Controle De Qualidade Posicional De Ortoimagens a Partir De Imagens De Satélite De Boa Resolução Espacial De Acordo Com Pec-PCD

Abstract

Uma necessidade é o conhecimento da qualidade do produto que está sendo gerado ou adquirido pelos profissionais das geociências. Dependendo do objetivo a ser alcançado é possível fazer uso de uma imagem do sensor QuickBird, que é um sensor de boa resolução espacial, por volta de 61 cm, refletindo essa resolução nos produtos desejados. Este artigo apresenta uma metodologia para a ortorretificação de uma imagem do sensor QuickBird. Tal metodologia foi aplicada com o software livre SPRING, desenvolvido pelo INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, também utilizando o aplicativo/módulo Rational Polynomial Coeficientes, que contém as informações para correções da imagem. O resultado deste procedimento foi avaliado de acordo com a Especificação Técnica para Aquisição de Dados Geoespaciais vetoriais - ET-ADGV (CONCAR, 2011) e o índice estatístico PEC-PCD (Padrão de Exatisão Cartográfico-Padrão Cartográfico Digital), determinando assim a sua classe de qualidade. A avaliação foi realizada comparando as coordenadas dos pontos idênticos na imagem e os pontos coletados em campo. Esses pontos de campo foram coletados em um levantamento onde foi utilizado o método RTK (Real Time Knematic – cinemático em tempo real). Em seguida, foi feita uma comparação entre as coordenadas e obtidos os erros, determinando-se o PEC-PCD. O resultado da classificação da ortorretificação foi um produto de classe B relacionado à qualidade, em uma escala de 1: 5.000.

Assessment of the influence of DTM quality on dam rupture simulation processes

“…The development of this job followed structured steps, based on the practical methodology based, [27][28][29][30][31] which was adapted for the purposes of this work. Thus, the general methodology research was structured according to Figure 1.…”

“…The concepts used can be better studied. [15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31] The quality parameter adopted was the Cartographic Accuracy Standard for Digital Cartographic Products CAS-DCP (PEC-PCD), which establishes 4 classes for framing geospatial data, considering the scale of the data. To do so, it is necessary that 90% of the sample values present an error below the value stipulated in the CAS-DCP (PEC-PCD) and that the altimetric variation between data under analysis and reference data present values less than or equal to the Maximum Error -ME and the Standard Error -SE (EP).…”