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VAGNER SOUZA MACHADO
VALIDAÇÃO E CORREÇÃO DE MODELOS DIGITAIS DE ELEVAÇÃO COMO SUPORTE PARA ESTUDOS AMBIENTAIS NA REGIÃO DO
PONTAL DO PARANAPANEMA
Presidente Prudente – SP
2018
PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃOMESTRADO EM MEIO AMBIENTE E
DESENVOLVIMENTO REGIONAL
Orientadora: Profa Dra. Ana Paula M. Ramos
Colaboradores: Prof. Dr. José Marcato Junior (UFMS)
Colaboradores: graduanda Noemi De Oliveira Dias e
graduanda Mariany Kerriany Gonçalves de Souza
Área de concentração: Ciências Ambientais.
Linha II: Planejamento ambiental e Desenvolvimento
Regional
RESUMOA preocupação com a disposição adequada dos resíduos sólidos está diretamente associada à qualidade ambiental, o que justifica a elaboração de pesquisas que visam a sustentabilidade e manutenção da qualidade dos recursos hídricos. Sob este prisma, o objetivo desse trabalho é validar os Modelos Digitais de Elevação SRTM-3, ASTER GLOBAL DEM 2, BARE-EARTH SRTM e o ALOS PALSAR, aplicando-se o conceito de Padrão de Exatidão Cartográfica, e corrigi-los posteriormente através da integração de dados de sensoriamento remoto e de levantamentos de campo, visando a elaboração de um Modelo Digital de Elevação mais acurado que possa auxiliar diversos projetos na área ambiental, tal como planejamento e recuperação de áreas degradadas. Os resultados da presente pesquisa poderão contribuir com a atividade de produção cartográfica, a qual é fundamental para auxiliar tanto estudos de planejamento ambiental quanto de análise de impacto ambiental dos recursos naturais do Pontal do Paranapanema. Esta região caracteriza-se como uma área de constantes estudos, técnico e científico, em razão de suas características naturais e sociais, as quais influenciam na dinâmica política, econômica, social e hídrico-ambiental do Estado de São Paulo, Brasil.
Palavras Chave: Pontal do Paranapanema; MDE; SRTM; ASTER; BARE-EARTH SRTM; ALOS PALSAR; Acurácia Vertical;
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO..................................................................................................4
2. OBJETIVOS......................................................................................................7
2.1. Geral...............................................................................................................72.2. Específicos....................................................................................................73. REVISÂO BIBLIOGRÀFICA.............................................................................8
3.1. SRTM..............................................................................................................83.2. BARE-EARTH SRTM DEM..........................................................................103.3. ASTER..........................................................................................................113.4. Alos Palsar..................................................................................................113.5. PEC-PCD para a análise da acurácia altimétrica.....................................123.6. Morfometria de bacias hidrográfica..........................................................134. MÉTODO........................................................................................................14
5. ANÁLISE DOS RESULTADOS......................................................................16
6. CRONOGRAMA.............................................................................................16
REFERÊNCIAS.........................................................................................................17
4
1. INTRODUÇÃO
Um Modelo Numérico de Terreno (MNT) é uma representação
matemática computacional da distribuição de um fenômeno espacial que ocorre
dentro de uma região da superfície terrestre. Dados de relevo, informação
geológicas, levantamentos de profundidades do mar ou de um rio, informação
meteorológicas e dados geofísicos e geoquímicos são exemplos típicos de
fenômenos representados por um MNT (FELGUEIRAS; CÂMARA, 2004).
Segundo Felgueiras (1997), existem três nomenclaturas diferentes
relativas a modelos tridimensionais do terreno, MDT (Modelo Digital de Terreno) –
utilizados para modelagem do terreno e outras informações que variam de acordo
com ele; MNT – Quando se utiliza uma variável “z” (de qualquer natureza) de uma
dada área da superfície terrestre; e MDE (Modelo Digital de Elevação) – utilizado
exclusivamente para modelagem do relevo. Entretanto, alguns autores fazem a
distinção entre MDT (superfície do terreno) e MDE (elevação incluindo vegetação,
construção, etc.), como Correia (2008). Esta distinção também é adotada neste
trabalho.
Sabe-se que na perspectiva de monitoramento, preservação e(ou)
recuperação de áreas que constituem um ambiente geográfico, tal como o Pontal do
Paranapanema, as ações de intervenção são sempre dependentes de uma etapa de
conhecimento da distribuição espacial dos fenômenos e suas relações. Portanto, o
emprego da Cartografia e mais especificamente das geotecnologias, como os
softwares de Sistema de Informação Geográfica (SIG) e os dados de Sensoriamento
Remoto, exercem papel fundamental nas atividades de análise ambiental de um
meio.
