VAGNER SOUZA MACHADO

VALIDAÇÃO E CORREÇÃO DE MODELOS DIGITAIS DE ELEVAÇÃO COMO SUPORTE PARA ESTUDOS AMBIENTAIS NA REGIÃO DO

PONTAL DO PARANAPANEMA

Presidente Prudente – SP

2018

PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃOMESTRADO EM MEIO AMBIENTE E

DESENVOLVIMENTO REGIONAL

Orientadora: Profa Dra. Ana Paula M. Ramos

Colaboradores: Prof. Dr. José Marcato Junior (UFMS)

Colaboradores: graduanda Noemi De Oliveira Dias e

graduanda Mariany Kerriany Gonçalves de Souza

Área de concentração: Ciências Ambientais.

Linha II: Planejamento ambiental e Desenvolvimento

Regional

RESUMOA preocupação com a disposição adequada dos resíduos sólidos está diretamente associada à qualidade ambiental, o que justifica a elaboração de pesquisas que visam a sustentabilidade e manutenção da qualidade dos recursos hídricos. Sob este prisma, o objetivo desse trabalho é validar os Modelos Digitais de Elevação SRTM-3, ASTER GLOBAL DEM 2, BARE-EARTH SRTM e o ALOS PALSAR, aplicando-se o conceito de Padrão de Exatidão Cartográfica, e corrigi-los posteriormente através da integração de dados de sensoriamento remoto e de levantamentos de campo, visando a elaboração de um Modelo Digital de Elevação mais acurado que possa auxiliar diversos projetos na área ambiental, tal como planejamento e recuperação de áreas degradadas. Os resultados da presente pesquisa poderão contribuir com a atividade de produção cartográfica, a qual é fundamental para auxiliar tanto estudos de planejamento ambiental quanto de análise de impacto ambiental dos recursos naturais do Pontal do Paranapanema. Esta região caracteriza-se como uma área de constantes estudos, técnico e científico, em razão de suas características naturais e sociais, as quais influenciam na dinâmica política, econômica, social e hídrico-ambiental do Estado de São Paulo, Brasil.

Palavras Chave: Pontal do Paranapanema; MDE; SRTM; ASTER; BARE-EARTH SRTM; ALOS PALSAR; Acurácia Vertical;

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO..................................................................................................4

2. OBJETIVOS......................................................................................................7

2.1. Geral...............................................................................................................72.2. Específicos....................................................................................................73. REVISÂO BIBLIOGRÀFICA.............................................................................8

3.1. SRTM..............................................................................................................83.2. BARE-EARTH SRTM DEM..........................................................................103.3. ASTER..........................................................................................................113.4. Alos Palsar..................................................................................................113.5. PEC-PCD para a análise da acurácia altimétrica.....................................123.6. Morfometria de bacias hidrográfica..........................................................134. MÉTODO........................................................................................................14

5. ANÁLISE DOS RESULTADOS......................................................................16

6. CRONOGRAMA.............................................................................................16

REFERÊNCIAS.........................................................................................................17

4

1. INTRODUÇÃO

Um Modelo Numérico de Terreno (MNT) é uma representação

matemática computacional da distribuição de um fenômeno espacial que ocorre

dentro de uma região da superfície terrestre. Dados de relevo, informação

geológicas, levantamentos de profundidades do mar ou de um rio, informação

meteorológicas e dados geofísicos e geoquímicos são exemplos típicos de

fenômenos representados por um MNT (FELGUEIRAS; CÂMARA, 2004).

Segundo Felgueiras (1997), existem três nomenclaturas diferentes

relativas a modelos tridimensionais do terreno, MDT (Modelo Digital de Terreno) –

utilizados para modelagem do terreno e outras informações que variam de acordo

com ele; MNT – Quando se utiliza uma variável “z” (de qualquer natureza) de uma

dada área da superfície terrestre; e MDE (Modelo Digital de Elevação) – utilizado

exclusivamente para modelagem do relevo. Entretanto, alguns autores fazem a

distinção entre MDT (superfície do terreno) e MDE (elevação incluindo vegetação,

construção, etc.), como Correia (2008). Esta distinção também é adotada neste

trabalho.

Sabe-se que na perspectiva de monitoramento, preservação e(ou)

recuperação de áreas que constituem um ambiente geográfico, tal como o Pontal do

Paranapanema, as ações de intervenção são sempre dependentes de uma etapa de

conhecimento da distribuição espacial dos fenômenos e suas relações. Portanto, o

emprego da Cartografia e mais especificamente das geotecnologias, como os

softwares de Sistema de Informação Geográfica (SIG) e os dados de Sensoriamento

Remoto, exercem papel fundamental nas atividades de análise ambiental de um

meio.

