SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS Aula 5. SIG- Eng. Cartográfica Prof. Luciene Delazari

Documentos relacionados
MNT: MODELAGEM NUMÉRICA DE TERRENOS

Modelagem Numérica do Terreno. Prof. Maria Isabel C. de Freitas Adaptado de INPE - DPI

MODELAGEM DIGITAL DE SUPERFÍCIES

REPRESENTAÇÃO DE SUPERFÍCIE

Modelos Numéricos de Terreno. Disciplina: Geoprocessamento Profª. Agnes Silva de Araujo

MODELO DIGITAL DE TERRENO I

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS. Divisão de Sensoriamento Remoto. Geoprocessamento

Laboratório 3 Modelagem Numérica de Terreno

GEOPROCESSAMENTO. MNT - Modelo Numérico de Terreno. Prof. Luiz Rotta

3 REPRESENTAÇÃO DA SUPERFÍCIE TOPOGRÁFICA

ModeloDigital de Superfície-MDS

SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS Aula 2. SIG- Eng. Cartográfica Prof. Luciene Delazari

Definição: representação matemática computacional da distribuição de um fenômeno espacial que ocorre dentro de uma região da superfície terrestre.

Mapas e suas representações computacionais

Modelagem Numérica de Terreno. Carlos Alberto Felgueiras

18/05/2010. # Modelagem numérica do terreno (MNT) # Métodos de interpolação de dados numéricos

EngEnhArIA CaRToGRáFiCa Cartografia I 2º ano. Introdução aos Sistemas de Informações Geográficas - Parte I

CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO. SER-300 Introdução ao Geoprocessamento. Relatório do Laboratório 3 ANA CAROLINA MOREIRA PESSÔA

PARTE 2 INTRODUÇÃO AO SIG/GIS. Mundo Real. Curso de Geoprocessamento: Prof. Alzir Felippe B. Antunes

Tutorial QGIS Modelagem Numérica de Terreno

Modelagem Numérica de Terreno: Teoria & Prática

CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO. SER-300 Introdução ao Geoprocessamento. Relatório do laboratório 3 WILLIAM FOSCHIERA

Laboratório Nº 3: Modelagem Numérica do Terreno. Um Modelo Numérico de Terreno (MNT) é uma representação matemática

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO DIVISÃO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA SIG FORMATOS DE REPRESENTAÇÃO DE DADOS FORMATO VETORIAL

MODELO DIGITAL DE TERRENO II

MODELAGEM DE SUPERFÍCIES. Prof. Dr. Cristiano Zerbato

DADOS EM GEOPROCESSAMENTO

Interpolação. Dr. Marcos Figueiredo

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA (II)

MODELO DIGITAL DE ELEVAÇÃO DA CIDADE DE PONTA GROSSA/PR

DADOS EM GEOPROCESSAMENTO

Synergismus scyentifica UTFPR

INPE-8081-PRE/3896 MODELAGEM NUMERICA DE TERRENO

Comunicado Técnico ISSN

Modelagem Numérica de Terreno

ELABORAÇÃO DE MODELOS NUMÉRICOS DO TERRENO NO SPRING REPRESENTANDO O RELEVO DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO ARATÚ

Laboratório 3. Disciplina. Introdução ao Geoprocessamento SER 300. Prof. Dr. Antonio Miguel Vieira Monteiro

Projecto de Engenharia Geográfica. Modelos Digitais do Terreno

Análise de Dados Espaciais: Baseadas na Distância

INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO

SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS Aula 1 - Conceitos. SIG- Eng. Cartográfica Prof. Luciene Delazari

Modelo O QUE É MODELAR? SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS Prof. Luciene Delazari Aula 2. Modelos de dados e estruturas de dados

SER Introdução ao Geoprocessamento. Laboratório 3 LABORATÓRIO DE MNT

GEOPROCESSAMENTO. Bases conceituais e teóricas. Prof. Luiz Henrique S. Rotta

SER Introdução ao Geoprocessamento. Relatório sobre o Laboratório 3

Apresentar a importação de linhas e pontos cotados, em formato.dxf, afim de formarem um PI;

Cartometria CARTOGRAFIA

Sistemas de Informações Geográficas

Disciplina Geoprocessamento Aplicadoao Planejamento

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

REPRESENTAÇÃO DO RELEVO

Definição: representação matemática computacional da distribuição de um fenômeno espacial que ocorre dentro de uma região da superfície terrestre.