Na elaboração da base cartográfica que dará suporte a essas ações, a
utilização de um MDE possibilita o estudo de um determinado fenômeno sem a
necessidade de se trabalhar diretamente na região geográfica escolhida. As análises
podem ser qualitativas ou quantitativas e são importantes para fins de simulações e
tomadas de decisão no contexto de desenvolvimento de aplicações, ou modelagens,
de geoprocessamento que utilizam SIGs.
Atualmente há diversos Modelos Digitais de Elevação disponíveis
gratuitamente, tais como, o SRTM-3, o ASTER GLOBAL DEM2, o ALOS PALSAR, e
o BARE-EARTH SRTM. Com resolução espacial de 30 metros, O SRTM3 e o
5
ASTER GLOBAL DEM2 são as versões mais recentes disponibilizadas do SRTM
(Shuttle Radar Topography Mission) e ASTER (Advanced Spaceborne Thermal
Emission Reflection Radiometer), respectivamente. O ALOS PALSAR com resolução
espacial de 12,5 metros, é única versão do sistema ALOS (Advanced Land
Observing Satellite-1), já o BARE-EARTH SRTM é uma versão (não-oficial) corrigida
do SRTM original, desenvolvida por pesquisadores e possui resolução espacial de
90 metros.
A qualidade de um MDE depende do tipo e da magnitude dos erros a
ele relacionados. É importante considerar que os erros são inevitáveis, visto que os
MDEs são visões simplificadas da realidade, submetidas a um processo de
generalização. Os parâmetros modelados são, portanto, inerentemente imprecisos
embora sua representação possa realizar-se com mais ou menos exatidão,
dependendo do método de coleta de dados utilizados; além disso, os modelos são
criados, distribuídos e usados muito frequentemente sem qualquer referência à
magnitude do erro ou ao método aplicado para sua detecção ou correção
(FELICÍSIMO, 1994).
Nesse sentido, para que um MDE possa ser utilizado na produção
cartográfica, deve-se, primeiro, conhecer sua acurácia, ou seja, a confiabilidade
posicional dos dados representados nesses modelos. A validação da acurácia
altimétrica dos MDEs tem sido realizada pela aplicação do Padrão de Exatidão
Cartográfica dos Produtos Cartográficos Digitais – PEC-PCD (Marini et al., 2017).
Moura et al. (2014) realizaram a análise de acurácia de distintos MDEs
para a região do Rio Paranoá e do Rio São Bartolomeu no Distrito Federal, seguindo
o PEC-PCD. Os modelos considerados foram o ASTER-GDEM (30 m), SRTM 4 (90
m), TOPODATA (30 m), HydroSHEDS (90 m), e os dados de referência foi um
modelo interpolado a partir de dados na escala 1:10.000. Marini et al (2017)
desenvolveram um trabalho similar de controle de qualidade dos dados de altimetria
do SRTM (90 m e 30 m), ASTER( 30 m) e Topodata (30 m) com base no PEC-PCD,
para o Estado de Mato Grosso do Sul (MS). Porém, adotaram por referência
altimétrica os marcos geodésicos (SAT) do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística), e concluíram que o MDS SRTM (30 m) foi o único modelo que
apresentou acurácia compatível com a escala 1:50.000, classe A.
Lousada & Fernandes (2017), também avaliaram a precisão vertical
dos MDEs SRTM-3 (30 m), ASTER GDEM2 (30 m), ALOS (12,5 m) e TOPODATA
6
(90 m), no estado do Rio de Janeiro. Para validar a altimetria destes modelos foram
utilizados como pontos de controle os pontos cotados provenientes da base
cartográfica RJ25 em escala 1:25.000 do mapeamento sistemático do estado do Rio
de Janeiro realizado pelo IBGE, e concluíram que o MDE SRTM-3 demonstrou
melhores resultados de PEC e de RMSE com relação aos outros modelos
estudados.
Buscando melhorias na qualidade altimétrica dos MDEs, devido tanto à
influência dos objetos presentes na superfície terrestre quanto a presença de
vegetação densa que promove a geração de falsos picos, trabalhos científicos vêm
tentando definir uma metodologia para a obtenção de MDEs regionais ou globais
mais condizentes com a realidade. Exemplos de trabalhos nesse sentido é o
desenvolvido por O’loughlin et al. (2016). Neste trabalho os autores realizaram a
correção do erro de vegetação presente no SRTM, utilizando dados de multi-
sensores, incluindo pontos de elevação extraídos do laser altimétrico ICEsat da
NASA, base de dados de porcentagens de cobertura vegetal e um mapa global de
altura de vegetação para remover os artefatos de vegetação do SRTM original.