Na elaboração da base cartográfica que dará suporte a essas ações, a

utilização de um MDE possibilita o estudo de um determinado fenômeno sem a

necessidade de se trabalhar diretamente na região geográfica escolhida. As análises

podem ser qualitativas ou quantitativas e são importantes para fins de simulações e

tomadas de decisão no contexto de desenvolvimento de aplicações, ou modelagens,

de geoprocessamento que utilizam SIGs.

Atualmente há diversos Modelos Digitais de Elevação disponíveis

gratuitamente, tais como, o SRTM-3, o ASTER GLOBAL DEM2, o ALOS PALSAR, e

o BARE-EARTH SRTM. Com resolução espacial de 30 metros, O SRTM3 e o

5

ASTER GLOBAL DEM2 são as versões mais recentes disponibilizadas do SRTM

(Shuttle Radar Topography Mission) e ASTER (Advanced Spaceborne Thermal

Emission Reflection Radiometer), respectivamente. O ALOS PALSAR com resolução

espacial de 12,5 metros, é única versão do sistema ALOS (Advanced Land

Observing Satellite-1), já o BARE-EARTH SRTM é uma versão (não-oficial) corrigida

do SRTM original, desenvolvida por pesquisadores e possui resolução espacial de

90 metros.

A qualidade de um MDE depende do tipo e da magnitude dos erros a

ele relacionados. É importante considerar que os erros são inevitáveis, visto que os

MDEs são visões simplificadas da realidade, submetidas a um processo de

generalização. Os parâmetros modelados são, portanto, inerentemente imprecisos

embora sua representação possa realizar-se com mais ou menos exatidão,

dependendo do método de coleta de dados utilizados; além disso, os modelos são

criados, distribuídos e usados muito frequentemente sem qualquer referência à

magnitude do erro ou ao método aplicado para sua detecção ou correção

(FELICÍSIMO, 1994).

Nesse sentido, para que um MDE possa ser utilizado na produção

cartográfica, deve-se, primeiro, conhecer sua acurácia, ou seja, a confiabilidade

posicional dos dados representados nesses modelos. A validação da acurácia

altimétrica dos MDEs tem sido realizada pela aplicação do Padrão de Exatidão

Cartográfica dos Produtos Cartográficos Digitais – PEC-PCD (Marini et al., 2017).

Moura et al. (2014) realizaram a análise de acurácia de distintos MDEs

para a região do Rio Paranoá e do Rio São Bartolomeu no Distrito Federal, seguindo

o PEC-PCD. Os modelos considerados foram o ASTER-GDEM (30 m), SRTM 4 (90

m), TOPODATA (30 m), HydroSHEDS (90 m), e os dados de referência foi um

modelo interpolado a partir de dados na escala 1:10.000. Marini et al (2017)

desenvolveram um trabalho similar de controle de qualidade dos dados de altimetria

do SRTM (90 m e 30 m), ASTER( 30 m) e Topodata (30 m) com base no PEC-PCD,

para o Estado de Mato Grosso do Sul (MS). Porém, adotaram por referência

altimétrica os marcos geodésicos (SAT) do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e

Estatística), e concluíram que o MDS SRTM (30 m) foi o único modelo que

apresentou acurácia compatível com a escala 1:50.000, classe A.

Lousada & Fernandes (2017), também avaliaram a precisão vertical

dos MDEs SRTM-3 (30 m), ASTER GDEM2 (30 m), ALOS (12,5 m) e TOPODATA

6

(90 m), no estado do Rio de Janeiro. Para validar a altimetria destes modelos foram

utilizados como pontos de controle os pontos cotados provenientes da base

cartográfica RJ25 em escala 1:25.000 do mapeamento sistemático do estado do Rio

de Janeiro realizado pelo IBGE, e concluíram que o MDE SRTM-3 demonstrou

melhores resultados de PEC e de RMSE com relação aos outros modelos

estudados.

