Detecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sul

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Xavier, Marilei Bender
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/21092
Resumo: Desde 1950, dados gravimétricos terrestres do Estado do Rio Grande do Sul vem sendo levantados sistematicamente pelo Departamento de Geodésia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Instituto de Astronomia e Geofísica da Universidade de São Paulo (IAG/USP) e Observatório Nacional (ON). Este trabalho propõe três métodos para detecção de erros grosseiros do banco de dados de gravimetria do Estado do Rio Grande do Sul. O primeiro método utiliza o modelo digital de elevação Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) interpolado contra os dados de observação de altimetria terrestre; o segundo utiliza a anomalia Bouguer interpolada, confrontando cada observação de gravimetria com as observações terrestres; e o terceiro método utiliza os dados da Missão Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE), confrontando cada observação gravimétrica com as observações da gravimetria terrestre. O primeiro método identificou 217 pontos (3,00 % do banco de dados) suspeitos de erros grosseiros para as observações de elevação. Para as observações de gravimetria da missão GRACE, identificou-se 645 pontos (8,93 % do banco de dados) suspeitos de erros grosseiros. Para as anomalias Bouguer interpoladas, identificou-se 60 pontos grosseiros (0,83% do banco de dados). Os pontos coincidentes de erros grosseiros entre altimetria, gravimetria e anomalia Bouguer interpolada somaram um total 176 observações, representando 2,43 % do banco de dados total. Estes pontos foram considerados erros grosseiros e eliminados do banco dados. Esta abordagem foi considerada satisfatória como uma correção preliminar da base de dados gravimétrica do Rio Grande do Sul, sugerindo-se posterior verificação de campo. Finalmente, é importante mencionar que a análise estatística é uma ferramenta e, como tal, não substitui a falta de conhecimento geológico, geofísico, ou de qualquer outro conhecimento específico.
id URGS_7ab6c4aaa9fcd37c51835b54f29ee062
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/21092
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str 1853
spelling Xavier, Marilei BenderRolim, Silvia Beatriz AlvesSouza, Sergio Florencio de2010-04-23T04:15:50Z2009http://hdl.handle.net/10183/21092000736501Desde 1950, dados gravimétricos terrestres do Estado do Rio Grande do Sul vem sendo levantados sistematicamente pelo Departamento de Geodésia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Instituto de Astronomia e Geofísica da Universidade de São Paulo (IAG/USP) e Observatório Nacional (ON). Este trabalho propõe três métodos para detecção de erros grosseiros do banco de dados de gravimetria do Estado do Rio Grande do Sul. O primeiro método utiliza o modelo digital de elevação Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) interpolado contra os dados de observação de altimetria terrestre; o segundo utiliza a anomalia Bouguer interpolada, confrontando cada observação de gravimetria com as observações terrestres; e o terceiro método utiliza os dados da Missão Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE), confrontando cada observação gravimétrica com as observações da gravimetria terrestre. O primeiro método identificou 217 pontos (3,00 % do banco de dados) suspeitos de erros grosseiros para as observações de elevação. Para as observações de gravimetria da missão GRACE, identificou-se 645 pontos (8,93 % do banco de dados) suspeitos de erros grosseiros. Para as anomalias Bouguer interpoladas, identificou-se 60 pontos grosseiros (0,83% do banco de dados). Os pontos coincidentes de erros grosseiros entre altimetria, gravimetria e anomalia Bouguer interpolada somaram um total 176 observações, representando 2,43 % do banco de dados total. Estes pontos foram considerados erros grosseiros e eliminados do banco dados. Esta abordagem foi considerada satisfatória como uma correção preliminar da base de dados gravimétrica do Rio Grande do Sul, sugerindo-se posterior verificação de campo. Finalmente, é importante mencionar que a análise estatística é uma ferramenta e, como tal, não substitui a falta de conhecimento geológico, geofísico, ou de qualquer outro conhecimento específico.Since 1950, terrestrial gravity data of the State of Rio Grande do Sul has been systematically collected by the Department of Geodesy of the Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS), Astronomy and Geophysics Institute of the São Paulo University (IAG/USP) e National Observatory (ON). This dissertation proposes three methods for detection of gross errors in this database, based on: 10) the digital elevation model of Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), 20) the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) and 30) the interpolated terrestrial gravity observations. The first method identified 217 points of altimetry, representing 3.00% of the database. The second identified 645 points of gravity observations, representing 8.93% of the database. The third method identified 60 points of terrestrial gravity observations, representing 0.83% of the database. The criterion for elimination of observations was based on identifying coincident outliers in, at least, 2 methods. The matching points