Gallant & Read (2016), desenvolveram trabalho semelhante, utilizando
como estimativa de deslocamento devido a vegetação o GlobeLand30 (Centro
Nacional de Geomática da China) e Global Florest Change (Universidade de
Maryland) produtos derivados do Landsat, juntamente com dados ALOS Palsar e
mapa global de dossel de floresta da NASA. Os deslocamentos foram estimados
usando vários processos e combinados para produzir uma única camada de
deslocamento de vegetação, que foi subtraída dos dados SRTM e produzir um MDE
australiano. Correa et al. (2017) utilizaram a interpretação de imagens Landsat 8 e
dados de levantamento de campo para corrigir o SRTM. Como resultado,
observaram que a correção altimétrica promoveu a obtenção de um MDE que
representa com maior acurácia o relevo e os limites fisiográficos da Bacia
Hidrográfica do Córrego Laranja Doce (Dourados/MS).
Desta forma, tão importante quanto o processo de validação de um
MDE é, também importante o processo de correção dos dados de um MDE. Correa
et al. (2017) afirmam que um MDE pode conduzir, por exemplo, a modelagem de
falsos segmentos de fluxo, afetando diretamente a modelagem do limite de uma
Bacia Hidrográfica. A principal contribuição do presente trabalho é realização de
ambas, validação e correção de MDEs gratuitos para a região do Pontal do
7
Paranapanema, Estado de São Paulo. A contribuição do ponto de vista da validação
será a aplicação do PEC-PCD em um conjunto de pontos de apoio oriundo de
levantamento geodésico, e, também, da rede geodésica (IBGE) do Estado, o que irá
permitir verificar até qual escala de mapeamento os dados dos diferentes MDEs
validados podem ser utilizados. A contribuição do ponto de vista da correção dos
MDE será a integração de dados de levantamentos geodésicos e de produtos de
Sensoriamento Remoto, como mapa de uso e ocupação do solo e mapa de índice
de vegetação, para a definição de uma metodologia de correção desses dados a
nível regional, o que irá permitir desenvolver uma análise otimizada e de baixo custo
do espaço geográfico do Pontal do Paranapanema – SP, apresentando as
características dessa paisagem a partir da modelagem em três dimensões.
2. OBJETIVOS
2.1. Geral
Verificar se diferentes MDE disponíveis para a região do Pontal do
Paranapanema - SP, validados com base no PEC-PCD, podem ser corrigidos a
partir da integração de dados levantados em campo e por Sensoriamento Remoto.
2.2. Específicos Testar se distintos MDE disponibilizados gratuitamente para a
região do Pontal do Paranapanema – SP possuem a mesma
acurácia altimétrica;
Investigar se é possível utilizar produtos de sensoriamento
remoto, como mapa de uso e ocupação do solo e mapa de índice
de vegetação, para melhorar a acurácia altimétrica de MDE
disponíveis para o Pontal;
Investigar se é possível utilizar dados coletados em campo, como
altura média da vegetação no Pontal, a partir de métodos
topográficos, para melhorar a acurácia altimétrica de MDE
disponíveis para o Pontal;
Verificar se a morfometria de bacias hidrográfica da região do
Pontal extraída a partir dos diferentes MDE validados apresenta
8
discrepância quali-quantitativa antes e após a correção dos dados
desses modelos;
3. REVISÂO BIBLIOGRÀFICA
3.1. SRTMO SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) foi um projeto
internacional liderado pela NGA (National Geospatial-Intelligence Agency) e
pela NASA (National Aeronautics and Space Administration), dos Estados
Unidos, com o objetivo de aquisição de dados de radar que foram usados
para criar o primeiro modelo de elevações, quase global, da superfície
terrestre. O SRTM coletou dados a bordo do foguete especial Endeavour de
11 a 22 de fevereiro de 2000 (USGS SRTM, 2018).
Esta missão usou a interferometria de passagem única, que adquiriu
dois sinais ao mesmo tempo coletados por duas antenas de radar diferentes.