Buscando melhorias na qualidade altimétrica dos MDEs, devido tanto à

influência dos objetos presentes na superfície terrestre quanto a presença de

vegetação densa que promove a geração de falsos picos, trabalhos científicos vêm

tentando definir uma metodologia para a obtenção de MDEs regionais ou globais

mais condizentes com a realidade. Exemplos de trabalhos nesse sentido é o

desenvolvido por O’loughlin et al. (2016). Neste trabalho os autores realizaram a

correção do erro de vegetação presente no SRTM, utilizando dados de multi-

sensores, incluindo pontos de elevação extraídos do laser altimétrico ICEsat da

NASA, base de dados de porcentagens de cobertura vegetal e um mapa global de

altura de vegetação para remover os artefatos de vegetação do SRTM original.

Gallant & Read (2016), desenvolveram trabalho semelhante, utilizando

como estimativa de deslocamento devido a vegetação o GlobeLand30 (Centro

Nacional de Geomática da China) e Global Florest Change (Universidade de

Maryland) produtos derivados do Landsat, juntamente com dados ALOS Palsar e

mapa global de dossel de floresta da NASA. Os deslocamentos foram estimados

usando vários processos e combinados para produzir uma única camada de

deslocamento de vegetação, que foi subtraída dos dados SRTM e produzir um MDE

australiano. Correa et al. (2017) utilizaram a interpretação de imagens Landsat 8 e

dados de levantamento de campo para corrigir o SRTM. Como resultado,

observaram que a correção altimétrica promoveu a obtenção de um MDE que

representa com maior acurácia o relevo e os limites fisiográficos da Bacia

Hidrográfica do Córrego Laranja Doce (Dourados/MS).

Desta forma, tão importante quanto o processo de validação de um

MDE é, também importante o processo de correção dos dados de um MDE. Correa

et al. (2017) afirmam que um MDE pode conduzir, por exemplo, a modelagem de

falsos segmentos de fluxo, afetando diretamente a modelagem do limite de uma

Bacia Hidrográfica. A principal contribuição do presente trabalho é realização de

ambas, validação e correção de MDEs gratuitos para a região do Pontal do

7

Paranapanema, Estado de São Paulo. A contribuição do ponto de vista da validação

será a aplicação do PEC-PCD em um conjunto de pontos de apoio oriundo de

levantamento geodésico, e, também, da rede geodésica (IBGE) do Estado, o que irá

permitir verificar até qual escala de mapeamento os dados dos diferentes MDEs

validados podem ser utilizados. A contribuição do ponto de vista da correção dos

MDE será a integração de dados de levantamentos geodésicos e de produtos de

Sensoriamento Remoto, como mapa de uso e ocupação do solo e mapa de índice

de vegetação, para a definição de uma metodologia de correção desses dados a

nível regional, o que irá permitir desenvolver uma análise otimizada e de baixo custo

do espaço geográfico do Pontal do Paranapanema – SP, apresentando as

características dessa paisagem a partir da modelagem em três dimensões.

2. OBJETIVOS

2.1. Geral

Verificar se diferentes MDE disponíveis para a região do Pontal do

Paranapanema - SP, validados com base no PEC-PCD, podem ser corrigidos a

partir da integração de dados levantados em campo e por Sensoriamento Remoto.

2.2. Específicos Testar se distintos MDE disponibilizados gratuitamente para a

região do Pontal do Paranapanema – SP possuem a mesma

acurácia altimétrica;

Investigar se é possível utilizar produtos de sensoriamento

remoto, como mapa de uso e ocupação do solo e mapa de índice

de vegetação, para melhorar a acurácia altimétrica de MDE

disponíveis para o Pontal;

Investigar se é possível utilizar dados coletados em campo, como

altura média da vegetação no Pontal, a partir de métodos

topográficos, para melhorar a acurácia altimétrica de MDE

disponíveis para o Pontal;

Verificar se a morfometria de bacias hidrográfica da região do

Pontal extraída a partir dos diferentes MDE validados apresenta

8

discrepância quali-quantitativa antes e após a correção dos dados

desses modelos;

3. REVISÂO BIBLIOGRÀFICA

3.1. SRTMO SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) foi um projeto

internacional liderado pela NGA (National Geospatial-Intelligence Agency) e

pela NASA (National Aeronautics and Space Administration), dos Estados

Unidos, com o objetivo de aquisição de dados de radar que foram usados

para criar o primeiro modelo de elevações, quase global, da superfície

terrestre. O SRTM coletou dados a bordo do foguete especial Endeavour de

11 a 22 de fevereiro de 2000 (USGS SRTM, 2018).

Esta missão usou a interferometria de passagem única, que adquiriu

dois sinais ao mesmo tempo coletados por duas antenas de radar diferentes.

