Analise de qualidade de amostragem e interpolação na geração de MDE, Manuais, Projetos, Pesquisas de Geodésia e Cartografia

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Revista Brasileira de Cartografia RBC | Rev. Bras. Cartografia GUFU DOI: 10.14393/rbcv70n1-45255 Análise de Qualidade de Amostragem e Interpolação na Geração de MDE Analysis of Interpolation and Sampling Quality in DEM Production Gisele Horta Barroso Miranda 1 Nilcilene das Graças Medeiros 2 Afonso de Paula dos Santos é Gerson Rodrigues dos Santos £ Recebido em maio de 2017. Aprovado em abril de 2018. RESUMO O presente trabalho propõe uma análise sobre métodos de amostragem e interpolação para a modelagem do terreno utilizando dados provenientes de levantamento de campo realizado com Laser Scanner terrestre. A problemática consiste na manipulação da nuvem de pontos, a qual possui uma densa quantidade de pontos 3D, requerendo uma grande demanda de recursos computacionais. Assim, propõe-se 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 fidedigna, 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 dos MDE's gerados, avaliar a acurácia posicional de acordo com o padrão ET-CQDG e Decreto-lei nº 89.817/1984. Dentre as amostragens utilizadas (Aleatória, Sistemática Quadrada, Sistemática Triangular e Sistemática Hexagonal), 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 e Vizinho Natural, os interpoladores que obtiveram melhores resultados foram o TIN e o Vizinho Natural, que apresentaram resultados idênticos. 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. 'Universidade Federal de Viçosa. Programa de Pós-graduação em Engenharia CivilInformações Espaciais, Brasil. E-mail: giselehortaSgmail.com “Universidade Federal de Viçosa. Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil/Informações Espaciais, Brasil. E-mail: nilcilene.medeirosSufv.br Universidade Federal de Viçosa. Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil/Informações Espaciais, Brasil. E-mail: afonso.santosSufv.br “Universidade Federal de Viçosa. Departamento de Estatística, Brasil. E-mail: gerson.santosSufv.br Rev. Bras. de Cartografia, vol. 70, n. 1, janeiro/março, 2018. pp. 226-257