Uma antena estava localizada no compartimento de carga do ônibus espacial,
a outra no final de um mastro de 60 metros que se estendia do compartimento
de carga. As diferenças entre os dois sinais permitiram o cálculo das
elevações da superfície (NASA SRTM, 2018).
9
Figura 1 -Disposição das antenas, fonte: https://www2.jpl.nasa.gov/srtm/images/bin/DLRartist_srtminspace.jpg
A Endeavour orbitou a terra 16 vezes por dia durante os 11 dias da
missão, completando 176 órbitas. O SRTM coletou com sucesso dados de
mais de 80 % da superfície da terra entre as latitudes 60° norte a 56° sul com
pontos postados a cada 1 segundo de arco (aproximadamente 30 metros)
(USGS SRTM, 2018).
O radar SRTM continha dois tipos de painéis de antena, banda C e
banda X. Os mapas topográficos quase globais da Terra, chamados de
Modelos Digitais de Elevação (MDE), foram elaborados a partir dos dados da
banda C. Esses dados foram processados no JPL (Jet Propulsion Laboratory)
e estão sendo distribuídos pelo EROS1 (Earth Resourses Observation and
Science) Data Center do USGS (U.S. Geological Survey).
Os dados da banda X são usados para criar MDEs de resolução
ligeiramente maior, mas sem a cobertura global do radar da banda C. Os
dados da banda X SRTM estão sendo processados e distribuídos pelo Centro
Aeroespacial Alemão, DLR (NASA SRTM, 2018).
Inicialmente, os dados SRTM foram disponibilizados na resolução
espacial de 90 metros. Porém, desde 2014, passaram a ser fornecidos na
1 Disponível em: <https://eros.usgs.gov/> acesso em agosto de 2018.
10
resolução de 30 metros, com erro vertical inferior a 16 metros, segundo Jarvis
et al (2008).
Ao longo dos anos correções foram feitas nos dados originais do SRTM
com o objetivo de fornecer produtos de melhor qualidade aos usuários,
conforme segue (USGS SRTM, 2018):
SRTM-1: Os dados e as imagens topográficas digitais não são
editados e são destinados ao uso e avaliação científicos. São
arquivos brutos saídos diretamente do processador de radar
interferométrico SRTM e podem conter, por exemplo, numerosos
vazios (áreas sem dados), massas de água que podem não
parecer planas e linhas costeiras que podem estar mal definidas.
O MDE disponibilizado do SRTM-1 possui resolução espacial de
90 m;
SRTM-2: Segunda versão dos dados topográficos, é o resultado
de um esforço substancial de edição da NGA e exibe corpos de
água e linhas costeiras bem definidas e a ausência de picos e
poços (erros de pixel único), embora algumas áreas de dados
ausentes ('vazios') sejam ainda presente. No depositório da
Versão2 também contém a máscara de linha de costa vetorial
gerada pela NGA durante a edição, chamada de Dados do
Corpo de Água da SRTM (SWBD), no formato ESRI Shapefile.
O MDE disponibilizado do SRTM-2 possui resolução espacial de
90 m; e
SRTM-3: Versão mais completa dos dados SRTM, conhecida
também como “SRTM Plus”. Esta versão utiliza os dados SRTM-
2 onde o método interferométrico foi bem sucedido. A maioria
dos vazios é preenchida com dados de elevação do ASTER
GDEM2. O preenchimento de espaços vazios adicionais de
pequenas áreas utilizou o modelo de elevação GMTED2010
desenvolvido pelo USGS. O SRTM3 foi desenvolvido no âmbito
do programa “Making Earth System Data Records for Use in
Research Environments" (MEaSUREs) da NASA. Seus dados
são disponibilizados com resolução espacial de 30 metros.
11
Por ser a versão mais completa, neste projeto serão utilizados os
dados da versão 3 do SRTM.
3.2. BARE-EARTH SRTM DEMO BARE-EARTH SRTM é um MDE derivado do SRTM e foi
desenvolvido por um grupo internacional de pesquisadores, tendo como centro de
pesquisa a Universidade de Bistrol, Reino Unido. Para obter esse modelo, os
autores realizaram uma correção do erro de vegetação presente no SRTM para
todas massas de terras situadas entre 60°N e 54°S, utilizando dados de multi-
sensores, incluindo pontos de elevação extraídos do laser altimétrico ICEsat da
NASA, uma base de dados de porcentagens de cobertura vegetal obtidas do satélite
MODIS como servidor de profundidade e penetração do SRTM e um mapa global de
altura de vegetação para remover os artefatos de vegetação do SRTM original (O’
LOUGHLIN et al., 2016). Os dados do BARE-EARTH SRTM DEM são
disponibilizados com espacial de 90 metros.
