Avaliação de MDT utilizando diferentes interpoladores a partir de dados lidar

Autores

¹Santos, E.G.; ²Gerente, J.; ³Negrão, P.; ⁴Miguel, B.H.

¹INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS (INPE) Email: erone.santos@inpe.br
²INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS (INPE) Email: jessica.gerente@inpe.br
³INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS (INPE) Email: priscila.negrao@inpe.br
⁴INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS (INPE) Email: barbara.miguel@inpe.br

Resumo

Existem muitas técnicas para representação da superfície terrestre, as quais são geralmente baseadas em algoritmos de interpolação. O sistema Light Detection and Ranging (LiDAR) é uma das tecnologias mais recentes para obtenção de dados altimétricos com alta precisão e resolução espacial. Para a obtenção de Modelos Digitais de Terreno (MDT’s) a partir de dados LiDAR são necessários alguns procedimentos, sendo que um deles é a interpolação dos dados, de modo a criar uma grade contínua. Há diversos métodos de interpolação, os quais podem ser facilmente utilizados. A linguagem de programação R vem sendo amplamente utilizada para diversos tipos de processamento, inclusive de dados LiDAR. O pacote “lidR” do R disponibiliza três diferentes algoritmos de interpolação para geração de grades de MDT’s: Knnidw, Delaunay e Kriging. O Knnidw, acrônimo para K-nearest neighbor (KNN) inverse distance weighning (IDW), determina o valor das novas células de elevação por meio do cálculo do inverso da distância ponderada pela média dos valores dos pontos (LiDAR) de k vizinhos mais próximos. O Delaunay é um tipo de interpolador linear baseado em triangulação de Delaunay, a qual é muito utilizada em sistemas computacionais pelo fato de otimizar a criação dos triângulos de modo que eles não possuam ângulos internos muito pequenos. Por fim o Kriging (Krigagem) é um interpolador que calcula a elevação de um ponto de interesse a partir da média ponderada das amostras de sua vizinhança, distribuindo os pesos de acordo com a variabilidade espacial (determinada por análises geoestatísticas) dessas amostras. Nesse contexto, tendo em vista a existência de diversos algoritmos de interpolação para a geração de MDT’s por meio de dados LiDAR, estudos de comparação e análise entre estes diferentes métodos podem contribuir para o entendimento do potencial e das limitações de cada um. Desta forma o objetivo consistiu em avaliar modelos digitais de terreno (MDT) gerado a partir de dados LiDAR quando aplicados três métodos (Knnidw, Triangulação de Delaunay e Krigagem) comparando-os com o levantamento aerofotogramétrico do Estado de Santa Catarina, além de avaliar a declividade do terreno. A área de estudo concentra-se no município de Doutor Pedrinho, onde houve a coleta de dados LiDAR no ano de 2013 utilizando o sensor Optech Orion a bordo de uma aeronave, a qual estava a uma altitude de 853 m. A frequência de escaneamento foi de 67,5 Hz, houve a sobreposição de faixa de voos de 65% e obteve-se uma densidade média de retorno de aproximadamente 22,13 ppm² em uma área de 1000 ha. O Modelo Digital de Terreno (MDT) do estado de Santa Catarina foi produzido por correlação entre as imagens adquiridas no Levantamento Aerofotogramétrico do Estado de Santa Catarina realizado em 2012, com escala 1:10.000, possuindo resolução espacial de 1 metro com precisão altimétrica também de 1 metro. O MDT adquirido do aerolevantamento do estado de Santa Catarina apresentou uma textura mais suavizada, enquanto que os modelos gerados a partir dos três métodos abordados neste estudo, não apresentaram tal suavização, entretanto a semelhança entre os MDT’s obtidos com os dados LiDAR foi evidente. A suavização observada no MDT gerado a partir da correlação das imagens implicou diretamente na geração da declividade, pois como o MDT estava com um aspecto mais suave, a declividade seguiu este mesmo aspecto. Ao aplicar os três interpoladores para gerar o MDT com os dados LiDAR, o resultado apresentou um aspecto menos suavizado, consequentemente a declividade apresentou-se diferente da obtida com o MDT proveniente do aerolevantamento de Santa Catarina. A diferença entre os três interpoladores, para gerar o MDT foi muito pequena, caso um filtro de suavização seja aplicado, seja possível que a diferença entre os MDT’s seja ainda menor, o que favorece a utilização dos dados LiDAR para este tipo de análise.

Keywords

Modelo digital de terreno; LiDAR; Interpolação

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