SER-330: INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO

UD VII. Geração do Modelo Numérico de Elevações

COMPARAÇÕES ENTRE MODELOS DIGITIAIS DE ELEVAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICAS

Banco de Dados Geográficos

Programa Analítico de Disciplina EAM434 Cartografia Digital II

Relatório do Laboratório 3

Questões concursos

Aplicações em Sistemas de Informações Geográficas e Atlas Eletrônicos

LABORATÓRIO 3. SER Introdução ao Geoprocessamento. Registro Modelagem Numérica de Terreno. Hugo do Nascimento Bendini

Análise do limite das bacias de visibilidade com impacto sobre o Bem

LEITURA E INTERPRETAÇÃO DE PROJETOS DE CONSTRUÇÃO CIVIL

Estruturas de Dados Espaciais: Vetorial X Raster

Noções OMT-Geo. Diretoria de Serviço Geográfico DSG EXÉRCITO BRASILEIRO. Apresentação : Cel Omar A. Lunardi

Existem diferentes estruturas para representar as elevações da superfície. Por exemplo:

SER-300 Introdução ao Geoprocessamento

REPRESENTAÇÃO DO RELEVO

BANCO DE DADOS GEOGRÁFICOS E WEBMAPPING. Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc.

REPRESENTAÇÃO NUMÉRICA DO TERRENO

FOLHAS PARA AS AULAS PRÁTICAS 2017/2018 DE TOPOGRAFIA ANO LETIVO DOCENTES: ANA PAULA FALCÃO ALEXANDRE GONÇALVES

Modelo Digital do Terreno. Modelação do Relevo. Representação. Representação. Grandezas que se pode obter. Dados altimétricos: amostragem

Modelo Digital do Terreno. Modelação do Relevo. Representação. Representação

GEOPROCESSAMENTO SIAD,

PMI 3331 GEOMÁTICA APLICADA À ENGENHARIA DE PETRÓLEO

Samuel Beskow Professor, CDTec/Engenharia Hídrica-UFPel

SISTEMAS DE INFOMAÇÃO GEOGRÁFICA Reconhecer conceitos associados aos SIG/GIS Estabelecer um conjunto de procedimentos em função da análise a efectuar

Sensoriamento remoto 1. Prof. Dr. Jorge Antonio Silva Centeno Universidade Federal do Paraná 2016

Profa. Dra. Fernanda Sayuri Yoshino Watanabe

GERAÇÃO DE MODELOS DIGITAIS DE SUPERFÍCIE POR MEIO DE PLATAFORMAS COMPUTACIONAIS COM ESTRUTURA VETORIAL E RASTER

3 Sistema de Informação geográfica

Professor: Computação Gráfica I. Anselmo Montenegro Conteúdo: - Objetos gráficos planares. Instituto de Computação - UFF

SER Introdução ao Geoprocessamento. Laboratório 1 Modelagem da Base de Dados

Lista de Exercícios Preparatórios para Prova de Introdução ao Geoproc SER-300, 2016

Laboratório 4. Disciplina. Introdução ao Geoprocessamento SER 300. Prof. Dr. Antonio Miguel Vieira Monteiro

PRECISÃO NO CÁLCULO DE ÁREAS PLANAS POR PERFILAMENTO A LASER 2: AVALIAÇÃO DA PRECISÃO PLANIMÉTRICA E ALTIMÉTRICA DE CADA PONTO

REPRESENTAÇÃO DE SUPERFÍCIES: MODELO MATRICIAL (RASTER) GEOMÁTICA - 17ª aula

Sumário. Agradecimentos Sobre os Autores Prefácio. CAPÍTULO 1 Conceitos Gerais de Geomática 1

UNICAP Universidade Católica de Pernambuco Prof. Glauber Carvalho Costa Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento - ARQ1152 Semestre: 2018.

