Análise de Elevação

Autoria

Laércio M. Namikawa - laercio@dpi.inpe.br

Creative Commons License
Elevation Analysis by Laercio M. Namikawa is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License.


Modelos Digitais de Elevação tem sido utilizados para diversas aplicações, mas a experiência tem demonstrado que o uso efetivo destes modelos deve ser melhorado com a consideração de aspectos como o uso de metadados, a verificação da confiabilidade da informação resultante e a influência das diferentes escalas. Portanto, o objetivo da Análise de Elevação é incluir o estudo destes aspectos, desenvolvendo pesquisas e algoritmos, de modo a ser um campo de estudo mais completo que a Modelagem Digital de Elevação.

Modelagem Digital de Terreno

Research Topics Ideas

MultiResolution Rectangular Grid Model

Questions

Is it better than TIN?

What is better? Less computer demanding - storage and processing.

Which Data Structure to use?

What is available? Are there any OGC standards?

How to define the different resolutions and where they are?

Can we use a variation of VIP algorithm?

Tópicos da Pesquisa

Definição Formal


Especifição Algébrica

Tipos
  • Quais são as entidades relevantes e as relações entre elas.
    • Elevação
      • Definição: A seguinte definição é baseada no “Basic Formal Ontology” (veja também Formal_ontology):
        Elevação é uma entidade “endurant” que depende da substância “endurant” Terra. O valor de elevação em uma localização é a distância entre esta localização e a superfície de referência, medida sobre o vetor normal à superfície de referência que passa por esta localização. A superfície de referência é baseada no potencial gravitacional da Terra. (Fonte: Namikawa 2006)
      • Representação de Elevação: Representação é o modelo de uma entidade do mundo real em formato digital, manipulável por computador. Uma representação é criada através de um procedimento de modelagem, que consiste em efetuar medições na entidade do mundo real e organizar estas medições em estruturas que facilitem consultas e manipulações. Representação de elevação é criada através da modelagem de elevação descrita no tópico de modelagem.

Implementações

Esta sessão contém os algoritmos existentes para a geração dos modelos de elevação, produtos derivados e análise sobre a elevação.

Demandas

  1. Implementação e Preenchimento das Estruturas de Dados - Definição das implementações das estruturas de dados para modelos de grade regular retangular e de grade irregular triangular.
  2. Interpolação - Definição de valores de elevação a partir de amostras, de grade regular retangular ou grade irregular triangular.
  3. Estimação de Derivadas - Definição de valores de derivadas parciais de primeira e segunda ordem.

OGC e os Modelos de Terreno

No padrão OGC, os modelos de elevação são Coverages contínuas, caracterizados por permitirem obter o valor em qualquer ponto do domínio espacial.

Modelo de Grade Regular na OGC
Modelo de Grade Triangular na OGC
Funcionalidades no Spring
  • Geração de imagem sombreada: Gerada a partir de uma grade regular sobre a qual é aplicado um modelo de iluminação.

Avaliação de códigos (abertos) existentes


Funcionalidades no Spring
  • Geração de imagem sombreada: Gerada a partir de uma grade regular sobre a qual é aplicado um modelo de iluminação.
Funcionalidades no SINMAP e TAUDEM
  • Um conjunto de ferramentas desenvolvidas por David G. Tarboton têm código aberto e executáveis para sistema ArcGIS.
  1. SINMAP - Cálculo do Indice de Estabilidade (Fator de Segurança) com base no modelo topográfico e hidrológico.
  2. TauDEM - Conjunto de ferramentas a partir de um MNT.
Programa LandSerf
  • Programa freeware desenvolvido por Jo Wood que roda sobre ambiente Java.
  1. LandSerf - Conjunto de ferramentas a partir de um MNT

Múltiplas Escalas


Resolução e Escala


Melhorias do Modelo


Hidrologicamente corretas



Precisão/Acurácia/Exatidão


Concar -Comissão Nacional de Cartografia

Normas Técnicas da Cartografia Nacional (DECRETO Nº 89.817 DE 20 DE JUNHO DE 1984) Link