Uma antena estava localizada no compartimento de carga do ônibus espacial,

a outra no final de um mastro de 60 metros que se estendia do compartimento

de carga. As diferenças entre os dois sinais permitiram o cálculo das

elevações da superfície (NASA SRTM, 2018).

9

Figura 1 -Disposição das antenas, fonte: https://www2.jpl.nasa.gov/srtm/images/bin/DLRartist_srtminspace.jpg

A Endeavour orbitou a terra 16 vezes por dia durante os 11 dias da

missão, completando 176 órbitas. O SRTM coletou com sucesso dados de

mais de 80 % da superfície da terra entre as latitudes 60° norte a 56° sul com

pontos postados a cada 1 segundo de arco (aproximadamente 30 metros)

(USGS SRTM, 2018).

O radar SRTM continha dois tipos de painéis de antena, banda C e

banda X. Os mapas topográficos quase globais da Terra, chamados de

Modelos Digitais de Elevação (MDE), foram elaborados a partir dos dados da

banda C. Esses dados foram processados no JPL (Jet Propulsion Laboratory)

e estão sendo distribuídos pelo EROS1 (Earth Resourses Observation and

Science) Data Center do USGS (U.S. Geological Survey).

Os dados da banda X são usados para criar MDEs de resolução

ligeiramente maior, mas sem a cobertura global do radar da banda C. Os

dados da banda X SRTM estão sendo processados e distribuídos pelo Centro

Aeroespacial Alemão, DLR (NASA SRTM, 2018).

Inicialmente, os dados SRTM foram disponibilizados na resolução

espacial de 90 metros. Porém, desde 2014, passaram a ser fornecidos na

1 Disponível em: <https://eros.usgs.gov/> acesso em agosto de 2018.

10

resolução de 30 metros, com erro vertical inferior a 16 metros, segundo Jarvis

et al (2008).

Ao longo dos anos correções foram feitas nos dados originais do SRTM

com o objetivo de fornecer produtos de melhor qualidade aos usuários,

conforme segue (USGS SRTM, 2018):

SRTM-1: Os dados e as imagens topográficas digitais não são

editados e são destinados ao uso e avaliação científicos. São

arquivos brutos saídos diretamente do processador de radar

interferométrico SRTM e podem conter, por exemplo, numerosos

vazios (áreas sem dados), massas de água que podem não

parecer planas e linhas costeiras que podem estar mal definidas.

O MDE disponibilizado do SRTM-1 possui resolução espacial de

90 m;

SRTM-2: Segunda versão dos dados topográficos, é o resultado

de um esforço substancial de edição da NGA e exibe corpos de

água e linhas costeiras bem definidas e a ausência de picos e

poços (erros de pixel único), embora algumas áreas de dados

ausentes ('vazios') sejam ainda presente. No depositório da

Versão2 também contém a máscara de linha de costa vetorial

gerada pela NGA durante a edição, chamada de Dados do

Corpo de Água da SRTM (SWBD), no formato ESRI Shapefile.

O MDE disponibilizado do SRTM-2 possui resolução espacial de

90 m; e

SRTM-3: Versão mais completa dos dados SRTM, conhecida

também como “SRTM Plus”. Esta versão utiliza os dados SRTM-

2 onde o método interferométrico foi bem sucedido. A maioria

dos vazios é preenchida com dados de elevação do ASTER

GDEM2. O preenchimento de espaços vazios adicionais de

pequenas áreas utilizou o modelo de elevação GMTED2010

desenvolvido pelo USGS. O SRTM3 foi desenvolvido no âmbito

do programa “Making Earth System Data Records for Use in

Research Environments" (MEaSUREs) da NASA. Seus dados

são disponibilizados com resolução espacial de 30 metros.

11

Por ser a versão mais completa, neste projeto serão utilizados os

dados da versão 3 do SRTM.

3.2. BARE-EARTH SRTM DEMO BARE-EARTH SRTM é um MDE derivado do SRTM e foi

desenvolvido por um grupo internacional de pesquisadores, tendo como centro de

pesquisa a Universidade de Bistrol, Reino Unido. Para obter esse modelo, os

autores realizaram uma correção do erro de vegetação presente no SRTM para

todas massas de terras situadas entre 60°N e 54°S, utilizando dados de multi-

sensores, incluindo pontos de elevação extraídos do laser altimétrico ICEsat da

NASA, uma base de dados de porcentagens de cobertura vegetal obtidas do satélite

MODIS como servidor de profundidade e penetração do SRTM e um mapa global de

altura de vegetação para remover os artefatos de vegetação do SRTM original (O’

LOUGHLIN et al., 2016). Os dados do BARE-EARTH SRTM DEM são

disponibilizados com espacial de 90 metros.