AVALIAÇÃO DE MODELO DIGITAL DE TERRENO (MDT) E DECLIVIDADE UTILIZANDO DIFERENTES INTERPOLADORES A PARTIR DE DADOS LiDAR RESUMO

3. TOPOGRAFIA. Definição, Objectivo. Cartas Topográficas. Coordenação do Apoio Horizontal. Medição de Ângulos Medição de Distâncias.

DESENHO TÉCNICO TOPOGRÁFICO

Anais III Simpósio Regional de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto Aracaju/SE, 25 a 27 de outubro de 2006

Os solos do Vale dos Vinhedos

Laboratório 3 MNT. Disciplina. Introdução ao Geoprocessamento SER 300. Prof. Antonio Miguel Vieira Monteiro

Geoprocessamento. Aula 9 SIG: Matriz x Vetor P ROFA. MARIANA A. G I ANNOT TI

9º Encontro Técnico DER-PR

SER-300 INTRODUÇÃO AO GEOPROCESSAMENTO: MODELAGEM E CRIAÇÃO DA BASE DE DADOS

Comunicado Técnico ISSN

Transcrição:

SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS Aula 5 SIG- Eng. Cartográfica Prof. Luciene Delazari

MODELAGEM DIGITAL DE SUPERFÍCIES Os modelo digitais de superficie (Digital Surface Model - DSM) são fundamentais a quase todas as análises de dados espaciais em SIG e aplicações de Sensoriamento Remoto. Há uma grande variedade de algoritmos, técnicas de levantamento e erros comuns aos dados utilizados para geração deste modelos, que em combinação com as particularidades de cada algoritmo, podem produzir uma grande variedade de produtos não realistas, sendo inclusive, contraditos por verificações de campo. Por isto, conhecer as técnicas e limitações influencia diretamente na escolha do método e, consequentemente, na qualidade do produto final e nos resultados das análise realizadas sobre esses modelos

Introdução Um DSM é uma estrutura numérica de dados que representa a distribuição espacial de variáveis reais através de uma função contínua bivariável z = f (x, y)

Introdução Os modelos de superfície podem assumir diferentes terminologias, dependendo do fenômeno que está sendo modelado. DTM (Digital Terrain Model Modelo Digital do Terreno)- Qualquer representação digital da variação de um fenômeno espacial dentro de uma região da superfície terrestre. DEM (Digital Elevation Model Modelo Digital de Altitudes) Representação digital da variação da altitude em determinada região. DSM (Digital Surface Model Modelo Digital de Superfícies) representação digital da superfície dos objetos em determinada região.

DSM DEM (altitudes) DTM (temperatura, p.ex)

DTM (Digital Terrain Model) Modelo Digital de Terreno

Sup. real Aquisição de dados Geração do modelo Utilização do modelo Obtenção de informações da superfície real que possibilite a caracterização matemática do modelo Elaboração de um modelo matemático, composto de estruturas de dados e funções de interpolação que simulem o comportamento da superfície real

Aquisição de Dados Medidas fotogramétricas Levantamentos terrestres Dispositivos radar ou sonar Digitalização Laser scanner

Estruturas de dados para armazenar o DTM As estruturas vetoriais representam entidades ou objetos definidos pelas coordenadas dos nós e vertices Vetorial TIN As estruturas matriciais representam localizações que têm atribuído o valor médio da variável para uma unidade de superfície ou célula Matricial Grades regulares

Estruturas de dados para armazenar o DTM Grade regular Rede Irregular Triangular (TIN) intensificação dos pontos elemento retângulo regular grade triangular Uso direto das amostras elemento triângulo irregular

TIN Triangular Irregular Network O DTM pode ser composto por uma rede de triângulos adaptada ao terreno (aos pontos amostrais) Os triângulos são irregulares e são definidos mediante os três vértices Cada vértice é representado por um terno de coordenadas (x,y,z)

TIN Triangular Irregular Network Os pontos da amostra são utilizados na triangulação - fazem parte da superfície, mas não há interpolação; Triangulação de Delaunay tem a importante propriedade de, entre todas as triangulações possiveis, maximizar o menor de todos os ângulos internos dos triângulos.