CAPÍTULO II
  • Art.8º - As cartas quanto à sua exatidão devem obedecer ao Padrão de Exatidão Cartográfica - PEC, segundo o critério abaixo indicado:
  1. Noventa por cento dos pontos bem definidos numa carta, quando testados no terreno, não deverão apresentar erro superior ao Padrão de Exatidão Cartográfica - Planimétrico - estabelecido.
  2. Noventa por cento dos pontos isolados de altitude, obtidos por interpolação de curvas-de-nível, quando testados no terreno, não deverão apresentar erro superior ao Padrão de Exatidão Cartográfica - Altimétrico - estabelecido.
    • §1º Padrão de Exatidão Cartográfica é um indicador estatístico de dispersão, relativo a 90% de probabilidade, que define a exatidão de trabalhos cartográficos.
    • §2º A probabilidade de 90% corresponde a 1,6449 vezes o ErroPadrão - PEC = 1,6449 EP.
    • §3º O Erro-Padrão isolado num trabalho cartográfico, não ultrapassará 60,8% do Padrão de Exatidão Cartográfica.
    • §4º Para efeito das presentes Instruções, consideram-se equivalentes as expressões Erro-Padrão, Desvio-Padrão e Erro-Médio-Quadrático.
  • Art.9º - As cartas, segundo sua exatidão, são classificadas nas Classes A, B e C, segundo os

critérios seguintes:

  • a- Classe A
  1. Padrão de Exatidão Cartográfica - Planimétrico: 0,5 mm, na escala da carta, sendo de 0,3 mm na escala da carta o Erro-Padrão correspondente.
  2. Padrão de Exatidão Cartográfica - Altimétrico: metade da eqüidistância entre as curvas-de-nível, sendo de um terço desta eqüidistância o Erro-Padrão

correspondente.

  • b- Classe B
  1. Padrão de Exatidão Cartográfica - Planimétrico: 0,8 mm na escala da carta, sendo de 0,5 mm na escala da carta o Erro-Padrão correspondente.
  2. Padrão de Exatidão Cartografica - Altimetrico: três quintos da eqüidistância entre as curvas-de-nível, sendo de dois quintos o Erro-Padrão correspondente.
  • c- Classe C
  1. Padrão de Exatidão Cartográfica - Planimétrico: 1,0 mm na escala da carta, sendo de 0,6 mm na escala da carta o Erro-Padrão correspondente.
  2. Padrão de Exatidão Cartográfica - Altimétrico: três quartos da eqüidistância entre as curvas-de-nível, sendo de metade desta eqüidistância o Erro-Padrão correspondente.

Federal Geographic Data Committee - Geospatial Positioning Accuracy Standards

Spatial Accuracy

The NSSDA uses root-mean-square error (RMSE) to estimate positional accuracy. RMSE is the square root of the average of the set of squared differences between dataset coordinate values and coordinate values from an independent source of higher accuracy for identical points.
Accuracy is reported in ground distances at the 95% confidence level. Accuracy reported at the 95% confidence level means that 95% of the positions in the dataset will have an error with respect to true ground position that is equal to or smaller than the reported accuracy value.

Accuracy Test Guidelines

The data producer shall determine the geographic extent of testing….Vertical accuracy shall be tested by comparing the elevations in the dataset with elevations of the same points as determined from an independent source of higher accuracy.
A minimum of 20 check points shall be tested, distributed to reflect the geographic area of interest and the distribution of error in the dataset. Vertical Accuracy Let:
RMSEz = sqrt[ SUM(zdata i - zcheck i)^2 /n]
where
z data i is the vertical coordinate of the i th check point in the dataset.
z check i is the vertical coordinate of the i th check point in the independent source of higher accuracy
n = the number of points being checked
i is an integer from 1 to n
It is assumed that systematic errors have been eliminated as best as possible. If vertical error is normally distributed, the factor 1.9600 is applied to compute linear error at the 95% confidence level… Therefore, vertical accuracy, Accuracyz, reported according to the NSSDA shall be computed by the following formula:
Accuracyz = 1.9600 *RMSEz.

