Adriano Rolim da Paz Universidade Federal do Rio Grande do Sul – Instituto de Pesquisas Hidráulicas HIP 64 – GEOPROCESSAMENTO APLICADO AOS RECURSOS HÍDRICOS

Adriano Rolim da Paz

Universidade Federal do Rio Grande do Sul – Instituto de Pesquisas Hidráulicas

HIP 64 – GEOPROCESSAMENTO APLICADO AOS RECURSOS HÍDRICOS

trabalho final

Extração automática de comprimentos e declividades de trechos de rio a partir de MNT de

alta resolução para modelagem hidrológica

1 INTRODUÇÃO

Modelagem hidrológica de grande escala

(A > 10.000 km2)

- Mudanças do uso da terra

- Mudanças climáticas

-Previsão de vazões

- Operação de reservatórios

motivação

- bacia dividida em células quadradas

- balanço hídrico em cada célula

- propagação do escoamento entre células

modelo(MGB-IPH)

- Modelo Numérico do Terreno (MNT)

- Uso da terra

- Tipos de solo

- Direções de fluxo

- Comprimentos e declividades dos trechos de rio

planos de informação de entrada

2 MOTIVAÇÃO

Declividades e comprimentos de trechos de rio

Problema 1:- inexistência de informações prontas;

- usualmente determinados a partir de cartas e mapas topográficos em papel (curvímetro ou digitalização) ou outro procedimento com grande demanda de trabalho manual;

- problema se agrava ao trabalhar com grandes bacias (modelagem com centenas de células);

2 MOTIVAÇÃO


Na literatura:Diversos algoritmos automáticos de extração da

drenagem a partir do MNT obtido por sensoriamento remoto, com os seguintes enfoques:

•A: Extração da drenagem para um dado MNT

•B: Determinação das direções de fluxo das células do modelo hidrológico

•C: A ou B com extração de comprimentos TOTAIS de rios

O’Donnell et al. (1999); Wang et al. (2000); Fekete et al. (2001); Döll e Lehner (2002); Olivera et al. (2002); Reed (2003); Olivera e Raina (2003); Shaw et al. (2005a, 2005b)

Soille et al. (2003); Orlandini et al. (2003); Tianqi et al. (2003); Liang e Mackay (2000); Martz e Garbrecth (1999, 1998); Mackay e Band (1998); Tarboton (1997), Tribe (1992); Fairfield e Leymarie (1991), Jenson e Domingue (1988)...

Fekete et al. (2001); Olivera e Raina (2003).

2 MOTIVAÇÃO


Problema 2:

Qual o comprimento dos trechos de rio associados a cada célula do modelo hidrológico?

Idéia 1: trecho de rio principal dentro da célula?

Idéia 2: somatório dos trechos de rio dentro da célula?

Idéia 3: dividir o comprimento total do rio pelo número de células no caminho?

NENHUM ALGORITMO FOI ENCONTRADO NA LITERATURA QUE DESCREVESSE ESSE PROCESSO!

Dois conceitos básicos: Não duplicidade:

cada trecho de rio está associado à propagação do escoamento APENAS entre duas células

Continuidade

Toda a extensão de um rio deve estar representada pelos vários trechos de rio das células que o compõem

2 MOTIVAÇÃO


3 OBJETIVO E DESCRIÇÃO GERAL

Consolidar e analisar metodologia de determinação automática de comprimentos e declividades de trechos de rio associados às celulas quadradas de um modelo hidrológico.

Objetivo

Emprego do algoritmo recém desenvolvido durante projeto de pesquisa em dezembro de 2005 (projeto Previsão de Vazões na Bacia do Rio Grande – IPH/UFRGS), e ainda não consolidado.

Descrição geral

Comparação com resultados derivados da digitalização de imagens do satélite Landsat7 ETM+.

4 DIREÇÕES DE FLUXO DE GRANDE ESCALA

- Escoamento segue de uma célula para uma de suas 8 vizinhas, conforme a maior declividade (diferença de cotas/distância)

- exemplo: método D8 (Jenson e Domingue, 1988)

- Geoprocessamento a partir do MNT

Obtenção das direções de fluxo:

diversos métodos, inclusive em softwares comerciais...Soille et al. (2003); Orlandini et al. (2003); Tianqi et al. (2003); Liang e Mackay (2000); Martz e Garbrecth (1999, 1998); Mackay e Band (1998); Tarboton (1997), Tribe (1992); Fairfield e Leymarie (1991), Jenson e Domingue (1988)...