of coarse errors between altimetry, gravity and bouguer anomaly were grouped in 176 points, representing 2.43% of total database. These points were considered and disposed of coarse errors database. This approach is accepted as a preliminary correction of the RS gravity database and we suggest field checking. Statistics is a tool and, as such, does not replace the lack of geological or geophysical knowledge.application/pdfporSensoriamento remotoGravimetriaRio Grande do SulDetecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sulinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e MeteorologiaPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento RemotoPorto Alegre, BR-RS2009mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000736501.pdf.txt000736501.pdf.txtExtracted Texttext/plain147552http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21092/2/000736501.pdf.txt56c81a002e51502989f3667536ae0433MD52ORIGINAL000736501.pdf000736501.pdfTexto completoapplication/pdf41940658http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21092/1/000736501.pdf5c0088f5a70a769d7d33ef47e707ddf0MD51THUMBNAIL000736501.pdf.jpg000736501.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1255http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21092/3/000736501.pdf.jpgccf59706ba89993afd07c00959bdae85MD5310183/210922018-10-08 07:55:04.791oai:www.lume.ufrgs.br:10183/21092Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-08T10:55:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Detecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sul
title Detecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sul
spellingShingle Detecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sul
Xavier, Marilei Bender
Sensoriamento remoto
Gravimetria
Rio Grande do Sul
title_short Detecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sul
title_full Detecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sul
title_fullStr Detecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sul
title_full_unstemmed Detecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sul
title_sort Detecção de erros grosseiros em banco de dados gravimétrico terrestre do estado do Rio Grande do Sul
author Xavier, Marilei Bender
author_facet Xavier, Marilei Bender
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Xavier, Marilei Bender
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Rolim, Silvia Beatriz Alves
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Souza, Sergio Florencio de
contributor_str_mv Rolim, Silvia Beatriz Alves
Souza, Sergio Florencio de
dc.subject.por.fl_str_mv Sensoriamento remoto
Gravimetria
Rio Grande do Sul
topic Sensoriamento remoto
Gravimetria
Rio Grande do Sul
description Desde 1950, dados gravimétricos terrestres do Estado do Rio Grande do Sul vem sendo levantados sistematicamente pelo Departamento de Geodésia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Instituto de Astronomia e Geofísica da Universidade de São Paulo (IAG/USP) e Observatório Nacional (ON). Este trabalho propõe três métodos para detecção de erros grosseiros do banco de dados de gravimetria do Estado do Rio Grande do Sul. O primeiro método utiliza o modelo digital de elevação Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) interpolado contra os dados de observação de altimetria terrestre; o segundo utiliza a anomalia Bouguer interpolada, confrontando cada observação de gravimetria com as observações terrestres; e o terceiro método utiliza os dados da Missão Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE), confrontando cada observação gravimétrica com as observações da gravimetria terrestre. O primeiro método identificou 217 pontos (3,00 % do banco de dados) suspeitos de erros grosseiros para as observações de elevação. Para as observações de gravimetria da missão GRACE, identificou-se 645 pontos (8,93 % do banco de dados) suspeitos de erros grosseiros. Para as anomalias Bouguer interpoladas, identificou-se 60 pontos grosseiros (0,83% do banco de dados). Os pontos coincidentes de erros grosseiros entre altimetria, gravimetria e anomalia Bouguer interpolada somaram um total 176 observações, representando 2,43 % do banco de dados total. Estes pontos foram considerados erros grosseiros e eliminados do banco dados. Esta abordagem foi considerada satisfatória como uma correção preliminar da base de dados gravimétrica do Rio Grande do Sul, sugerindo-se posterior verificação de campo. Finalmente, é importante mencionar que a análise estatística é uma ferramenta e, como tal, não substitui a falta de conhecimento geológico, geofísico, ou de qualquer outro conhecimento específico.
publishDate 2009
dc.date.issued.fl_str_mv 2009
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2010-04-23T04:15:50Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/21092
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000736501
url http://hdl.handle.net/10183/21092
identifier_str_mv 000736501
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21092/2/000736501.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21092/1/000736501.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/21092/3/000736501.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 56c81a002e51502989f3667536ae0433
5c0088f5a70a769d7d33ef47e707ddf0
ccf59706ba89993afd07c00959bdae85
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1810085170005409792