Modelagem de distorções entre realizações de referenciais geodésicos

• Autor(a) principal: Magna Júnior, João Paulo [UNESP]
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/86792
• topic: Cartografia; Grades de distorção; Reference systems; Geodetic network; Distortion modelling; Distortion grids

Os avanços tecnológicos nos métodos de posicionamento, sobretudo os sistemas de posicionamento por satélite, fizeram com que diversos países atualizassem e/ou revisassem suas estruturas geodésicas fundamentais. Na busca de explorar a total potencialidade das novas tecnologias, as principais mudanças convergiram para a adoção de referenciais geocêntricos, de caráter global e cuja origem coincide com o centro de massa da Terra. A atualização de uma rede geodésica implica na mudança de coordenadas e, consequentemente, alteração da geometria da rede, evidenciando as distorções nela existentes. Para manter a integridade e topologia da rede geodésica é necessário que se proceda a uma modelagem das distorções. Neste contexto, este trabalho apresenta uma metodologia de modelagem de distorções entre realizações de sistemas de referência geodésicos, baseada na utilização de grades regulares. Amplamente utilizada, a modelagem baseada em grades é uma forma padronizada de se realizar a conversão entre referenciais sem a necessidade de aplicação de modelos complexos por parte dos usuários. Nessa dissertação, foram geradas grades de distorção com diferentes espaçamentos, cobrindo todo o território brasileiro, para a modelagem das distorções entre as redes SAD 69 (realização de 1996) e SIRGAS 2000. A geração e aplicação das grades esta pautada no desenvolvimento de aplicativos computacionais com utilização do método de Shepard na geração da grade e da função bilinear na interpolação das distorções a partir dos pontos da grade. A metodologia foi avaliada através de estações de teste, onde os resultados mostraram-se promissores. Nos melhores casos, houve redução de aproximadamente 50% no erro médio quadrático das coordenadas após a modelagem com um indicador médio de precisão de 0,179m.