Extração De Profundidades Mediante Redes Neurais Artificias E Modelo De Regressão Usando Dados De Levantamento GPS E De Imagem Ikonosii – Estudo Comparativo

Abstract

Resumo: O presente trabalho propõe uma comparação entre duas metodologias, a de redes neurais artificiais (RNA) e o modelo de regressão (MR), para estimar profundidades batimétricas a partir de imagens IKONOS II. Como variáveis foram adotados os valores do contador digital de duas bandas espectrais do sistema IKONOS II e a posição do pixel, dada pelas coordenadas (E, N). A primeira metodologia consiste de uma regressão linear (RL) e a segunda em uma RNA de duas camadas escondidas, do tipo feed forward. O estudo comprova que as metodologias geram resultados que atendem as especificações técnicas da Diretoria de Hidrologia e Navegação (DHN), responsável pelas publicações náuticas no Brasil, para levantamentos batimétricos (LB) de Ordem 1, sendo o erro máximo permitido, para esta ordem , entre 0,25 a 0,50m. No entanto, verificou-se que ambas atendem uma faixa restrita de profundidade, entre 0,80m a 3,00 m, nos quais a resposta espectral da coluna de água prevalece sobre o reflexo do fundo e não é fortemente afetada pela absorção.Palavras-Chave: Sensoriamento remoto, Imagens de alta resolução, NAVSTAR-GPS,Batimetria. Abstract:In this article, we describe the comparison between two methodology, artificial neural network (ANN) and regression model (RM) for the estimate of bathymetry using satellite imagery (IKONOS II). The input variables of the model are the digital values of two spectral bands and the position of the pixel, given by its N, E coordinates were adopted. The first methodology consists in a linear regression and the second a ANN of the two hidden layers, The proposed model consists of an artificial feed forward neural net with two hidden layers like feed forward. The study reveals that the two methodologies are able to produce results that satisfy technical specifications of Diretoria de Hidrologia e Navegação (DHN), responsible for the bathymetric surveys in Brazil, for class 1 surveys, because the maximum error lies bellow 0,5m. However, it was also verified that the methodologies are efficient only for restricted depths, among 0,80 to 3,00 m, where the spectral response of the water column water prevails on the spectral response of the bottom and it is not strongly affected by absorption.

Estimativa de Profundidade do Estuário do Rio Poxim – SE com Dados do Sensor TM Landsat 05

“…Comportamento semelhante ao encontrado por Flener et al (2012), no Rio Tana, na Lapônia, ao testar diferentes modelos de estimativa batimétrica com dados de sensoriamento remoto. Em relação à Banda 4, nota-se que não ocorreu saturação dos valores refletidos a partir de uma determinada profundidade, resultados contrário do que foi observado nos estudos de Ribeiro et al (2005) e Lima et al (2013). Tal comportamento pode ser explicado pelo fato de que na região do estuário do Poxim a cota batimétrica máxima foi de 2,90 m. De modo geral, para a banda espectral do infra-vermelho próximo, quanto maior a profundidade do estuário, menores foram os valores de reflectância.…”

Estimativa da batimetria do açude do Saco-PE com auxílio de dados orbitais

“…Apenas o modelo ajustado a partir da banda 4 apresentou valores de batimetria próximos aos 10 metros. Assim como em outros trabalhos (RIBEIRO et al, 2005), a metodologia mostrou-se limitada na estimação de batimetria para as regiões mais profundas do açude (> 5 m), em consequência do reflexo do fundo do lago, afetando a absorção da radiação eletromagnética pela água. Possivelmente, antes desta profundidade, a resposta espectral da coluna de água prevalece sobre o reflexo do fundo.…”

“…No Brasil, KRUNG & NOERENBERG (2006) ajustaram modelos de regressão de estimativa de batimetria a partir de dados do satélite Landsat 7, encontrando boa relação entre os dados medidos e estimados. Em outro trabalho, RIBEIRO et al (2005) ajustaram modelos de batimetria a partir de dados orbitais do satélite de alta resolução espacial IKONOS, também encontrando alta correlação entre os valores de batimetria medido e estimado. Entretanto, apesar de apresentarem bons resultados, os modelos de batimetria ajustados a partir de dados orbitais apresentam algumas limitações, como a utilização em lagos de grande profundidade (GAO, 2009).…”