Divisão de Observação da Terra e Geoinformática

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   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.