- Modelo numérico do terreno: resolução de 90 m (SRTM).

- Modelagem hidrológica de grande escala: usualmente células de 5 x 5 km ou 10 x 10 km.

Problema:

Ex: uma célula de 10 km de lado contém 10.000 pixels

de 100m x 100m.

- determinação das direções de fluxo de alta resolução (resolução do MNT disponível);


direções de fluxo de

baixa resolução

dir. de fluxo de alta

resolução

MNT de alta resolução

áreas dren. acum. alta resolução

- determinação das direções de fluxo de baixa resolução (modelo hidrológico)

- Determinação das áreas de drenagem acumuladas de alta resolução;

Solução: algoritmos de upscaling

- O’Donnell et al. (1999)

- Wang et al. (2000);

- Fekete et al. (2001);

- Döll e Lehner (2002);

- Olivera et al. (2002);

- Reed (2003);

- Olivera et al. (2003);

- Shaw et al. (2005a, 2005b);

- Paz et al. (2006).


Diversos algoritmos de upscaling encontrados na literatura:

Desenvolvido algoritmo baseado no proposto por Reed (2003)

Idéia geral: i. identificar um pixel dentro da célula por onde escoa o fluxo principal drenado pela célula;

ii. seguir o escoamento a partir desse pixel;

iii. atribuir o sentido do escoamento da célula para uma de suas vizinhas, conforme esse caminho traçado.


Pixel exutório

Algoritmo desenvolvido a partir do algoritmo de upscaling de direções de fluxo

5 COMPRIMENTO DOS TRECHOS DE RIO

Princípios gerais: - extrair comprimentos e trechos de rio usando informações de alta resolução (MNT, dir. fluxo, área drenagem);

- associar os trechos de rio às células de baixa resolução;

- extrair os trechos principais, que representem a ligação entre cada célula e a de jusante para a qual ela drena;

- ponto base é o pixel exutório em cada célula;

- para uma célula parte do trecho associado pode estar localizado fora dela (a jusante do pixel exutório), e parte dentro (a montante do pixel exutório);

- não duplicidade: cada trecho só é contabilizado uma única vez;

- continuidade: desde a cabeceira até o exutório, todos os trechos são associados a alguma célula.

- identificação do pixel exutório em cada célula


Célula do modelo hidrológico

Área dren. acumulada de alta resol.

Rede de drenagem das células

- determinação do comprimento do trecho de rio a montante do pixel exutório


Lm = 17,1km

percorre-se o rio no sentido inverso ao fluxo, desde o pixel

exutório até sair da célula

(ladoz1dx; diagonalz1,41dx)

- determinação do comprimento do trecho de rio a jusante do pixel exutório


Lj = 5,5 km

percorre-se o rio no sentido do fluxo, desde o pixel exutório até encontrar

outro trecho já contabilizado

(ladoz1dx; diagonalz1,41dx)

- comprimento total associado à célula é dado pela soma dos trechos de montante e de jusante correspondentes


L = Lm + Lj = 22,6 km

Lj = 5,5 km

Lm = 17,1km

- identificação dos pontos (pixels) de montante e de jusante do trecho de rio associado a cada célula

6 DECLIVIDADE DOS TRECHOS DE RIO

Declividade = ∆cota/L

Ponto de jusante

Ponto de montante

100110120130140150160

0 20 40 60 80 100 120 140

distância (km)cota (m

)

7 PRODUTO DERIVADO: perfil longitudinal

- entre dois pontos quaisquer na rede de drenagem, percorre-se o sentido do fluxo gravando a cota e a distância.

- digitalização da rede de drenagem a partir de imagens do satélite Landsat 7 ETM+

(resolução espacial de 30 m).

8 PARA VERIFICAR ALGORITMO: IMAGENS LANDSAT

Composição colorida R3G2B1

rio digitalizado

Área de drenagem:206.000 km2

~ 2060 células de 10 x 10 km

9 ESTUDO DE CASO: Bacia do Rio Uruguai

Fonte de dados:

Modelo numérico do terreno referente ao SRTM-90m

- resolução espacial de ~ 90 m e vertical de ~ 7 m

Imagens do satélite LANDSAT 7 ETM+

- resolução espacial de ~ 30 m

- 12 cenas com data de aquisição entre mar/1999 e set/2002


Aplicação:

Reamostragem do MNT para resoluções de 200m e 500m

Procedimento de stream burning sobre o MNT de 200m

Digitalização de trechos de rios nas imagens Landsat em diferentes regiões da bacia: alto, médio e baixo curso

