ResumoA correta delimitação dos divisores de água da uma bacia hidrográfica é de grande importância para estudos ligados à modelagem hidrológica e ambiental. Tal procedimento é realizado de forma automática em aplicativos computacionais de Sistemas de Informações Geográficas, por meio de algoritmos que identificam os divisores de águas a partir de uma representação matricial da topografia do terreno, denominada Modelo Digital de Elevação (MDE). O presente trabalho avaliou a delimitação automática de uma bacia hidrográfica situada em região montanhosa do Sul do Estado do Espírito Santo (Brasil) feita a partir de seis diferentes MDEs: três MDEs originários de imagem de radar (SRTM) e seus refinamentos, além de três MDEs originários de processos de interpolação espacial de curvas de nível por meio de diferentes formas de interpolação. Verificou-se que o MDE gerado a partir das curvas de nível e da hidrografia mapeada utilizando o interpolador Topo To Raster apresentou o melhor desempenho de representação do relevo da bacia para fins de delimitação da bacia hidrográfica analisada.
Palavras-chave: Modelagem hidrológica, sistemas de informação geográfica, interpolação
AbstractThe precise delineation of watersheds is essential to studies related to environmental and hydrologic modeling. Such delineation is performed automatically in GIS softwares using algorithms that identify the watershed from grid representation of the terrain, the digital elevation model (DEM). This study evaluated the automatic delineation of a watershed located in the southern mountainous region of Espirito Santo (Brazil) using six different DEMs. Three MDEs were obtained by radar images (SRTM) and its refinements. Other three MDEs were obtained by process spatial interpolation of topographic data using different interpolators. It was found that the MDE obtained by the interpolation of topographic data using Top To Raster interpolator, (taking mapped hydrography as support) promoted the best representation of the watershed topography for the purpose of its delimitation.
RESUMOO conhecimento do valor da erosividade da chuva (R) de determinada localidade é fundamental para a estimativa das perdas de solo feitas a partir da Equação Universal de Perdas de Solo, sendo, portanto, de grande importância no planejamento conservacionista. A fim de obter estimativas do valor de R para localidades onde este é desconhecido, desenvolveu-se uma rede neural artificial (RNA) e analisou-se a acurácia desta com o método de interpolação "Inverso de uma Potência da Distância" (ID). Comparando a RNA desenvolvida com o método de interpolação ID, verificou-se que a primeira apresentou menor erro relativo médio na estimativa de R e melhor índice de confiança, classificado como "Ótimo", podendo, portanto, ser utilizada no planejamento de uso, manejo e conservação do solo no Estado de São Paulo.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.