XX SBSR
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Nome do Campo
Valor do Campo
Tipo de Referência
Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
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Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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v
1° Autor
(*)
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Grupo (1° Autor)
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Afiliação (1° Autor)
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2° Autor
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Grupo (2° Autor)
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Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
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Grupo (3° Autor)
CGCE
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
4° Autor
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Grupo (4° Autor)
CGCE
DIPST
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Afiliação (4° Autor)
e-Mail (4° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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obtenção do Modelo Numérico do Terreno (MNT) comumente é alcançada a partir da interpolação de isolinhas de mapas topográficos, ou por pontos cotados coletados em campo. Frente aos diferentes métodos de interpolação disponíveis, ainda não há consenso sobre qual método é mais eficiente quanto a modelagem do terreno. A fim de contribuir com as discussões acerca dos métodos de interpolação, o trabalho em questão compara três métodos de interpolação: IDW (Inverse Distance Weight), TIN (Triangulated Irregular Network) e interpolação pelo software GRASS (Sistema de Suporte à Análise de Recursos Geográficos). A avaliação dos MNT obtidos amparou-se na análise de 300 pontos aleatórias considerando as estatísticas de erro médio quadrático (RMSE) e desvio padrão entre os produtos gerados. O MNT que apresentou melhor resultado foi o obtido pelo método do software GRASS, com variação de 3,8 de desvio padrão e 3,9 para RMSE. ABSTRACT: Obtaining the Numerical Terrain Model (MNT) is commonly achieved from the interpolation of isolines from topographic maps, or from quoted points collected in the field. Among the different interpolation methods available, there is still no consensus on which method is more efficient for terrain modeling. In order to contribute to the discussions about interpolation methods, this study compares three interpolation methods: IDW (Inverse Distance Weight), TIN (Triangulated Irregular Network) and GRASS (Geographical Resources Analysis Support System). The evaluation of the MNT obtained was supported by the analysis of 300 random points considering the mean squared error (RMSE) and standard deviation statistics between the generated products. The MNT that presented the best result was the one obtained by the GRASS software method, with a variation of 3.8 for standard deviation and 3.9 for RMSE.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
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