Avaliar o desempenho do algoritmo em diversos tipos de regiões, gradientes topográficos e para os três MNT


Total de 6.600 km de rios digitalizados

Total de 357 células analisadas (37% do total de células da bacia com trechos de rio)

10Bacia do Rio Uruguai: RESULTADOS

1. De modo geral, a drenagem extraída do MNT (200m, 500m, 200m burned) representou satisfatoriamente a drenagem digitalizada

r NSLmf ERM Região analisada 1 2 3 1 2 3 1 2 3

afl. 0.98 0.91 0.98 0.95 0.72 0.96 14% 31% 11%

Alto

rio p. 0.95 0.84 0.98 0.93 0.80 0.97 12% 19% 6%

afl. 0.91 0.85 0.93 0.91 0.74 0.92 16% 27% 11%

Méd

io

rio p. 0.98 0.93 0.98 0.70 0.88 0.96 25% 14% 7%

afl. 0.96 0.92 0.98 0.84 0.88 0.96 18% 16% 7%

Baixo

rio p. 0.98 0.92 0.99 0.45 0.48 0.98 22% 20% 5% r: coeficiente de correlação; NSLmf: coef. Nash-Sutcliffe usando o comprimento médio fixo Lmf = 10 km; ERM: erro relativo médio; 1: MNT-200m; 2: MNT-500m; 3: MNT-200m burned; afl.: afluentes; rio p.: rio principal (rio Uruguai).

Visualização dos trechos contabilizados pelo algoritmo levam a concluir que a metodologia proposta respeitou os critérios de não duplicidade e decontinuidade!!

MNT-200mMNT-500mMNT-200m burned


motivo: pequenos meandros, da ordem da dimensão dos pixels.

2. Foi observada tendência de subestimativa nos comprimentos dos trechos de rio extraídos nos afluentes do médio e alto Uruguai


2. Tendência de subestimativa nos afluentes do médio/alto Uruguai (continuação)


motivo: largura do rio maior do que a dimensão dos pixels (área plana)

3. Foi observada tendência de superestimativa nos comprimentos dos trechos de rio extraídos no rio principal (rio Uruguai)

MNT-200m

MNT-200m burnedMNT-500m


3. Tendência de superestimativa no rio principal (continuação)


4. [Comprimentos extraídos] X [uso de valores médios]

n

1i

2

n

1i

2

Lm)LmLo(

)LcLo(1NS

Coeficiente de Nash-Sutcliffe

Lm = dimensão da célula

Lm = comprimento calculado do rio dividido pelas n

células

Lm = comprimento observado do rio dividido pelas n

células


5. Declividades dos trechos de rio

Coerência, mas falta de dados

para comparação!

11CONCLUSÕES

1. Na aplicação à bacia do Rio Uruguai:

resultados satisfatórios dos comprimentos extraídos quando comparados aos comprimentos dos rios digitalizados estudo de caso com regiões de características distintas tendências a subestimativa dos comprimentos quando existiram meandros no rio da ordem da dimensão do pixel

- Qual o limite de representação dos rios de menor ordem no MNT? tendências a superestimativa quando rio de largura superior à dimensão dos pixels

- Necessidade de tratamento mais aprimorado para regiões planas. comparação distância no raster x distância de um vetor:

- deve-se tentar minimizar o efeito do raster? Uso de operadores de distância (de Smith, 2004) -> ver trabalho de REGINA.

- gerar um raster dos rios digitalizados e confrontar raster x raster?

11CONCLUSÕES

2. A metodologia proposta: constitui ferramenta de grande potencial para extração automática de comprimentos de trechos de rio para a modelagem hidrológica; não requer procedimentos/conhecimentos complexos de geoprocessamento; tem como base o MNT disponível gratuitamente na internet; tem desempenho dependente da resolução do MNT de entrada e do procedimento de geração das direções de fluxo de alta resolução em áreas planas.

11CONCLUSÕES

3. Continuando a pesquisa: otimizar o algoritmo de direções de fluxo para tornar viável computacionalmente trabalhar com MNT de resolução 100 m em grandes bacias (para o rio Uruguai o cálculo ainda não terminou!) implementar operadores de distância como descrito em De Smith (2004) ?? testar outros tipos de tratamento para regiões planas na geração de direções de fluxo tentar correlacionar os erros dos comprimentos com outras características como área de drenagem, largura do rio, declividade ???

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