12
3.3. ASTERO ASTER é um dos cinco sistemas de sensor de última geração a
bordo da plataforma TERRA, que ainda está em operação, o primeiro satélite
do EOS (Earth Observing System), lançado em 1999. O ASTER foi
desenvolvido em um esforço cooperativo entre a NASA, o Ministério da
Economia, Comércio e Indústria e Sistemas Espaciais do Japão (J-Space
Systems). Seus dados contribuem para uma ampla gama de aplicações
relacionadas a mudanças globais, incluindo vegetação e dinâmica dos
ecossistemas, monitoramento de perigos, geologia e solos, hidrologia e
mudanças na cobertura da terra (USGS ASTER, 2018).
O ASTER Captura imagens com resoluções espaciais de 15m, 30m e
90m em 15 bandas do espectro eletromagnético, do visível infravermelho
próximo ao infravermelho termal, além de oferecer a capacidade de
visualização estéreo para geração de MDEs.
O modelo digital de elevação, gerado com dados do ASTER, disponível
para os usuários atualmente é o ASTER GLOBAL DEM2, com resolução
espacial de 30 metros.
3.4. Alos PalsarO satélite Alos (Advanced Land Observing Satellite-1) foi lançado em
24 de janeiro de 2006 pela Agência de Exploração Aeroespacial do Japão (Japan
Aerospace Exploration Agency - JAXA) e entrou na fase operacional e fornecimento
de dados em 24 de outubro de 2006 (EMBRAPA ALOS, 2018).
O sistema foi desenvolvido prioritariamente para contribuir na
Cartografia, observação regional, monitoramento de desastres e levantamento de
recursos naturais, cuja tecnologia foi desenvolvida com base nos seus
predecessores ADEOS (Advanced Earth Observing Satellite) e JERS-1 (Japanese
Earth Resouces Satellite Unit 1) (ALOS HANDBOOK, 2008).
O Alos foi equipado com três sistemas de sensores de observação da
terra (SANTOS, 2009):
PRSIM (Panchromatic Remote-Sensing Instrument for Stereo
Mapping) para obter medidas precisas de elevação da superfície
terrestre, possui uma banda pancromática e resolução espacial
de 2,5 m;
13
AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer type
2) para o mapeamento do uso e cobertura da terra, possui 4
bandas espectrais com resolução espacial de 10m;
PALSAR (Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar)
para permitir observações diurnas e noturnas sob quaisquer
condições climáticas com resoluções espaciais que variam de
10 a 100 metros.
Embora o sensor PRISM tenha sido projetado para obter medidas
precisas de elevação, seus dados ainda estão em fase de processamento e
aperfeiçoamento. Atualmente são disponibilizados para o usuário final apenas o
modelo digital de elevação derivado do sensor PALSAR denominado de ALOS-
PALSAR, com resolução espacial de 12,5 metros.
3.5. PEC-PCD para a análise da acurácia altimétricaA Especificação Técnica para Aquisição de Dados Geoespaciais
Vetoriais (ET-ADGV) apresenta as orientações quanto à avaliação da exatidão
planimétrica (horizontal) e altimétrica (vertical) com base no Padrão de Exatidão
Cartográfica (PEC) para Produtos Cartográfico Digitais. O PEC-PCD para modelos
digitais de elevação estabelece que 90% dos pontos analisados devem apresentar
discrepâncias altimétricas iguais ou inferiores ao PEC-PCD, e que o RMSE (Raiz do
Erro Médio Quadrático) deve ser menor que o EP (Erro Padrão) (CONCAR, 2011).
A Tabela 1 abaixo, traz os valores do PEC-PCD para os Modelos
Digitais de Terreno (MDT), de Elevação (MDE) e de Superfície (MDS) e para os
Pontos Cotados. Os valores previstos para a classe “A” correspondem ao PEC-PCD
= 0,27*Equidistância do produto cartográfico e o EP = 1/6*Equidistância do produto
cartográfico. As classes “B”, “C” e “D” do PEC-PCD correspondem, em ordem, as
classes “A”, “B”, “C” do PEC Altimétrico previstas no Decreto 89.817, de 20 de junho
de 1984 (CONCAR, 2011).
