Geoprocessamento. Aula 11 SIG: MDT, Matrizes, Algebra de Mapas. Junho de 2017 P ROFA. MARIANA A. G I ANNOT TI

Transcrição

1 Geoprocessamento Aula 11 SIG: MDT, Matrizes, Algebra de Mapas Junho de 2017 P ROF. JOSÉ ALBERTO QUINTA NILHA P ROFA. MARIANA A. G I ANNOT TI

2 Estrutura da Aula 1. MDT / MDS / MDE 2. Álgebra de Mapas: Locais Focais Zonais Globais 3. Conversão Vetor x Matriz

3 MDTs / MDEs Representação de uma superfície (relevo, etc) em SIG Raster Vetor (TIN) 2.5D

4 Modelos MDE Modelo Digital de Elevação termo mais genérico MDT, MNT, DTM Mod. Digital de Terreno representa o relevo real MDS Modelo Digital de Superfície representa a superfície (árvores, prédios, etc.) Fonte: Adaptado de slides de aula de GSA0101 (Geociências)

5 Modelos MDS

6 Modelos Interpolação de dados vetoriais curvas de nível pontos cotados curvas + pontos soft breaklines, hard breaklines Sensoriamento remoto fotogrametria interferometria de radar LiDAR

7 Modelos Interpolação de dados vetoriais

8 Modelos Interpolação de dados vetoriais

9 TIN Grade Irregular Vértices do triângulo: amostras da superfície (pontos ou curvas) Informações morfológicas: descontinuidades (cristas e vales) Preservação de feições geomórficas (relevo e drenagem) Métodos: com ou sem linhas de quebra Fonte: Adaptado de slides de aula de GSA0101 (Geociências)

10 Modelos de Dados Geográficos TIN: Triangular Irregular Network

11 TIN

12 Modelos - breaklines hard breaklines Fonte: Adaptado de slides de aula de GSA0101 (Geociências)

13 Discreto x Contínuo

14 Derivadas da superfície Declividade (slope) 1a. derivada vertical Orient. de vertentes (aspect) 1a. derivada horizontal Curvatura de perfil 2a. derivada vertical Curvatura tangencial 2a. derivada horizontal

15 Curvaturas

16 Curvaturas

17 Topografia

18 Declividade

19 Aspecto

20 Curvatura de perfil

21 Curvatura tangencial

22 Fluxo

23 Potencial p/ erosão

24 SRTM Shuttle Radar Topography Mission MDEs gerados por interferometria de radar, com abrangência de 80% da superfície terrestre Estados Unidos resolução de 1'' (aprox. 30m) O resto do Mundo resolução de 3'' (aprox. 90m)

25 SRTM

26 SRTM

27 SRTM Dados gratuitos SRTM30_PLUS SRTM30 (30'') + GLOBE (altas latitudes) + batimetria por satélite + batimetria por navios

28 LiDAR LiDAR LiDAR Light Detection and Ranging Aeroportado Densidade de pontos absurda DGPS + IMU + Laser Múltiplos retornos múltiplas superfícies

29 LiDAR

30 LiDAR

31 Fotogrametria Alguns satélites possuem sensores duplicados para formar pares estereoscópicos A partir dos pares, gera-se um MDE Com sensores com capacidade de apontamento, pode-se fazer o mesmo em órbitas diferentes

32 ASTER 3N+3B

33 ASTER 3N+3B

34 ASTER GDEM

35 SPOT Alta resolução (2,5m 10m) e precisão Caro

36 Aplicações de MDT na Engenharia 1. Simulações, visualizações 2. Planejamentos, projetos, estudos Fonte: Slides Profa. Ana Paula Larocca (EESC)

37 Matrizes Matriz: tipicamente tem um único atributo associado a cada célula (x, y, z). Operações em um única matriz ou em múltiplas. Álgebra de Mapas (Tomlin, 1983): Processo de combinação de mapas para matrizes de tamanhos idênticos co-registradas. Combinação: operações booleanas ou aritméticas. Operações: locais, focais, zonais e globais.

