Resumo em Português:

Resumo: A validação posicional de conjuntos de dados é uma etapa importante para os estudos de Cartografia, pois permite conhecer sua precisão, além de indicar a qualidade do processamento dos dados. No entanto, em se tratando de dados de Radar de Abertura Sintética (SAR), essa validação apresenta alguns desafios adicionais quando comparada à de imagens ópticas, devido às distorções geométricas. Utilizou-se alvos existentes, como placas de trânsito e postes de luz presentes na cena e os identificando na imagem como pontos de controle. Realizou-se a validação das coordenadas geográficas utilizadas como pontos de controle posicional planialtimétrico, utilizando tanto a ortoimagem de retroespalhamento de amplitude quanto o Modelo Digital de Terreno (MDT) gerados a partir do sistema InSAR. Empregou-se os testes NMAS, ASPRS e NSSDA juntamente com informações das Normas Brasileiras. Os resultados dos testes para a escala 1:10.000 foram: o teste NMAS - classe “A” no PEC e no PEC-PCD; o teste ASPRS - RMSE x = 1,317m, RMSE y = 1,231m e RMSEz = 1,145m; e o teste NSSDA - RMSEr = 1,802m, Precision r = 3,118m e Precision z = 2,244m. Esses resultados comprovam que pode-se utilizar os alvos propostos como pontos de controle e que os conjuntos de dados InSAR utilizados atendem à qualidade esperada para a geração de produtos geotécnicos para a escala 1:10.000.

Resumo em Inglês:

Abstract: The positional validation of datasets is an important step for cartography studies since it allows learning about its accuracy, and also indicates the data process quality. However, the positional validation of Synthetic Aperture Radar (SAR) datasets have some additional challenges when compared to optical images due to the geometric distortions. We employ existing targets such as traffic signs and lampposts in the scene and identify them on the image as control points. We performed the validation of the geographic coordinates used as planialtimetric positional control points, using both the amplitude backscattering orthoimage and the Digital Terrain Model (DTM) generated from the InSAR system. We employed the NMAS, ASPRS and NSSDA tests along with information by the Brazilian Standards. This validation showed these control points presented the following results for 1:10,000 scale: NMAS test - class “A” in PEC and PEC-PCD; ASPRS test - RMSE x = 1.317m, RMSE y = 1.231m and RMSE z = 1.145m; and NSSDA test - RMSE r = 1,802m, Precision r = 3.118m and Precision z = 2.244m. These results prove we can use the proposed targets as control points and the used InSAR datasets meet the expected quality for generation of geotechnic products for 1:10,000 scale.

Resumo em Português:

Resumo: Os processos que se iniciam na identificação e registo de bens do tesouro têm um lugar essencial nos sistemas cadastrais. Estudos de modelagem de dados espaciais foram conduzidos em 2002 para estabelecer uma estrutura padrão comum sobre as semelhanças fundamentais dos sistemas de gestão da terra. Esses estudos foram declarados como um início denominado Core Cadastral Domain Model (CCDM), desde 2006, passou a ser feito com o nome de LADM. Este modelo foi aceito em 2012 como um modelo padrão na área de administração de terras pela International Organization for Standardization (ISO). Neste estudo, uma classe de modelo externo é proposta para as transações do LADM relacionadas a propriedades imobiliárias do Tesouro que estão relacionadas ao Projeto de Automação Imobiliária Nacional (MEOP). Para apurar a deficiência do atual modelo externo, foram examinadas bases de dados contendo registros relativos a dados espaciais e direitos de propriedade e apuradas as deficiências relacionadas a transações com bens do tesouro. A classe externa criada está associada às classes master LA_Party, LA_RRR, LA_SpatialUnit e LA_BAUnit do LADM. Com isso, a padronização do modelo de dados externo é garantida. Se o modelo externo for implementado pelo responsável pela padronização dos processos de arquivamento ficará mais confortável e rápido de se cadastrar.

Resumo em Inglês:

Abstract: The processes starting with the identification and registration of treasury properties have an essential place in the cadastral systems. Spatial data modelling studies were conducted in 2002 to establish a common standard structure on the fundamental similarities of land management systems. These studies were stated as a beginning named Core Cadastral Domain Model (CCDM), since 2006, it has been started to be made under the name of LADM. This model was accepted in 2012 as a standard model in the field of land administration by the International Organization for Standardization (ISO). In this study, an external model class is proposed for LADM’s transactions related to Treasury’s real estates properties which are related National Property Automation Project (MEOP). In order to determine the deficiency of this current external model, databases containing records related to spatial data and property rights were examined, and the deficiencies related to transactions on treasury properties were determined. The created external class is associated with the LADM’s LA_Party, LA_RRR, LA_SpatialUnit and LA_BAUnit master classes. Herewith the standardization of the external data model is ensured. If the external model is implemented by the responsible standardization of the archiving processes will be more comfortable and faster to register.

Resumo em Inglês:

Abstract: Urban dynamics can be characterized more effectively by considering spatial aspects in studies. This paper, using a synthetic spatially correlated data set, aims to model the spatial effect on travel mode choice based on geostatistics precepts. A method was proposed based on three main steps. The first step consists of building synthetic spatially correlated data, using the intrinsic spatial dependence on travel demand data and mathematical principles of bilinear interpolation. The following two steps correspond to the modeling approach. The Exploratory Spatial Data Analysis stage aimed to attest the existence of spatial autocorrelation of the data set using two indicators: Moran and G-SIVAR (Global Spatial Indicator Based on Variogram). The Confirmatory Spatial Data Analysis stage proposed the calibration of two Binomial Logit models. The first model includes only the original database variables (non-spatial model). The second one is analogous to the original but added to spatial covariates obtained by geostatistical concepts (spatial model). A 15% increase in cross-validation hit rates is achieved when spatial variables are included. This paper presents three significant research contributions: (1) The methodological procedure to model spatial effect on travel mode choice; (2) The proposal of spatial covariates based on geostatistical assumptions; and (3) The suggestion of a simple procedure to propose a simulation of a spatially correlated database.