I Workshop


15:00 - Abertura 15:05 - Laércio M. Namikawa
Modelagem de Elevação no SPRING e na TerraLib PPT
15:20 - Eduilson Lívio Neves
Armazenamento e recuperação eficiente de TIN em BDG PPT
15:35 - João Pedro C. Cordeiro
Geometria Diferencial e Modelagem PPT
15:50 - Márcio Morisson Valeriano
Formação de base geomorfométrica padronizada para o território nacional com dados SRTM PPT
16:05 - Eymar Lopes
Qualidade de MNT para aplicações em modelos de estabilidade de talude e modelos dinâmicos para transporte de material PPT
16:20 - Camilo Daleles Rennó
Representações de MDE em modelos hidrológicos PPT

16:50 - Discussão



Aulas

PG-CST 2011

PG-CAP 2014

Artigos da DPI


Teses


Múltiplas Representações

Namikawa, L. M. Multiple representations of elevation for dynamic process modeling. PhD. Thesis. STATE UNIVERSITY OF NEW YORK AT BUFFALO, 2006, 202 pages, AAT 3226646 http://wwwlib.umi.com/dissertations/fullcit/3226646 (Cópia no INPE http://mtc-m17.sid.inpe.br/rep-/sid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/02.26.18.01)

Ajuste de Superfície para TIN

Namikawa, L. M. Um método de ajuste de superfície para grades triangulares considerando linhas características. Master in Sciences. Dissertation. INPE, 1995, 118 pages. PDF (Cópia no INPE http://mtc-m13.sid.inpe.br/rep-/sid.inpe.br/jeferson/2004/12.02.09.36)


Livros


Modelagem Numérica de Elevação e Aplicações

Namikawa, L. M., C. A. Felgueiras, J. C. Mura, S. Rosim, E. S. S. Lopes (2003). Modelagem numérica de terreno e aplicações. São José dos Campos, SP, Brazil, INPE. (Cópia no INPE http://mtc-m12.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/marciana/2003/03.10.11.36/doc/publicacao.pdf)

Referências

Livros

Maune, D. F., ed. (2001). Digital Elevation Model Technologies and Applications: The DEM Users Manual. Bethesda: American Society for Photogrammetry and Remote Sensing

El-Sheimy, N., C. Valeo and A. Habib (2005). Digital Terrain Modeling: Acquisition, Manipulation And Applications. Norwood: Artech House Publishers.

Li, Z., Q. Zhu and C. Gold (2005). Digital Terrain Modeling: Principles and Methodology. Boca Raton: CRC Press.

Preparata, F.P.; Shamos M.I. Computational geometry. New York, Springer-Verlag, 1985. 398 p.


Papers

Ontologia

Basic Formal Ontology

Grenon, P. and B. Smith. SNAP and SPAN: Towards Dynamic Spatial Ontology. Spatial Cognition and Computation , v. 4, n. 1, p. 69-10, 2004.PDF

Geomorfometria

  • Shary, P.A.; Sharaya, L.S. and Mitusov, A.V. Fundamental quantitative methods of land surface analysis. Geoderma, v. 107, n. 1-2, p. 1-32, 2002.PDF
  • P. E. Gessler; I. D. Moore (deceased); N. J. McKENZIE; P. J. Ryan. Soil-landscape modelling and spatial prediction of soil attributes. International Journal of Geographical Information Science. Volume 9, Issue 4, 1995, Pages 421 - 432. Link


SRTM

Rodríguez, E., C. S. Morris and J. E. Belz (2005). “A Global Assessment of the SRTM Performance.” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 72(3): 249-260.