12

3.3. ASTERO ASTER é um dos cinco sistemas de sensor de última geração a

bordo da plataforma TERRA, que ainda está em operação, o primeiro satélite

do EOS (Earth Observing System), lançado em 1999. O ASTER foi

desenvolvido em um esforço cooperativo entre a NASA, o Ministério da

Economia, Comércio e Indústria e Sistemas Espaciais do Japão (J-Space

Systems). Seus dados contribuem para uma ampla gama de aplicações

relacionadas a mudanças globais, incluindo vegetação e dinâmica dos

ecossistemas, monitoramento de perigos, geologia e solos, hidrologia e

mudanças na cobertura da terra (USGS ASTER, 2018).

O ASTER Captura imagens com resoluções espaciais de 15m, 30m e

90m em 15 bandas do espectro eletromagnético, do visível infravermelho

próximo ao infravermelho termal, além de oferecer a capacidade de

visualização estéreo para geração de MDEs.

O modelo digital de elevação, gerado com dados do ASTER, disponível

para os usuários atualmente é o ASTER GLOBAL DEM2, com resolução

espacial de 30 metros.

3.4. Alos PalsarO satélite Alos (Advanced Land Observing Satellite-1) foi lançado em

24 de janeiro de 2006 pela Agência de Exploração Aeroespacial do Japão (Japan

Aerospace Exploration Agency - JAXA) e entrou na fase operacional e fornecimento

de dados em 24 de outubro de 2006 (EMBRAPA ALOS, 2018).

O sistema foi desenvolvido prioritariamente para contribuir na

Cartografia, observação regional, monitoramento de desastres e levantamento de

recursos naturais, cuja tecnologia foi desenvolvida com base nos seus

predecessores ADEOS (Advanced Earth Observing Satellite) e JERS-1 (Japanese

Earth Resouces Satellite Unit 1) (ALOS HANDBOOK, 2008).

O Alos foi equipado com três sistemas de sensores de observação da

terra (SANTOS, 2009):

PRSIM (Panchromatic Remote-Sensing Instrument for Stereo

Mapping) para obter medidas precisas de elevação da superfície

terrestre, possui uma banda pancromática e resolução espacial

de 2,5 m;

13

AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer type

2) para o mapeamento do uso e cobertura da terra, possui 4

bandas espectrais com resolução espacial de 10m;

PALSAR (Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar)

para permitir observações diurnas e noturnas sob quaisquer

condições climáticas com resoluções espaciais que variam de

10 a 100 metros.

Embora o sensor PRISM tenha sido projetado para obter medidas

precisas de elevação, seus dados ainda estão em fase de processamento e

aperfeiçoamento. Atualmente são disponibilizados para o usuário final apenas o

modelo digital de elevação derivado do sensor PALSAR denominado de ALOS-

PALSAR, com resolução espacial de 12,5 metros.

3.5. PEC-PCD para a análise da acurácia altimétricaA Especificação Técnica para Aquisição de Dados Geoespaciais

Vetoriais (ET-ADGV) apresenta as orientações quanto à avaliação da exatidão

planimétrica (horizontal) e altimétrica (vertical) com base no Padrão de Exatidão

Cartográfica (PEC) para Produtos Cartográfico Digitais. O PEC-PCD para modelos

digitais de elevação estabelece que 90% dos pontos analisados devem apresentar

discrepâncias altimétricas iguais ou inferiores ao PEC-PCD, e que o RMSE (Raiz do

Erro Médio Quadrático) deve ser menor que o EP (Erro Padrão) (CONCAR, 2011).

A Tabela 1 abaixo, traz os valores do PEC-PCD para os Modelos

Digitais de Terreno (MDT), de Elevação (MDE) e de Superfície (MDS) e para os

Pontos Cotados. Os valores previstos para a classe “A” correspondem ao PEC-PCD

= 0,27*Equidistância do produto cartográfico e o EP = 1/6*Equidistância do produto

cartográfico. As classes “B”, “C” e “D” do PEC-PCD correspondem, em ordem, as

classes “A”, “B”, “C” do PEC Altimétrico previstas no Decreto 89.817, de 20 de junho

de 1984 (CONCAR, 2011).