TIN Triangular Irregular Network IMPORTANTE: a triangulação não é a única possível Delaunay criou uma triangulação que é única a) T1 e T2 são triângulos de Delaunay b) b) T1 e T2 não são triângulos de Delaunay

TIN Triangular Irregular Network Propriedade do Circulo vazio

TIN Triangular Irregular Network O círculo circunscrito a um dos triângulos não pode conter nenhum outro ponto amostral em seu interior Evita triângulos afinados Pode gerar planícies que não existem triângulos criados com 3 pontos de uma mesma isolinha. Evita-se utilizando linhas características do terreno - usadas como injunções

A coleta de dados, em qualquer tipo de atividade cartografia, é uma das etapas que consome maior quantidade de tempo e de recursos. Grade retangular No método fotogramétrico são coletadas informações relativas à grade. Uma alternativa à coleta de dados é a coleta de amostras pelo processo fotogramétrico é a coleta de amostras seguida pela interpolação.

Grade retangular A amostragem deve ser representativa do comportamento do fenômeno que está sendo modelado. Deve-se considerar a quantidade de pontos mas também seu posicionamento. Pontos de máximo Pontos de mínimo Pontos característicos

y Amostras (x, y, z) dy dx,dy - resolução dx x

Grade retangular - Métodos de interpolação local Vizinho mais próximo Para cada ponto (x,y) da grade o sistema atribui a cota da amostra mais próxima ao ponto. Este interpolador deve ser usado quando se deseja manter os valores de cotas das amostras na grade, sem gerar valores intermediários. 15º 22º 22º 17º Interpolador local e determinístico Determinísticos: não permitem a avaliação de erros associados aos valores previstos Estocásticos: permitem a avaliação de erros de previsão com base na estimativa das variâncias

Grade retangular - Métodos de interpolação local Média simples O valor de cota de cada ponto da grade é estimado a partir da média simples das cotas dos vizinhos mais próximos desse ponto. Este interpolador é geralmente utilizado quando se requer maior rapidez na geração da grade, para avaliar erros grosseiros na digitalização. z = f ( x, y) = 1 n n = número de vizinhos zi = altitude do vizinho i n i= 1 z i 15º 22º 18º 17º

Grade retangular - Métodos de interpolação local Média ponderada z i= 1 = f ( x, y) = n n i= 1 z i p p i i 15º 19.6º 17º p i = 1 d i 22º d i z i = 2 ( x xi ) + ( y yi = altitude do ponto i ) 2 Calcula o valor de um ponto calculando a média com os pontos mais próximos A média é ponderada pelo inverso da distância aos pontos Também chamado de IDW Inverse Distance Weighted (inverso do peso da distância) Interpolador local e determinístico

Grade regular TIN Representa regularidade na distribuição espacial dos vértices das celulas do modelo Não apresenta regularidade na distribuição espacial dos vertices Os vertices dos retângulos são estimados a partir das amostras Os vertices dos triângulos pertencem ao conjunto amostral Apresenta problemas para representar superficies com variações locais acentuadas Representa melhor superficies com variações locais acentuadas Estrutura de dados simples Estrutura de dados mais complexa Relações topológicas entre os retângulos são explícitas Necessário identificar e armazenar as relações topológicas Aplicações qualitativas Aplicações quantitativas

ANÁLISES SOBRE DTMs

Análises Os DTMs permitem estudos de determinados fenômenos sem a necessidade de trabalhar diretamente na região geográfica escolhida. As análises podem ser quantitativas ou qualitativas.

Análises Geração de imagens de DTMs Nível de cinza Sombreadas Imagem em nível de cinza Zmax 255 Zi NCi Zmin 0 Modelo Imagem

Análises Modelo matricial representado como uma imagem em níveis de cinza

Análises Imagem em sombreado Gerada a partir do modelo e do posicionamento, em relação à superfície, de uma fonte de iluminação local

Análises Traçado de Perfil

Análises Declividade: plano tangente à superfície do DTM em qualquer ponto.

Análises Visibilidade: identificação de áreas que podem ser vistas de um ponto particular do terreno. Aplicações: antenas de radio/celulares, aplicações militares.