Slater, J. A., G. Garvey, C. Johnston, J. Haase, B. Heady, G. Kroenung and J. Little (2006). “The SRTM Data Finishing Process and Products.” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 72(3): 237–247.

DLR (2003). Shuttle Radar Topography Mission - SRTM. 2003.

Kretsch, J. L. (2000). Shuttle radar topography mission overview. Applied Imagery Pattern Recognition Workshop.

JPL-NASA (2003). ASTER: Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer. 2003.

SRTM DLR X_SAR http://www.dlr.de/eoc/en/Portaldata/60/Resources/dokumente/7_sat_miss/srtm_products_en.pdf
http://www.dlr.de/eoc/en/Portaldata/60/Resources/dokumente/7_sat_miss/srtm_daten_download_en.pdf

ASTER

NASA, (2003) http://asterweb.jpl.nasa.gov/ Accessed on Jan/15/2003 Welch, R. J., T. Lang, H. Murakami, H. (1998). “ASTER as a source for topographic data in the late 1990s.” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 36(4): 1282-1289. Toutin, T. (2002). “Three-dimensional topographic mapping with ASTER stereo data in rugged topography.” EEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 40(10): 2241-2247.

Análise de Resultados

Laércio M. Namikawa, Chris Renschler
Performance Measure for Validation of Geophysical Flow Simulation paper


Normas Técnicas e Decretos

INSTRUÇÕES REGULADORAS DAS NORMAS TÉCNICAS DA CARTOGRAFIA NACIONAL. Diário Oficial da União, Decreto número 89817 de 20 de junho, 1984.

Federal Geographic Data Committee FGDC. 1998. “Geospatial positioning accuracy standards, Part 3. National standard for spatial data accuracy.” FGDC-STD-007, Reston, Va


Worldwide Data Availability - Dados Disponíveis DEM Globais

SRTM

Topographic data acquired during the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), in February 2000, flew onboard Space Shuttle Endeavour. The SRTM radar contained two types of antenna panels, C-band and X-band. C-band data processed at the Jet Propulsion Laboratory and X-band processed and distributed by DLR. (JPL-NASA, 2002)

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Research Data
http://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/

Accuracy

  • Absolute accuracy requirements were 16 meters vertical 90% linear error (LE 90) and 20 meters horizontal 90% circular error (CE 90)
  • Relative accuracy requirements were 10 meters vertical 90% linear error (LE 90) and 15 meters horizontal 90% circular error (CE 90)

Data Availability (Kretsch, 2000)

  • DTED 2 dataset, with 1 arc second spacing (30 meter at the equator), for the U.S.
  • DTED 1 dataset, with 3 arc second spacing, worldwide.

X-Band DEM (DLR, 2003):

  • horizontal accuracy (absolute): ±20m 90% circular error
  • horizontal accuracy (relative): ±15m 90% circular error
  • vertical accuracy (absolute): ±16m 90% vertical error
  • vertical accuracy (relative): ±6m 90% vertical error
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ASTER

ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) is an imaging instrument that is flying on Terra, a satellite launched in December 1999 as part of NASA's Earth Observing System (EOS). ASTER is a cooperative effort between NASA and Japan's Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) and the Earth Remote Sensing Data Analysis Center (ERSDAC) (NASA, 2003). DEM generated from along-track stereo data from near-infrared band (0.76-0.86 um), 8 bits, 15 meters resolution covering 60 by 60 km on the ground. Grid spacing is 30 meters.

DEM produced through commercial off-the-shelf software (“PCI Geomatics???”).(Welch 1998)

Accuracy

  • Estimated accuracy relative vertical accuracy between ±12 and 25 meters and Ground Control Points required for transform this relative accuracy to absolute accuracy. (Welch 1998)
  • One study at a site in British Columbia(Canada) showed errors of 28 meters for 68% level of confidence and 51 meters for the 90 % level of confidence, with errors ranging from -151 to 167 meters, after eliminating mismatched areas and correcting lakes. (Toutin 2002)
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