38 Álgebra de Mapas (Tomlin, 1983): Combinação: operações booleanas ou aritméticas. Adição de matrizes: Cada célula representa o nível de ruído (L) Devido a uma fonte particular, como por ex: A: estradas, B: aviões O nível total de ruído (L) : L = A+B+C+ Figura: Poluição sonora, Augsburg Fonte: Smith et al. 2015: Accon & DataKustnik GmbH, Germany

39 Álgebra de Mapas (Tomlin, 1983): Combinação: operações booleanas ou aritméticas. L = A+B+C+ Extensão: álgebras de mapas multidimensionais (tempo), restrição: processamento. Fonte: Smith et al. 2015

40 Álgebra de mapas Operação de álgebra de mapas, onde a Saída (S) = 2 x Entrada (E) + 1 = 2x11+1 =23

41 Álgebra de mapas Média ponderada exemplo: combinar declividade e solo (ponderado) adequação = [ 2* solo_ponderado + 5*(1/declividade)] /5 Funções matemáticas equação universal de perda de solo P = (erosividade) * (erodibilidade) *(declividade) *(comp. encosta) * (cobertura solo) *(índice proteção) Fonte: Slides DPI/INPE Fonte: adaptado de DPI / INPE

42 Álgebra de Mapas Operações: locais, focais, zonais e globais. Locais: estatística univariada (média, máx, min, etc.), incluindo operações de reclassificação e seleção. Focais: análise de vizinhos imediatos em células regulares. Zonais: análise de vizinhos a partir de zonas irregulares pré-definidas. Globais: envolve toda a matriz, ex: matriz de custo de distância

43 Álgebra de Mapas Operações: locais, focais, zonais e globais. Locais: estatística univariada (média, máx, min, etc.), incluindo operações de reclassificação e seleção. Focais: análise de vizinhos imediatos em células regulares. Zonais: análise de vizinhos a partir de zonas irregulares pré-definidas. Globais: envolve toda a matriz, ex: matriz de custo de distância

44 Álgebra de Mapas: Operações Locais exemplo operação E Fonte: Adaptado de Slides DPI/INPE 44

45 Álgebra de Mapas Operações: locais, focais, zonais e globais. Locais: estatística univariada (média, máx, min, etc.), incluindo operações de reclassificação e seleção. Focais: análise de vizinhos imediatos em células regulares. Zonais: análise de vizinhos a partir de zonas irregulares pré-definidas. Globais: envolve toda a matriz, ex: matriz de custo de distância

46 Álgebra de Mapas: Operações Focais Reamostragem

47 Álgebra de Mapas: Operações Focais Filtragem Saída = Máximo valor adjacente à célula de Entrada (E). S=20

48 Álgebra de Mapas Operações: locais, focais, zonais e globais. Locais: estatística univariada (média, máx, min, etc.), incluindo operações de reclassificação e seleção. Focais: análise de vizinhos imediatos em células regulares. Zonais: análise de vizinhos a partir de zonas irregulares pré-definidas. Globais: envolve toda a matriz, ex: matriz de custo de distância

49 Conversão Vetor Matriz Temático em numérico classe peso LE 0.35 Aq 0.6 outros 0.2 Atribuição de pesos reflete importância relativa do tema LA LE LV Aq Fonte: Slides DPI/INPE Fonte: adaptado de DPI / INPE

50 Conversão Matriz - Vetor A cada valor associa um tema (inverso da ponderação) Exemplo: mapa de declividade declividade (graus) tema Baixa Média acima Alta baixa média 20.0 alta Fonte: Slides DPI/INPE Fonte: adaptado de DPI / INPE

51 Obrigada!!!

52 Bibliografia CÂMARA G., DAVIS C., MONTEIRO A.M.V. Introdução à ciência da geoinformação. (2004). Acesso em Disponível em: LONGLEY, P. A., GOODCHILD, M. F., MAGUIRE, D. J., & RHIND, D. W. (2013).Sistemas e Ciência da Informação Geográfica. Bookman.

53 Bibliografia DAVIS, Clodoveu (Org.) CÂMARA, Gilberto (Org.) ;; MONTEIRO, Antonio M. V. (Org.). Introdução à Geoinformática. INPE. Cap 7: Modelagem Numérica de Terreno Disponível online: GROHMANN, Carlos H; RICCOMINI, Claudio; STEINER, Samar S. Aplicações dos Modelos de Elevação SRTM em Geomorfologia Disponível online: GA.pdf