Resumo em Português:

Resumo A definição das altitudes físicas proposta por Helmert em 1890 é um dos sistemas de altitude comumente utilizado na prática. Na definição de Helmert o valor médio da gravidade ao longo do fio de prumo é calculado simplificando a topografia, com Bouguer Shell, contendo um valor médio para a densidade de massas. Embora esta aproximação possa ser bastante acurada para muitos propósitos, uma definição mais rigorosa pode ser determinada considerando os efeitos do terreno, a variação da densidade de massa topográfica e as massas contidas no geoide, para o valor médio da gravidade ao longo do fio de prumo. O objetivo deste artigo é calcular as correções para a altitude ortométrica de Helmert para obter-se a altitude ortométrica rigorosa para o estado de São Paulo e estados vizinhos, além de avaliar estas correções. No entanto, o sistema de altitude utilizado no Brasil (até julho de 2018) e em alguns países da América do Sul é a normal-ortométrica, portanto as correções precisam ser aplicadas corretamente. Os resultados numéricos mostram que existem diferenças significativas entre as altitudes normal-ortométrica e rigorosa, com valores máximos de ~ 0,4 m, mínimo de ~ -0,8 m e valor médio de ~ -0,32 m. Encontram-se as maiores diferenças entre as altitudes normal-ortométrica e normal do que entre a altitude normal e a definição mais rigorosa de altitude.

Resumo em Inglês:

Abstract The physical heights definition of heights, proposed by Helmert in 1890 is one of the commonly used heights systems in practice. In Helmert’s definition, the mean value of gravity along plumbline is computed by simplifying the topography with a Bouguer shell containing masses with mean density value. Although this approximation might be accurate enough many purposes, a more rigorous definition can be determined by considering the effects of terrain, topographic mass density variation, and masses contained in the geoid the mean gravity value along the plumbline. The purpose of this paper is to compute the corrections for the Helmert’s definition of the orthometric heights to obtain the rigorous orthometric heights in the state of São Paulo and adjacent states and to evaluate these corrections. The heights system used in Brazil (until July 2018) and some South American countries is normal-orthometric heights, therefore the corrections needs to be applied accordingly. Our numerical results show that there are significant differences between the normal-orthometric and rigorous orthometric heights, with maximum values of ~ 0.4 m, minimum of ~ -0.8 m and mean value of ~ -0.32 m. There are larger differences between normal-orthometric and normal height than the ones between normal and rigorous definition of orthometric heights.

Resumo em Português:

Resumo Este trabalho tem como objetivo analisar a capacidade dos atributos das técnicas de decomposição de alvos e dos atributos de retroespalhamento, provenientes das imagens polarimétricas do satélite ALOS/PALSAR-2, para discriminar as classes de uso e cobertura da terra na região da Floresta Nacional do Tapajós (FNT), estado do Pará. Três imagens polarimétricas do satélite ALOS/PALSAR-2 no formato single look complex (SLC), nível 1 de processamento, foram selecionadas para gerar as matrizes de coerência [T3] e covariância [C3] para aplicação das técnicas de Cloude-Pottier e Freeman-Durden referentes à decomposição de alvos. A partir das imagens PALSAR-2 calibradas radiometricamente, foram gerados ainda os coeficientes de retroespalhamento, as razões de polarização cruzada (RC; HV/HH), a razão de polarização paralela (RP) e o Radar Forest Degradation (RFDI). As imagens derivadas de todos esses atributos polarimétricos supracitados foram processadas pelo classificador de Máxima Verossimilhança (MAXVER) integrado ao algoritmo contextual Iterated Conditional Modes (ICM). As classificações derivadas dos atributos relativos às técnicas de decomposições de alvos, principalmente a de Cloude-Pottier, com índice Kappa de 0,75, apresentaram desempenho significativamente superior àqueles derivados das razões RC, RP e RFDI.

Resumo em Inglês:

Abstract This study aims to analyze the capability of the target decomposition techniques and the polarimetric ratios applied to the ALOS/PALSAR-2 satellite polarimetric images to discriminate the land use and land cover classes in the Tapajós National Forest region, Pará State. Three full polarimetric ALOS/PALSAR-2, level 1 single look complex scenes were selected to generate the coherence and the covariance matrices to derive the Cloude-Pottier and the Freeman-Durden target decomposition attributes. From the radiometrically calibrated PALSAR-2 images, we generated the backscatter coefficients, the cross polarized ratio (RC; HV/HH), the parallel polarized ratio (RP; VV/HH) and the Radar Forest Degradation Index (RFDI). The images resulting from these polarimetric attributes were processed by the Maximum Likelihood (MAXVER) classifier coupled with the Iterated Conditional Modes (ICM) contextual algorithm. We found that the classifications derived from the target decomposition attributes, mainly from the Cloude-Pottier technique, with a Kappa index of 0.75, presented a significant higher performance than those derived from the RC ratio, RP ratio, and RFDI.