14
Tabela 1 - Padrão de Exatidão Cartográfica Altimétrica dos Pontos Cotados e do MDT, MDE e MDS para a produção de Produtos Cartográficos Digitais (CONCAR, 2011)
PEC-PCDA B C D
PEC
(m)
EP
(m)
PEC
(m)
EP
(m)
PEC
(m)
EP
(m)
PEC
(m)
EP
(m)
1:1.000 0,27 0,17 0,50 0,33 0,60 0,40 0,75 0,50
1:2.000 0,27 0,17 0,50 0,33 0,60 0,40 0,75 0,50
1:5.000 0,50 0,34 1,00 0,66 1,20 0,80 1,50 1,00
1:10.000 1,35 0,84 2,50 1,67 3,00 2,00 3,75 2,50
1:25.000 2,70 1,67 5,00 3,33 6,00 4,00 7,50 5,00
1:50.000 5,50 3,33 10,00 6,66 12,00 8,00 15,00 10,00
1:100.000 13,70 8,33 25,00 16,66 30,00 20,00 37,50 25,00
1:250.000 27,00 16,67 50,00 33,33 60,00 40,00 75,00 50,00
Para se enquadra na classe A na escala 1:25.000, por exemplo, 90%
dos pontos analisados de um MDE, MDT ou MDS deveram apresentar PEC inferior
a 2,70 e RMSE inferior a 1,67 m.
3.6. Morfometria de bacias hidrográficaA análise morfométrica corresponde a um conjunto de procedimentos
que caracterizam aspectos geométricos e de composição dos sistemas ambientais,
servindo como indicadores relacionados à forma, ao arranjo estrutural e a interação
entre as vertentes e a rede de canais fluviais de uma bacia hidrográfica
(CHRISTOFOLETTI, 1999).
Como instrumento de planejamento, os indicadores ambientais
justificam a sua importância na gestão dos espaços urbanos e rurais, onde
contribuem para um melhor aproveitamento dos recursos naturais, e, principalmente,
por que funcionam como mecanismo de prevenção contra a degradação destes
ambientes, possibilitando uma melhor relação entre as sociedades humanas e o
meio que as cerca.
Para municípios em desenvolvimento, a possibilidade de contar com o
aporte de informações desta natureza se constitui como uma alternativa real de
avaliar as implicações ambientais decorrentes do planejamento (ou da falta dele),
em busca de um modelo que seja ecologicamente mais sadio e socialmente mais
justo. Assim, torna-se relevante responder como as ações de planejamento,
15
regulação e administração do território sob uma perspectiva ambiental podem ser
auxiliadas por indicadores derivados ou relacionados aos parâmetros morfométricos.
Segundo Machado et al. (2011), as variáveis morfométricas mais
relevantes na formulação de possíveis Indicadores Ambientais e que são aplicadas
na prática do processo de gestão ambiental são: área e comprimento da bacia;
frequência e comprimento dos canais de 1° ordem; comprimento do rio principal;
densidade de drenagem; coeficiente de manutenção; hipsometria; declividade;
orientação das vertentes; coeficiente de rugosidade; perfil topográfico; e padrões de
drenagem. Esses índices ou indicadores podem ser agrupados em três grandes
classes: de caracterização geométrica, de caracterização da rede de drenagem e de
caracterização do relevo. Portanto, nesse trabalho, será realizada uma revisão
acerca dos variados índices morfométricos, e que definidos quais os mais aplicados
na prática de gestão ambiental de bacias hidrográficas.
4. MÉTODO
O método proposto está dividido em 6 etapas:
1. Download dos dados dos MDEs para a área de interesse;
2. Pré-processamento dos dados;
3. Validação da acurácia altimétrica dos MDE de interesse;
4. Elaboração de mapa de uso e ocupação do solo e de índice de
vegetação para a área de interesse a partir de imagens orbitais;
5. Integração de dados de campo e de Sensoriamento Remoto
para a correção dos modelos;
6. Extração da morfometria de bacias hidrográficas do Pontal a
partir dos MDE com e sem correção.
Na 1ª etapa, os dados do SRTM 3 e ASTER GLOBAL DEM 2 serão
obtidos na página do USGS (http://earthexplorer.usgs.gov/), enquanto que os dados do
BARE-EARTH SRTM serão adquiridos na página da Universidade de Bristol, no
Reino Unido (https://data.bris.ac.uk/data/dataset/9d090aba1b9b3fe56dbb597b4b161e9f).
Os dados ALOS PALSAR serão obtidos na página Alaska Satellite Facility
(https://vertex.daac.asf.alaska.edu/).
A tabela 2 abaixo sintetiza as características mais relevantes dos
MDEs que serão estudados neste trabalho.