14

Tabela 1 - Padrão de Exatidão Cartográfica Altimétrica dos Pontos Cotados e do MDT, MDE e MDS para a produção de Produtos Cartográficos Digitais (CONCAR, 2011)

PEC-PCDA B C D

PEC

(m)

EP

(m)

PEC

(m)

EP

(m)

PEC

(m)

EP

(m)

PEC

(m)

EP

(m)

1:1.000 0,27 0,17 0,50 0,33 0,60 0,40 0,75 0,50

1:2.000 0,27 0,17 0,50 0,33 0,60 0,40 0,75 0,50

1:5.000 0,50 0,34 1,00 0,66 1,20 0,80 1,50 1,00

1:10.000 1,35 0,84 2,50 1,67 3,00 2,00 3,75 2,50

1:25.000 2,70 1,67 5,00 3,33 6,00 4,00 7,50 5,00

1:50.000 5,50 3,33 10,00 6,66 12,00 8,00 15,00 10,00

1:100.000 13,70 8,33 25,00 16,66 30,00 20,00 37,50 25,00

1:250.000 27,00 16,67 50,00 33,33 60,00 40,00 75,00 50,00

Para se enquadra na classe A na escala 1:25.000, por exemplo, 90%

dos pontos analisados de um MDE, MDT ou MDS deveram apresentar PEC inferior

a 2,70 e RMSE inferior a 1,67 m.

3.6. Morfometria de bacias hidrográficaA análise morfométrica corresponde a um conjunto de procedimentos

que caracterizam aspectos geométricos e de composição dos sistemas ambientais,

servindo como indicadores relacionados à forma, ao arranjo estrutural e a interação

entre as vertentes e a rede de canais fluviais de uma bacia hidrográfica

(CHRISTOFOLETTI, 1999).

Como instrumento de planejamento, os indicadores ambientais

justificam a sua importância na gestão dos espaços urbanos e rurais, onde

contribuem para um melhor aproveitamento dos recursos naturais, e, principalmente,

por que funcionam como mecanismo de prevenção contra a degradação destes

ambientes, possibilitando uma melhor relação entre as sociedades humanas e o

meio que as cerca.

Para municípios em desenvolvimento, a possibilidade de contar com o

aporte de informações desta natureza se constitui como uma alternativa real de

avaliar as implicações ambientais decorrentes do planejamento (ou da falta dele),

em busca de um modelo que seja ecologicamente mais sadio e socialmente mais

justo. Assim, torna-se relevante responder como as ações de planejamento,

15

regulação e administração do território sob uma perspectiva ambiental podem ser

auxiliadas por indicadores derivados ou relacionados aos parâmetros morfométricos.

Segundo Machado et al. (2011), as variáveis morfométricas mais

relevantes na formulação de possíveis Indicadores Ambientais e que são aplicadas

na prática do processo de gestão ambiental são: área e comprimento da bacia;

frequência e comprimento dos canais de 1° ordem; comprimento do rio principal;

densidade de drenagem; coeficiente de manutenção; hipsometria; declividade;

orientação das vertentes; coeficiente de rugosidade; perfil topográfico; e padrões de

drenagem. Esses índices ou indicadores podem ser agrupados em três grandes

classes: de caracterização geométrica, de caracterização da rede de drenagem e de

caracterização do relevo. Portanto, nesse trabalho, será realizada uma revisão

acerca dos variados índices morfométricos, e que definidos quais os mais aplicados

na prática de gestão ambiental de bacias hidrográficas.

4. MÉTODO

O método proposto está dividido em 6 etapas:

1. Download dos dados dos MDEs para a área de interesse;

2. Pré-processamento dos dados;

3. Validação da acurácia altimétrica dos MDE de interesse;

4. Elaboração de mapa de uso e ocupação do solo e de índice de

vegetação para a área de interesse a partir de imagens orbitais;

5. Integração de dados de campo e de Sensoriamento Remoto

para a correção dos modelos;

6. Extração da morfometria de bacias hidrográficas do Pontal a

partir dos MDE com e sem correção.

Na 1ª etapa, os dados do SRTM 3 e ASTER GLOBAL DEM 2 serão

obtidos na página do USGS (http://earthexplorer.usgs.gov/), enquanto que os dados do

BARE-EARTH SRTM serão adquiridos na página da Universidade de Bristol, no

Reino Unido (https://data.bris.ac.uk/data/dataset/9d090aba1b9b3fe56dbb597b4b161e9f).

Os dados ALOS PALSAR serão obtidos na página Alaska Satellite Facility

(https://vertex.daac.asf.alaska.edu/).

A tabela 2 abaixo sintetiza as características mais relevantes dos

MDEs que serão estudados neste trabalho.

