavo Amancio de. Análise de técnicas de segmentação para melhoria na obtenção de dados geomorfométricos com base em ferramentas open source. 2018. 154 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.http://repositorio.unb.br/handle/10482/35770A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-14T20:10:17Zoai:repositorio.unb.br:10482/35770Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-14T20:10:17Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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