Avaliação da acurácia altimétrica de modelos digitais de elevação no Brasil: um estudo sobre a distribuição dos erros altimétricos e a influência de valores outliers para o processo de análise

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: CARVALHO, Joao Alberto Batista de
• Orientador(a): SILVA, Daniel Carneiro da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da Geoinformacao
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Ciências Geodésicas; Qualidade; Modelos Digitais de Elevação; Acurácia; Altimetria
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24541

Os Modelos Digitais de Elevação (MDE) podem ser definidos como uma superfície matemática que representa de forma contínua a superfície terrestre. Estes possuem diversas aplicações em várias áreas das Geociências. Devida a sua importância, o MDE necessita ter um rigoroso processo de avaliação de qualidade, de forma a garantir o seu grau de aderência a superfície topográfica. No Brasil, o estimador de qualidade utilizado consiste no Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC), atualizado posteriormente para Padrão de Exatidão Cartográfica dos Produtos Cartográficos Digitais (PEC-PCD). De forma complementar, também são utilizados para avaliação da acurácia testes de precisão e tendência. Diversas normas internacionais abordam a avaliação da qualidade altimétrica do MDE. Em especial, percebe-se nestas normas que a distribuição dos erros altimétricos é considerada não necessariamente como normal, o que gera padrões baseados em medidas como o percentil. Alguns autores consideram que a presença de valores outliers afetam a distribuição dos erros altimétricos, tornando-as não normal, além de influenciar em medidas como média e desvio-padrão. Este trabalho tem como objetivo verificar a hipótese de que a distribuição dos erros altimétricos de MDE não segue necessariamente a distribuição normal, bem como analisar a influência dos valores outliers em medidas estatísticas de dispersão e tendência central, nos valores dos testes de tendência e precisão e no processo de classificação do PEC-PCD.