16

Tabela 2 - Modelos Digitais de Elevação em estudo.

MODELOPeríodo de aquisição

Resolução especial

N° de Imagens necessárias

Método de aquisição

SRTM-311/02/2000 a

22/02/200030 metros 7 RADAR

Bare-Earth

SRTM

11/02/2000 a

22/02/200090 metros 2 RADAR

ASTER GDEM2 10/2011 30 metros 7Imagens

ortoretificadas

ALOS PALSAR05/2006 a

04/201112,5 metros 18 RADAR

A 2ª etapa, pré-processamento dos dados, tratará da preparação da

base de dados raster a partir da aplicação de ferramentas de geoprocessamento no

QGIS 2.18. Nesta preparação será realizado, por exemplo, construção de mosaicos

para cada MDE, pois em todos os modelos de interesse serão necessárias mais de

uma imagem para recobrir todo o Pontal do Paranapanema; recorte dos dados para

a região geográfica de interesse; compatibilização dos dados em termos de sistema

geodésico de referência e sistema de projeção cartográfica, e outros afins.

Na etapa 3, a validação da acurácia altimétrica dos MDEs será

baseada na aplicação do PEC-PCD utilizando os marcos da rede geodésica do

IBGE para a região do Pontal do Paranapanema e de dados obtidos por

levantamentos de campo. Pretende-se levantar em campo um número de pontos

que permita um adensamento da rede geodésica do IBGE, de modo que haja um

recobrimento homogêneo de toda a região do Pontal do Paranapanema – SP. Para

esta etapa, será utilizado um receptor (Global Navigation Satellite System) Leica

RTK (Real-time Kinematic) Plus GS15.

A etapa 4 consistirá na elaboração de mapas de uso e cobertura do

solo e mapa de índice de vegetação. Neste caso, serão utilizadas imagens de

satélite de média resolução espacial, como o Landsat 5 e 8, que tem 30 m de

resolução espacial. O intuito é utilizar desses dados de sensoriamento remoto para

minimizar ao máximo os levantamentos de campo, reduzindo-se com isso os custos

do trabalho de correção de MDE.

17

A etapa 5 consistirá na aplicação de técnicas de geoprocessamento

para a integração dos dados de campo e de sensoriamento remoto para a correção

dos modelos validados na etapa 3. Para tanto, será realizado também levantamento

de campo para determinar a altura média da vegetação na região do Pontal,

utilizando equipamentos topográficos como Estação Total Leica série TPS400.

A última, etapa 6, consistirá na caracterização morfométrica de bacias

hidrográficas da região do Pontal do Paranapanema, utilizando os MDE antes e

após o processo de correção. Assim, os distintos parâmetros da bacia poderão ser

comparados, como área e perímetro, obtidos pelos distintos modelos validados sem

e com correção.

5. ANÁLISE DOS RESULTADOS

Obter um Modelo Digital de Elevação acurado pode auxiliar diversos

projetos na área ambiental, tal como planejamento e recuperação de áreas

degradadas. Isto porque um MDE possibilita a elaboração de uma série de produtos

cartográficos necessários para se analisar um meio físico, tal como mapa de

declividade, orientação de vertente, hipsométrico, mapa de sombreamento,

delimitação de bacias hidrográficas, rede de drenagem, curvas de nível, dentre

outros. Nesse sentido, os resultados serão analisados para cada uma das etapas

que compõe o método proposto nesse trabalho, de modo que seja possível apontar

o MDE mais acurado para viabilizar a produção cartográfica de auxílio ao

diagnóstico dos problemas ambientais e ao planejamento sustentável dos recursos

no Pontal do Paranapanema.

6. CRONOGRAMA

O Quadro 1 apresenta o cronograma de execução das atividades a serem

desenvolvidas ao longo do período do projeto, com início em 2018 e término em

2020.

Quadro 1 - Cronograma de atividades.

Atividades Trimestres1° 2° 3° 4° 5° 6° 7° 8°

1. Revisão bibliográfica X X X X X X X2. Download e organização dos dados X X

18

3. Aquisição de base cartográfica X X4. Levantamento de pontos de controle e adensamento X X5. Validação dos MDEs X X X6. Correção dos MEDs X X X7. Caracterização da morfemetria utilizando os MDE corrigidos X X

8. Elaboração de artigo científico X9. Elaboração da dissertação de Mestrado X X10. Apresentação da dissertação X11. Reunião de Orientação X X X X X X X X

REFERÊNCIAS

ALOS HANDBOOK. Alos Data Users Handbook. Disponível em http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/doc/fdata/ALOS_HB_RevC_EN.pdf. Acesso em agosto de 2018.

