Classificação automatizada do relevo a partir de parâmetros morfométricos


Autoria(s): Tinós, Thaís Minatel
Contribuinte(s)

Universidade Estadual Paulista (UNESP)

Data(s)

01/06/2016

01/06/2016

31/03/2016

Resumo

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Representar cartograficamente o relevo de maneira sistemática não é uma tarefa simples devido à complexidade das informações que devem ser necessariamente relatadas. O uso de processos interpretativos e subjetivos dificulta ainda mais a comparação e aplicação das metodologias por diferentes pesquisadores. Uma das formas de mudar esse quadro é substituir alguns desses processos por uma sequência de procedimentos quantitativos relativos à geomorfometria do terreno. Nesse contexto, o principal objetivo da pesquisa é propor um método de classificação automatizada do relevo a partir de um modelo digital de elevação, parâmetros e ferramentas que possibilitem uma abordagem quantitativa. Foram elaborados três experimentos que abrangem desde o desenvolvimento de produtos intermediários, obtidos através de técnicas de visualização de modelos digitais de elevação que auxiliam no reconhecimento prévio da área estudada até a proposição de uma metodologia de classificação de padrões de formas semelhantes do relevo a partir dos parâmetros de declividade, amplitude e perfil do relevo. O planalto de Poços de Caldas e a bacia do rio Corumbataí foram selecionados como áreas de estudo devido a seus relevos contrastantes, além da disponibilidade de dados e conhecimento prévio dos autores, item primordial para a realização de uma classificação automatizada do relevo. Os resultados finais englobaram mapas de classificação do relevo que retratam as unidades com padrões de formas semelhantes em escalas compatíveis a 1:100.000 (SRTM de 90 metros de resolução) e 1:50.000 (SRTM de 30 metros de resolução). Esses mapas fornecem uma visão geral da geomorfologia da área, podendo servir de base para diversos outros mapeamentos como geotécnico, geoógico, pedológico, zoneamento geoambiental e geomorfológico de detalhe.

The cartographic representation of the relief is not a simple task due to the complexity of information to be reported. Subjective and interpretative processes involved make it difficult to compare and to apply methodologies carried by different researchers. This scenario can be altered if a sequence of quantitative procedures related to terrain geomorphometry is applied. In this context, the main objective of this research is to propose a method for automated classification of relief from a digital elevation model, parameters and tools that enable a quantitative approach. Three experiments were elaborated. The first one aimed the development of intermediate products obtained from digital elevation models visualization techniques that assist in prior recognition of the studied area and the last two comprise the development of a landform patterns classification methodology from the parameters flatness, local relief and profile. The Poços de Caldas Plateau and the Corumbataí river basin were selected as study areas due to their contrasting reliefs, besides the availability of data and prior knowledge of the authors, primary item to perform an automated relief classification. The results include relief classification maps that depict landform patterns units in compatible scales with 1:100.000 (SRTM 90 meters resolution) and 1:50.000 (SRTM 30 meters resolution). These maps provide an overview of geomorphology and it can provide the basis for several other mappings as geotechnical, geological, geoenvironmental zoning and detailed geomorphological maps.

Identificador

http://hdl.handle.net/11449/138928

33004137036P9

Idioma(s)

por

Publicador

Universidade Estadual Paulista (UNESP)

Direitos

openAccess

Palavras-Chave #SRTM #Modelo digital de elevação #Padrões de formas semelhantes do relevo #Parâmetros geomorfométricos #Digital elevation model #Landform patterns #Geomorphometric parameters
Tipo

info:eu-repo/semantics/doctoralThesis