Avaliação de algoritmos e modelos digitais de elevação para extração automática da drenagem

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Darcy Carolina Jiménez Fernández
• Orientador(a): Marcio de Morisson Valeriano
• Banca de defesa: Teresa Gallotti Florenzano, Ailton Luchiari
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
• País: BR
• Resumo em Inglês: This work is an evaluation of automatic processes for drainage extraction from Digital Elevation Models (DEM), as related to different data sources, terrain types, algorithms and operation parameters. SRTM, Topodata and GDEM data of four (4) watersheds with distinct geomorphometries were processed through six (6) different flow algorithms (D8, Rho8, Dinf, Mf, KRA e DEMON), operated with different caption area thresholds. The effect of DEM pre-processing procedures was also evaluated. Two mapped drainage networks, in the State of São Paulo (SP), at the 1:50,000 scale, and in the State of Rondônia (RO), at the 1:100,000 scale, were used as reference data source. All tests involved reference and experimental networks, which were superimposed for visual analyses and correspondence assessments, also quantified with Geographical Information System (GIS) resources, to evaluate errors and positional issues. Analyses of the drainage networks from reference data and experimental results were compared as a functional evaluation of the digital extraction methodologies. The main results showed: drainage networks resulting from automatic processes were apparently suitable for relatively generalized scales, but unsatisfactory when observed at the scales compatible to the perception of features in the respective DEM, requiring adjustments by other methodologies; distinct performance of algorithms among watersheds; and a relation between caption area threshold and drainage density; and, in plain relief of Amazonia, the general low performance of all methodologies, except when using Topodata after preprocessed with 3x3 mean filter. Best performances were achieved with DEMON algorithm. The study on threshold parameter evidenced the need for stratified processing in geomorphometrically similar areas.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/05.01.13.51

Esta pesquisa avaliou o processo de extração automática de redes de drenagem de Modelos Digitais de Elevação (MDE) em função de diferentes dados, relevos, algoritmos e parâmetros de operação. Dados SRTM, Topodata e GDEM de quatro (4) microbacias de geomorfometrias distintas foram submetidos à extração de redes de drenagem com seis (6) algoritmos de fluxo (D8, Rho8, Dinf, Mf, KRA e DEMON), operados sob diferentes limiares de área de captação. O efeito de cuidados de pré-processamento do MDE também foi avaliado. Como referência para validação, foram utilizadas duas redes de drenagem mapeadas previamente, no Estado de São Paulo, na escala 1:50.000, e outra no interflúvio Madeira-Purus (RO), na escala 1:100.000. Em toda circunstância testada, as redes experimentais e de referência foram sobrepostas para análise visual e controle de sua correspondência, quantificada também com recursos de Sistemas de Informação Geográfica (SIG) para estimar acertos, erros e questões posicionais. Resultados de análises quantitativas das redes experimentais selecionadas foram comparados aos das referências para uma avaliação funcional das metodologias de extração digital. Entre os principais resultados se obteve: os processos automáticos testados produziram resultados aparentemente adequados para escalas relativamente generalizadas, porém insatisfatórios quando observadas em escalas compatíveis com a percepção de feições evidentes dos MDE de origem, necessitando de ajustes por outras metodologias; diferentes desempenhos dos algoritmos em cada microbacia; variação na densidade da drenagem com o limiar de área de captação; e, no relevo plano da Amazônia, o baixo desempenho geral das metodologias, exceto quando se aplicaram dados Topodata preparados com filtragem média (3x3). O algoritmo com melhor desempenho na maioria das microbacias estudadas aqui foi o DEMON. O estudo dos limiares de área de captação evidenciou a necessidade de tratamento estratificado por áreas com características geomorfométricas semelhantes.