16
Tabela 2 - Modelos Digitais de Elevação em estudo.
MODELOPeríodo de aquisição
Resolução especial
N° de Imagens necessárias
Método de aquisição
SRTM-311/02/2000 a
22/02/200030 metros 7 RADAR
Bare-Earth
SRTM
11/02/2000 a
22/02/200090 metros 2 RADAR
ASTER GDEM2 10/2011 30 metros 7Imagens
ortoretificadas
ALOS PALSAR05/2006 a
04/201112,5 metros 18 RADAR
A 2ª etapa, pré-processamento dos dados, tratará da preparação da
base de dados raster a partir da aplicação de ferramentas de geoprocessamento no
QGIS 2.18. Nesta preparação será realizado, por exemplo, construção de mosaicos
para cada MDE, pois em todos os modelos de interesse serão necessárias mais de
uma imagem para recobrir todo o Pontal do Paranapanema; recorte dos dados para
a região geográfica de interesse; compatibilização dos dados em termos de sistema
geodésico de referência e sistema de projeção cartográfica, e outros afins.
Na etapa 3, a validação da acurácia altimétrica dos MDEs será
baseada na aplicação do PEC-PCD utilizando os marcos da rede geodésica do
IBGE para a região do Pontal do Paranapanema e de dados obtidos por
levantamentos de campo. Pretende-se levantar em campo um número de pontos
que permita um adensamento da rede geodésica do IBGE, de modo que haja um
recobrimento homogêneo de toda a região do Pontal do Paranapanema – SP. Para
esta etapa, será utilizado um receptor (Global Navigation Satellite System) Leica
RTK (Real-time Kinematic) Plus GS15.
A etapa 4 consistirá na elaboração de mapas de uso e cobertura do
solo e mapa de índice de vegetação. Neste caso, serão utilizadas imagens de
satélite de média resolução espacial, como o Landsat 5 e 8, que tem 30 m de
resolução espacial. O intuito é utilizar desses dados de sensoriamento remoto para
minimizar ao máximo os levantamentos de campo, reduzindo-se com isso os custos
do trabalho de correção de MDE.
17
A etapa 5 consistirá na aplicação de técnicas de geoprocessamento
para a integração dos dados de campo e de sensoriamento remoto para a correção
dos modelos validados na etapa 3. Para tanto, será realizado também levantamento
de campo para determinar a altura média da vegetação na região do Pontal,
utilizando equipamentos topográficos como Estação Total Leica série TPS400.
A última, etapa 6, consistirá na caracterização morfométrica de bacias
hidrográficas da região do Pontal do Paranapanema, utilizando os MDE antes e
após o processo de correção. Assim, os distintos parâmetros da bacia poderão ser
comparados, como área e perímetro, obtidos pelos distintos modelos validados sem
e com correção.
5. ANÁLISE DOS RESULTADOS
Obter um Modelo Digital de Elevação acurado pode auxiliar diversos
projetos na área ambiental, tal como planejamento e recuperação de áreas
degradadas. Isto porque um MDE possibilita a elaboração de uma série de produtos
cartográficos necessários para se analisar um meio físico, tal como mapa de
declividade, orientação de vertente, hipsométrico, mapa de sombreamento,
delimitação de bacias hidrográficas, rede de drenagem, curvas de nível, dentre
outros. Nesse sentido, os resultados serão analisados para cada uma das etapas
que compõe o método proposto nesse trabalho, de modo que seja possível apontar
o MDE mais acurado para viabilizar a produção cartográfica de auxílio ao
diagnóstico dos problemas ambientais e ao planejamento sustentável dos recursos
no Pontal do Paranapanema.
6. CRONOGRAMA
O Quadro 1 apresenta o cronograma de execução das atividades a serem
desenvolvidas ao longo do período do projeto, com início em 2018 e término em
2020.
Quadro 1 - Cronograma de atividades.
Atividades Trimestres1° 2° 3° 4° 5° 6° 7° 8°
1. Revisão bibliográfica X X X X X X X2. Download e organização dos dados X X
18
3. Aquisição de base cartográfica X X4. Levantamento de pontos de controle e adensamento X X5. Validação dos MDEs X X X6. Correção dos MEDs X X X7. Caracterização da morfemetria utilizando os MDE corrigidos X X
8. Elaboração de artigo científico X9. Elaboração da dissertação de Mestrado X X10. Apresentação da dissertação X11. Reunião de Orientação X X X X X X X X
REFERÊNCIAS
ALOS HANDBOOK. Alos Data Users Handbook. Disponível em http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/doc/fdata/ALOS_HB_RevC_EN.pdf. Acesso em agosto de 2018.
