Controle de qualidade cartográfica: metodologias para avaliação da acurácia posicional em dados espaciais

Abstract

O presente trabalho teve como objetivo desenvolver metodologias para avaliação da acurácia posicional tridimensional, de modo a proceder uma análise de forma conjunta da componente planimétrica e altimétrica de dados espaciais. Para isto, foi necessário o estudo dos vários métodos existentes de avaliação da acurácia planimétrica através de feições lineares, como: métodos das Áreas (Banda Épsilon), Buffer Simples, Buffer Duplo, Distância de Hausdorff e Influência do Vértice. Após a constatação de uma melhor eficiência do método do Buffer Duplo, este foi utilizado na proposição de uma metodologia de avaliação da acurácia planimétrica de modelos digitais de superfícies (MDS), utilizando como feições características do terreno linhas de cumeadas e linhas de hidrografia numérica. Em seguida, considerando uma abordagem tridimensional, propôs- se uma metodologia para avaliação da acurácia posicional através da realização da propagação de variâncias do padrão de acurácia brasileiro, o Decreto-lei n° 89.817, onde foi determinado um modelo tridimensional baseado nas tolerâncias planimétricas e altimétricas já existentes. Os resultados obtidos da avaliação da acurácia posicional tridimensional, utilizando a propagação de variâncias, mostrou-se mais rigoroso em relação à análise separada da planimetria e altimetria. Tal método tem pressuposições que o tornam ineficiente para dados que não são estatisticamente independentes e/ou não sigam a distribuição normal. Deste modo, por fim, propôs-se uma metodologia geral para avaliação de dados espaciais cuja amostras de checagem apresentem as condições citadas anteriormente. Neste sentido, utilizando-se da modelagem do semivariograma das discrepâncias posicionais analisadas, pode-se obter um conjunto de resíduos que apresenta como propriedade ser estatisticamente independente, seguir normalidade e não ser viesado. Assim, esta última proposição visa estabelecer a avaliação da acurácia posicional planimétrica, altimétrica e tridimensional com base nas discrepâncias posicionais e nos resíduos obtidos do processo de modelagem do semivariograma das discrepâncias posicionais, atendendo a um intervalo de confiança.This study aimed to develop methodologies to evaluate the three-dimensional positional accuracy, in order to undertake a joint analysis of the horizontal and vertical component of spatial data. To this end, studying the various existing assessment methods of planimetric accuracy through linear features was necessary, such as Epsilon Band, Single Buffer, Double Buffer, Hausdorff’s Distance and Vertex Influence methods. Since the Double Buffer method showed better efficiency, it was used as a proposition for a methodology to evaluate the horizontal accuracy of digital models of surfaces (MDS), using terrain features like ridge lines and numerical hydrography lines. Then, considering a three-dimensional approach, a methodology to assess the positional accuracy was proposed by performing the variance propagation of Brazilian positional accuracy standard, Decree-Law No. 89,817, in which a three-dimensional model based on horizontal and vertical existing tolerances was determined. The results obtained from the three-dimensional positional accuracy evaluation, using the propagation of variances, were more rigorous when comparing to the analysis made using planimetry and altimetry separately. Such method has assumptions that make it inefficient for data that are not statistically independent and/or do not follow the normal distribution. Thus, finally, it’s proposed a general methodology for assessing spatial data in which checking samples show the previously mentioned conditions. In this regard, a set of residues that are statistically independent, normally distributed and not biased can be obtained using the semivariogram modeling of the analyzed positional discrepancies. Therefore, this latter proposition is to establish the evaluation of planimetric, altimetric and three-dimensional positional accuracy based on positional discrepancies and residues obtained from the positional discrepancies semivariogram modeling process, respecting a confidence interval.