Análise de amostragem e interpolação na geração de MDE - Miranda, Gisele Horta Barroso (2017)
O presente trabalho propõe uma análise sobre métodos de amostragem e interpolação para a modelagem do terreno utilizando dados oriundos de levantamento Laser Scanner terrestre. Esta análise é fundamentada na proposta de se obter um Modelo Digital de Elevação (MDE) capaz de representar o terreno de forma mais fidedigna possível. A problemática consiste na manipulação da nuvem de pontos coletada no levantamento dos dados com esta tecnologia, a qual possui uma densa quantidade de pontos constituída por coordenadas tridimensionais requerendo uma grande demanda de recursos computacionais. Dessa forma, propõe-se nesta pesquisa avaliar diferentes tipos de amostragens da nuvem de pontos, a fim de encontrar uma amostra de tamanho ideal que seja capaz de representar o fenômeno de forma mais fidedigna possível. Bem como aplicar aos conjuntos amostrais, diferentes interpoladores e analisar a influência dos métodos de interpolação, para se obter resultados capazes de modelar o terreno com eficiência. Propõe-se ainda, para análise da eficiência avaliar a acurácia posicional de acordo com o padrão ET-CQDG e Decreto-lei n° 89.817/1984, dos MDEs gerados em relação à um MDE de referência obtido a partir do conjunto de dados originais (58 mil pontos) levantados em campo em uma área de 0,97 ha. Dentre as amostragens Aleatória, Sistemática Quadrada, Sistemática Triangular e Sistemática Hexagonal para os dados utilizados, o melhor grid amostral foi o sistemático hexagonal, apresentando valores de RMS inferiores aos demais. Quanto as análises relacionadas a qualidade cartográfica dos interpoladores IDW, Spline, TIN, Vizinho Natural e Krigagem, os melhores interpoladores apontados pelos resultados foram TIN e Vizinho Natural que possuíram resultados idênticos e Krigagem que classificou diferentemente a amostragem Sistemática Hexagonal com 250 pontos dos demais. Em relação ao número de amostragem, os resultados mostraram que MDE’s com classificações na escala 1:1.000 – Classe A, foram gerados, com até 250 pontos, em alguns casos. Nesse sentido o esforço computacional entre amostras de 250 pontos e 3 mil pontos é razoavelmente o mesmo, quando comparado às amostras de 50 mil e 30 mil pontos, portanto, para esta área de estudo, é melhor utilizar de amostragens com redução de 94% do que amostras com redução de 99% visto que ambas resultaram em MDE’s de boa qualidade.