PROPOSTA DE CORREÇÃO DO VIÉS DA VEGETAÇÃO PARA ELVABORAÇÃO DE UM MODELO DIGITAL DE TERRENO EM ESCALA CONTINENTAL

Código

XXV-SBRH0588

Autores

LEONARDO LAIPELT DOS SANTOS, ANDERSON LUIS RUHOFF, Bruno César Comini de Andrade, Alexandre de Amorim Teixeira

Tema

STE26 - Sensoriamento remoto da água: avanços técnicos-científicos e aplicações na nova era de disponibilidade de informação

Resumo

Os modelos digitais de superfície (MDS) desempenham um papel crucial em diversas aplicações, incluindo estudos hidrológicos e hidrodinâmicos. Contudo, os principais conjuntos de dados globais de elevação disponíveis apresentam valores de elevações influenciados pela altura e cobertura da vegetação, o que compromete a acurácia dos modelos na representação da superfície do terreno. Neste estudo, a remoção do viés ocasionado pela influência da vegetação do MDS Copernicus DEM GLO-30 é apresentada utilizando machine learning, dados de altimetria do sensor GEDI (Global Forest Canopy Height) e produtos de sensoriamento remoto multiespectrais (Landsat 8 OLI/TIRS e Sentinel 2 MSI). Um estudo de caso foi desenvolvido para validação da metodologia, em local de extensa influência da vegetação. A validação foi realizada comparando os dados de altimetria do ICESat-2 com o modelo desenvolvido, bem como com outros modelos globais. Os resultados obtidos demonstraram que a metodologia proposta apresentou o menor viés em relação aos dados de elevação do terreno do ICESat-2, com RMSE de 6,5 m. Os próximos passos do estudo envolvem o desenvolvimento de um modelo digital do terreno (MDT) com resolução de 30 m para a América do Sul, que será disponibilizado de forma livre e com código aberto.