CONCAR - Comissão Nacional de Cartografia. Especificação Técnica para a Aquisição de Dados Geoespaciais Vetoriais (ET-ADGV) Versão 2.5. Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais, Brasil, 2ed., 2011.
CORREA, J. D. Mapeamento de feições deposicionais quaternárias por imagens orbitais de alta resolução espacial – Médio Vale do Paraíba do Sul. Pós-graduação em Geologia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, tese de doutorado, 267p., 2008.
CORREA, N. F.; RIBEIRO, V. O.; MIOTO, C. L.; FILHO, A. C. P. Obtenção de MDE corrigido para a delimitação de bacia hidrográfica com auxílio de geotecnologias livres. Anuário do instituto de Geociências, v. 40, n. 1, p. 217-225, 2017.
CHRISTOFOLETTI, A. Modelagem de sistemas ambientais. São Paulo: Edgard Blücher, 1999.
EMBRAPA ALOS: Advanced Land Observing Satellite. Disponível em https://www.cnpm.embrapa.br/projetos/sat/conteudo/missao_alos.html. Acesso em agosto de 2018.
FELICÍSIMO, A. M. Modelos digitales del terreno: Introducción aplicaciones en las ciencias ambientales. Oviedo: Universidad de Oviedo, 1994.<http://www.etsimo.uniovi.es/~feli>.
FELGUEIRAS, C. A. Apostila do curso de modelagem digital de terreno e aplicações. São José dos Campos, INPE, 1997.
FELGUEIRAS, C. A.; CÂMARA, G. Modelagem Numérica de Terreno. In: CÂMARA, G. et al. Introdução à Ciência da Geoinformação. São José dos Campos, INPE, 2004.
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GALLANT, J. C.; READ, A. M. A near-global Bare-Earth DEM from SRTM. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B4, XXIII ISPRS Congress, Prague, Czech Republic, 2016.
JARVIS, A.; REUTER, H. I.; NELSON, A.; GUEVARA, E. Hole-filled seamless SRTM data V4, International Centre for Tropical Agriculture (CIAT), Cali, Columbia, 2008.
LOUSADA, G.; FERNANDES, M. do C. Avaliação da precisão vertical de modelos digitais de elevação e análise de tendência em diferentes domínios geomorfológicos. Revista Brasileira de Cartografia, n. 69/7: 1263-1276, 2017.
MACHADO, R. A. S; LOBÂO, J. S. B.; DO VALE, R. M. C.; DE SOUZA, A. P. M. J. Análise morfométrica de bacias hidrográficas como suporte a definição e elaboração de indicadores para a gestão ambiental a partir do uso de geotecnologias. XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, INPE p.1441, 2011.
MARINI, L. B.; JUNIOR, J. M.; RAMOS, A. P. M.; FILHO, A. C. P.; BARROS, W. M.; HIGA, L. T. Análise da acurácia altimétrica dos modelos digitais de superfície SRTM, ASTER e TOPODATA e aplicação na representação 3D do Pantanal da Nhecolândia. Anuário do Instituto de Geociências - UFRJ, Vol. 40-3, p. 48-54, 2017.
MOURA, L. Z.; BIAS, E. de S.; BRITES, R. S. Avaliação da acurácia vertical de modelos digitais de elevação (MDSs) nas bacias do Paranoá e São Bartolomeu. Revista Brasileira de Cartografia, v. 1, n. 66, 2014.
NASA SRTM: Shuttle Radar Topography Mission, The Mission to Map the World. Disponível em https://www2.jpl.nasa.gov/srtm/mission.htm. Acesso em agosto de 2018.
O’LOUGHLIN, F. E.; PAIVA, R. C. D.; DURAND, M.; ALSDORF, D.E.; BATES, P. D. A multi-sensor approach towards a global vegetation corrected SRTM DEM product. Remote Sensing of Envorimente, v. 182, p. 49-59, 2016.
SANTOS, E. M. Análise de imagens do satélite ALOS PALSAR (Banda L, modo polarimétrico) para discriminação de coberturas de terras no Distrito Federal. Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, dissertação de mestrado, 2009.
USGS ASTER: Overview. Disponível em https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/aster. Acesso em agosto de 2018.
USGS SRTM: Shuttle Radar Topography Mission. Disponível em https://lta.cr.usgs.gov/SRTM. Acesso em agosto de 2018.