Resumo em Português:

Resumo Este artigo apresenta um estudo comparativo entre os métodos absoluto e relativo para a avaliação de acurácia posicional altimétrica de Modelos Digitais de Elevação (MDE). Para o embasamento teórico desta pesquisa, foram apresentadas as definições de acurácia (exatidão) e precisão, bem como conceitos relativos à acurácia posicional absoluta e relativa. No estudo de caso foram utilizados os MDE Avance Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) Global Digital Elevation Model (GDEM) e Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Na análise da acurácia absoluta foram utilizados 6.568 pontos de controle oriundos de levantamento orbital GNSS, no método relativo-estático. Já na acurácia relativa foram utilizados como referência os MDE com resolução espacial de 5 metros gerados por processo de estereofotogrametria digital para o Projeto de Mapeamento do estado Bahia. Concluiu-se que, uma vez comprovada que a acurácia do MDE de referência é melhor que o avaliado, os resultados da classificação quanto ao PEC-PCD para a avaliação relativa são iguais ou melhores que os resultados da avaliação absoluta, tendo-se a vantagem adicional de ser possível verificar a população de pixels dos modelos avaliados, o que possibilita identificar outliers, distorções e deslocamentos, inclusive delimitando regiões, o que é muito menos provável com um conjunto limitado de pontos de controle.

Resumo em Inglês:

Abstract This paper presents a comparative study between the absolute and relative methods for altimetric positional accuracy of Digital Elevation Models (DEM). For the theoretical basis of this research, the definitions of accuracy (exactness) and precision, as well the concepts related to absolute and relative positional accuracy were explored. In the case study, the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) and the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM were used. In the analysis of the absolute accuracy, 6,568 ground control points from GNSS orbital survey were used, collected through relative-static method. In the relative accuracy, it was used as reference DEM with spatial resolution of 5 meters generated by stereophotogrammetrical process for the Mapping Project of Bahia (Brazil). It was concluded that, once the accuracy of the reference DEM is better than the other two evaluated DEM, the results of the classification for the PEC-PCD for the relative evaluation are equal to or better than the absolute evaluation results, with the advantage to being able to verify the pixel population of the evaluated models, which makes it possible to identify outliers, distortions and displacements, including delimiting regions, which is much less likely with a limited set of control points.

Resumo em Português:

Resumo Este artigo investiga um método de classificação alternativo que integra o algoritmo de clusterização propagação de afinidade baseado nas classes (PAC) e o Classificador Máxima Verossimilhança (MAXVER) com a finalidade de superar as limitações do MAXVER na classificação de dados de alta dimensionalidade e, assim, melhorar a sua acurácia. O novo classificador foi designado PAC-MAXVER, e compreende duas abordagens, seleção de características espectrais e classificação de imagem. O algoritmo de clusterização PAC foi usado para realizar a redução de dimensionalidade da imagem e seleção de características enquanto o MAXVER foi utilizado para a classificação da imagem. O desempenho do MAXVER em termos de acurácia da classificação e tempo de processamento é determinado em função da taxa de seleção realizada na fase de clusterização PAC. O desempenho de PAC-MAXVER foi avaliado e validado usando duas cenas hiperespectrais do AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer) e HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment). Os resultados da classificação mostram que PAC-MAXVER observou uma enorme melhoria na acurácia, atingindo 94.15% e 96.47%, respectivamente, para AVIRIS e HYDICE se comparado com o MAXVER, que obteve 85.42% e 81.50%. Esses valores obtidos pelo PAC-MAXVER melhoraram a acurácia da classificação MAXVER em 8.73% e 14.97% para essas imagens. Os resultados também mostraram que o PAC-MAXVER teve um bom desempenho, mesmo para as classes com número limitado de amostras de treinamento, superando as limitações do MAXVER.

Resumo em Inglês:

Abstract This paper investigates an alternative classification method that integrates class-based affinity propagation (CAP) clustering algorithm and maximum likelihood classifier (MLC) with the purpose of overcome the MLC limitations in the classification of high dimensionality data, and thus improve its accuracy. The new classifier was named CAP-MLC, and comprises two approaches, spectral feature selection and image classification. CAP clustering algorithm was used to perform the image dimensionality reduction and feature selection while the MLC was employed for image classification. The performance of MLC in terms of classification accuracy and processing time is determined as a function of the selection rate achieved in the CAP clustering stage. The performance of CAP-MLC has been evaluated and validated using two hyperspectral scenes from the Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) and the Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment (HYDICE). Classification results show that CAP-MLC observed an enormous improvement in accuracy, reaching 94.15% and 96.47% respectively for AVIRIS and HYDICE if compared with MLC, which had 85.42% and 81.50%. These values obtained by CAP-MLC improved the MLC classification accuracy in 8.73% and 14.97% for these images. The results also show that CAP-MLC performed well, even for classes with limited training samples, surpassing the limitations of MLC.