CONCAR - Comissão Nacional de Cartografia. Especificação Técnica para a Aquisição de Dados Geoespaciais Vetoriais (ET-ADGV) Versão 2.5. Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais, Brasil, 2ed., 2011.

CORREA, J. D. Mapeamento de feições deposicionais quaternárias por imagens orbitais de alta resolução espacial – Médio Vale do Paraíba do Sul. Pós-graduação em Geologia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, tese de doutorado, 267p., 2008.

CORREA, N. F.; RIBEIRO, V. O.; MIOTO, C. L.; FILHO, A. C. P. Obtenção de MDE corrigido para a delimitação de bacia hidrográfica com auxílio de geotecnologias livres. Anuário do instituto de Geociências, v. 40, n. 1, p. 217-225, 2017.

CHRISTOFOLETTI, A. Modelagem de sistemas ambientais. São Paulo: Edgard Blücher, 1999.

EMBRAPA ALOS: Advanced Land Observing Satellite. Disponível em https://www.cnpm.embrapa.br/projetos/sat/conteudo/missao_alos.html. Acesso em agosto de 2018.

FELICÍSIMO, A. M. Modelos digitales del terreno: Introducción aplicaciones en las ciencias ambientales. Oviedo: Universidad de Oviedo, 1994.<http://www.etsimo.uniovi.es/~feli>.

FELGUEIRAS, C. A. Apostila do curso de modelagem digital de terreno e aplicações. São José dos Campos, INPE, 1997.

FELGUEIRAS, C. A.; CÂMARA, G. Modelagem Numérica de Terreno. In: CÂMARA, G. et al. Introdução à Ciência da Geoinformação. São José dos Campos, INPE, 2004.

19

GALLANT, J. C.; READ, A. M. A near-global Bare-Earth DEM from SRTM. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B4, XXIII ISPRS Congress, Prague, Czech Republic, 2016.

JARVIS, A.; REUTER, H. I.; NELSON, A.; GUEVARA, E. Hole-filled seamless SRTM data V4, International Centre for Tropical Agriculture (CIAT), Cali, Columbia, 2008.

LOUSADA, G.; FERNANDES, M. do C. Avaliação da precisão vertical de modelos digitais de elevação e análise de tendência em diferentes domínios geomorfológicos. Revista Brasileira de Cartografia, n. 69/7: 1263-1276, 2017.

MACHADO, R. A. S; LOBÂO, J. S. B.; DO VALE, R. M. C.; DE SOUZA, A. P. M. J. Análise morfométrica de bacias hidrográficas como suporte a definição e elaboração de indicadores para a gestão ambiental a partir do uso de geotecnologias. XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, INPE p.1441, 2011.

MARINI, L. B.; JUNIOR, J. M.; RAMOS, A. P. M.; FILHO, A. C. P.; BARROS, W. M.; HIGA, L. T. Análise da acurácia altimétrica dos modelos digitais de superfície SRTM, ASTER e TOPODATA e aplicação na representação 3D do Pantanal da Nhecolândia. Anuário do Instituto de Geociências - UFRJ, Vol. 40-3, p. 48-54, 2017.

MOURA, L. Z.; BIAS, E. de S.; BRITES, R. S. Avaliação da acurácia vertical de modelos digitais de elevação (MDSs) nas bacias do Paranoá e São Bartolomeu. Revista Brasileira de Cartografia, v. 1, n. 66, 2014.

NASA SRTM: Shuttle Radar Topography Mission, The Mission to Map the World. Disponível em https://www2.jpl.nasa.gov/srtm/mission.htm. Acesso em agosto de 2018.

O’LOUGHLIN, F. E.; PAIVA, R. C. D.; DURAND, M.; ALSDORF, D.E.; BATES, P. D. A multi-sensor approach towards a global vegetation corrected SRTM DEM product. Remote Sensing of Envorimente, v. 182, p. 49-59, 2016.

SANTOS, E. M. Análise de imagens do satélite ALOS PALSAR (Banda L, modo polarimétrico) para discriminação de coberturas de terras no Distrito Federal. Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, dissertação de mestrado, 2009.

USGS ASTER: Overview. Disponível em https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/aster. Acesso em agosto de 2018.

USGS SRTM: Shuttle Radar Topography Mission. Disponível em https://lta.cr.usgs.gov/SRTM. Acesso em agosto de 2018.