Integração De Dados GPS De Diferentes Precisões Mediante a Técnica De Redes Neurais Artificiais Para a Geração De MDT

Abstract

Resumo: O objetivo deste estudo é mostrar uma alternativa para a integração de dados GPS de precisões diferentes, visando uma Modelagem Digital do Terreno (MDT). Os levantamentos GPS foram realizados através do posicionamento relativo e da técnica cinemática, utilizando-se observações de fases das portadoras L 1 e L 2 , ou apenas da portadora L 1 , e do código C/A. As precisões obtidas com o pós-processamento destes levantamentos foram de ordens centimétricas (≈ 20 a 50cm) e métricas (≈ 1 a 3m), respectivamente. A metodologia proposta baseou-se no uso de técnica de integração usando-se algoritmo de Redes Neurais Artificiais (RNA). Foram realizadas análises qualitativas (isolinhas e MDT) e quantitativas (resíduos).A metodologia foi avaliada: 1) pelas análises do comportamento da grade gerada com o algoritmo de interpolação convencional Inverso do Quadrado de uma Distância (IQD) frente aos levantamentos e 2) por pontos de verificação coletados na superfície do terreno. O método testado mostrou-se viável comparativamente com o algoritmo IQD. Portanto, a RNA apresentou-se apta para a interpolação e integração de dados GPS de diferentes precisões. Palavras-chave: Interpolação, integração, GPS, Redes Neurais Artificiais (RNA)Abstract: The objective of this study is to show an alternative for the interpolation and integration of GPS data of different precisions, aiming a Digital Terrain Modeling (DTM). GPS surveying data were obtained using relative positioning with kinematic technique, using the phases of the L 1 and L 2 carriers, or only with L 1 carrier phase, and the use of the C/A-code observations. The precisions obtained with the post-processing of the GPS surveying data are in the centimetric (≈ 20 up to 50cm) and metric (≈ 1 up to 3m) orders, respectively. The proposed methodology was based on integration technique using Artificial Neural Networks (ANN) algorithm. The results were tested by means of analyses of the behavior of the gridding generated with the conventional interpolation algorithm Inverse Square Distance (ISD), which was adopted as the reference model for the comparisons among methods. Qualitative (isolines and DTM) and quantitative (residuals) analyses were accomplished and comparisons with the gridding generated by the ANN in the interpolation stage and integration of the GPS data were done. The tested method was shown viable in comparison with the ISD algorithm. In conclusion RNA was showed able for the interpolation and integration of GPS data of different precisions.