Resumo em Português:

Resumo Este trabalho tem por objetivo a aquisição de dados geográficos do aplicativo Foursquare, empregando mineração de dados para efetuar análises exploratórias e espaciais da distribuição de pontos turísticos e de sua distribuição de densidade no município do Rio de Janeiro. Desta forma, seguindo a metodologia de Extração, Transformação e Carga, foram desenvolvidos três algoritmos de pesquisa usando a estrutura hierárquica de árvore para coletar na base de dados do Foursquare informações das categorias de Museu, Monumento e Marco, Patrimônio Histórico, Vista Panorâmica e Trilha e efetuada análise quantitativa de check-ins por bairros do município do Rio de Janeiro e gerados mapas de densidade Kernel (mapas de calor). Os resultados apresentados nesse trabalho mostram a necessidade do processo de filtragem de dados, sendo que menos de 50% total dos dados minerados foram utilizados e que grande parte da densidade de Museu, Patrimônio Histórico e Monumento e Marco encontram-se no Centro da cidade e Vista Panorâmica e Trilha predominam na Zona Sul. Este tipo de análise mostrou-se uma ferramenta de apoio a gestão turística do município quanto à localização espacial dessas categorias, as avaliações do turista sobre os locais e sobre a frequência do público alvo.

Resumo em Inglês:

Abstract This aim of this paper is the acquisition of geographic data from the Foursquare application, using data mining to perform exploratory and spatial analyses of the distribution of tourist attraction and their density distribution in Rio de Janeiro city. Thus, in accordance with the Extraction, Transformation, and Load methodology, three research algorithms were developed using a tree hierarchical structure to collect information for the categories of Museums, Monuments and Landmarks, Historic Sites, Scenic Lookouts, and Trails, in the foursquare database. Quantitative analysis was performed of check-ins per neighborhood of Rio de Janeiro city, and kernel density (hot spot) maps were generated The results presented in this paper show the need for the data filtering process - less than 50% of the mined data were used, and a large part of the density of the Museums, Historic Sites, and Monuments and Landmarks categories is in the center of the city; while the Scenic Lookouts and Trails categories predominate in the south zone. This kind of analysis was shown to be a tool to support the city's tourist management in relation to the spatial localization of these categories, the tourists’ evaluations of the places, and the frequency of the target public.

Resumo em Português:

Resumo Considerando os esforços no estabelecimento de Sistemas de Referência Globais vinculados ao geopotencial, buscam-se novas alternativas para abordar os problemas apresentados nas redes verticais clássicas nacionais. A Rede Vertical de Referência do Brasil (RVRB) foi materializada em dois segmentos distintos, com origens independentes (marégrafos de Imbituba e Santana), devido às dificuldades do terreno para métodos convencionais de nivelamento. A realização 2018 da RVRB, no espaço do geopotencial, ainda permanece sem interoperabilidade entre seus segmentos. Com estes antecedentes investigam-se alternativas para conexão física com base nos novos preceitos da International Association of Geodesy (IAG), envolvendo o espaço do geopotencial. Algumas soluções referentes à conexão física baseadas em nivelamento com GPS associado com gravimetria são apresentadas. As soluções foram desenvolvidas buscando evidenciar a discrepância entre os dois segmentos da RVRB ora realizada em termos de números geopotenciais e altitudes normais. Os resultados apontam diferenças variando de 45 cm a 140 cm entre os dois segmentos dependendo das estratégias empregadas. São apresentadas comparações com determinações indiretas das discrepâncias, efetivadas anteriormente e relacionadas com realizações prévias da RVRB.

Resumo em Inglês:

Abstract Considering the efforts to establish Global Reference Systems linked to the geopotential space, new alternatives are sought to address the problems found in the classic national vertical networks. The Brazilian Vertical Reference Frame (BVRF) was materialized in two different segments with independent datums (Imbituba and Santana tide gauges) due to the terrain difficulties for conventional leveling. The 2018 BVRF realization, in the geopotential space, still remains without interoperability between its segments. We analyze alternatives for physical connection based on the new precepts of the International Association of Geodesy (IAG) involving the geopotential space. Some proposed solutions for physical connection based on GPS leveling associated with gravimetry are presented. These solutions were developed with the aim of evidencing the discrepancy between the two BVRF segments, now carried out in terms of geopotential numbers and normal heights. The results indicate differences ranging from about 45 cm to 140 cm between the two segments depending on the strategy employed. Comparisons with previous determinations based on indirect strategies and involving previous BVRF realizations are made.