Método TRS: Uma proposta para avaliar a tendência em produtos cartográficos por meio da análise em feições lineares

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Data

2022-02-18

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Universidade Federal de Viçosa

Resumo

A utilização de dados tendenciosos em um banco de dados espaciais pode gerar produtos que não condizem com a realidade de campo. A análise de erros sistemáticos em uma base de dados espaciais permite propor ações que possam eliminar ou mitigar esses erros. Este passo é fundamental para garantir a qualidade do produto cartográfico. No entanto, poucos são os métodos para detecção de tendência em feições lineares. O presente trabalho propõe a avaliação de métodos de tendência a partir de feições lineares existentes na literatura, além de desenvolver um novo método. Para isso, iniciou-se o estudo e aplicação de metodologias para análise da acurácia posicional por meio de feições lineares, como: Pontos Finais, Pontos Intermediários, Ponto Gerado, Influência do Vértice, Normalização do Buffer Duplo e Fator de Fuzziness; utilizando como base o padrão brasileiro de acurácia posicional, o Decreto nº. 89.817/1984, em conjunto com a ET-CQDG (DSG, 2016). Para a análise da tendência em produtos cartográficos a partir de feições lineares avaliou-se os métodos existentes na literatura, sendo eles: Fator de Bias, Buffer Duplo e Influência do Vértice. O resultado desta avaliação mostrou que os métodos não são efetivos para uma análise da tendência. Assim, propôs-se o método Translation, Rotation e Scale (TRS) para detecção de erros sistemáticos a partir da análise de translação, rotação e escala em produtos cartográficos, utilizando-se das técnicas de estatísticas e análise vetorial. Os resultados obtidos pelo método proposto apresentaram resultados satisfatórios quando comparados com a metodologia tradicional (por pontos), comprovando assim a eficiência para a análise de tendência em dados cartográficos utilizando feições lineares. Palavras-chave: Cartografia. Controle de Qualidade Cartográfica. Feição Linear. Erros Sistemáticos. Tendência.
The use of biased data in a spatial database can generate products that do not match field reality. The analysis of systematic errors in a spatial database allows proposingactions that can eliminate or mitigate these errors. This step is essential to guarantee the quality of the cartographic product. However, there are few methods for trend detection in linear features. The present work proposes the evaluation of trend methods from linear features existing in the literature, in addition to developing a new method. For this, the study and application of methodologies for the analysis of positional accuracy through linear features began, such as: End Points, Intermediate Points, Generated Point, Vertex Influence, Double Buffer Normalization and Fuzziness Factor; using as a basis the Brazilian standard of positional accuracy, Decree nº. 89.817/1984, together with ET-CQDG (DSG, 2016). For the analysis of the trend in cartographic products from linear features, the existing methods in the literature were evaluated, namely: Bias Factor, Double Buffer and Vertex Influence. The result of this evaluation showed that the methods are not effective for a trend analysis. Thus, the Translation, Rotation and Scale (TRS) method was proposed for the detection of systematic errors from the analysis of translation, rotation and scale in products maps, using statistical techniques and vector analysis. The results obtained by the proposed method showed satisfactory results when compared with the traditional methodology (by points), thus proving the efficiency for trend analysis in cartographic data using linear features. Keywords: Cartography. Cartographic Quality Control. Linear Feature. Systematic Errors. Trend.

Descrição

Palavras-chave

Cartografia - Controle de Qualidade, Cartografia - Métodos estatísticos, Tendências, Erros

Citação

ZANETTI, Juliette. Método TRS: Uma proposta para avaliar a tendência em produtos cartográficos por meio da análise em feições lineares. 2022. 118 f. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2022.

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