Olá Fernando e Lino,
 Este é um trabalho essencialmente CARTOGRÁFICO.
 Não envolve nenhuma inferência geográfica.
 Claro, é parte do universo necessário ao Geoprocessamento hoje, 
 pois trata de uma possibilidade de aquisição de dados de altimetria
 mais facilitada.

 Problemas que vejo. 
 1 -Que procedimento geoestatístico será usado para
 tratar - refinamento - de MDE? Há toda uma dfiscussão sobre DE FATO 
 o que fazemos ao - refinar- MDEs em representação matricial com técnicas 
 geoestatísticas.
 2 - Porque necessariamente utilizar a PEC? para geoproc 
 seria mais interessante averiguar em um problema mais simples
 a qualidade do MDE para ,por exemplo a obtenção de uma medida de
 declividade, muita utilizada em várias aplicações ambientais.
 Isto é , seria interessante, verificar como se comportam os MDESs
 de ASTER e SRTM , para a declividade ( calculada númericamente ) 
 e seu comportamnento após processamento por geoestatística.
 Neste caso vocês estariam acomodando também uma certa integração de dados.
 Avaliando como a declividade obtida por estes métodos pode ser 
 efetivamente utilizada em problemas onde o mapa de declividades 
 é um componente da metodologia, sem implicar em problemas maiores
 para o produto dinal,por exemplo um mapa de aptidão agrícola,
 ou um mapa de de áreas de risco de escorregamento para a escala urbana,
 uma proxy de aptidão para assentamentos, pobre , mais uma!
 Um abraco,
 Miguel
 Um grande abraço e bom trabalho!
 

Avaliação sobre o Impacto da Geoestatística na Acurácia Plani-altimétrica de MDEs de Alta e Baixa resolução.

Descrição do problema

Em função da grande gama de imagens de satélites atualmente disponibilizadas no mercado, cabe ao usuário ter conhecimento da potencialidade e limitações de cada uma delas no momento de utilização para geração dos diversos produtos derivados. O PEC (Padrão de Exatidão Cartográfica), o qual define a exatidão de produtos cartográficos, corresponde a um indicador estatístico de dispersão a 90% de probabilidade obtido a partir do EP, na qual os produtos cartográficos devem seguir. Nesse sentido, esse trabalho visa avaliar geoestatísticamente a acurácia de dois Modelos Digitais de Elevação – MDEs obtidos de dois diferentes sensores, para saber quais as aplicações são cabíveis a cada um deles. Pergunta principal

Qual o impacto ou a importância da geoestatística para avaliar a acurácia posicional planimétrica e altimétrica de MDEs de imagens de alta e baixa resolução. Premissas e Hipótese

A aplicação do refinamento por geoestatística têm proporcionado melhoria de acurácia em alguns MDEs. Nesse sentido, pretende saber qual vai ser a melhoria da acurácia para os MDEs obtidos dos sensores ASTER e SRTM quando nesses for aplicado o refinamento por geoestatística. Metodologia

A partir de um banco de imagens e pontos DGPS do município de São José dos Campos, serão gerados os MDEs ASTER (alta resolução) e SRTM (baixa resolução), refinar ambos por geoestatística e em seguida fazer a validação Plani-altimétrica (precisão, tendência, acurácia vertical relativa) antes e após o refinamento. Em seguida será realizado o Teste de Hipóteses – Significância do Incremento da Acurácia para ambos MDEs antes e depois do refinamento por Geoestatística e na seqüência fazer a Avaliação sobre o Impacto da Geoestatística na Acurácia Plani-altimétrica de MDEs de Alta e Baixa resolução.