ALGORITMO DE UPSCALING DE DIREÇÕES DE FLUXO COM PARALELIZAÇÃO E OTIMIZAÇÃO DE MEMÓRIA RAM

Código

XXV-SBRH0884

Autores

Natalia Maria Mendes Silva, Ana Alice Rodrigues Dantas Almeida, Rafael Lopes Mendonça, Adriano Rolim da Paz

Tema

12 - Geotecnologias (Sensoreamento remoto e Geoprocessamento) Aplicada aos Recursos Hídricos

Resumo

Recentemente, iniciou-se uma verdadeira revolução na forma de adquirir dados topográficos de qualidade e alto nível de detalhamento, com os levantamentos baseados em LiDAR (LIght Detection And Ranging). No entanto, o custo computacional e de armazenamento para processar tais informações é elevado, o que tem motivado duas linhas de atuação: aprimoramento de métodos eficientes computacionalmente e a alteração da resolução espacial dos dados para resoluções mais grosseiras. Essas duas questões centrais são abordadas neste trabalho, propondo adaptação de um algoritmo de upscaling de direção de fluxo para o processamento de dados de alta resolução LiDAR e avaliando a qualidade do resultado da rede de drenagem gerada. Como estudo de caso, adotou-se uma área do estado de Pernambuco, que na resolução de 1m corresponde a 5,025 bilhões de pixels. Para a adaptação do algoritmo, duas questões principais do processamento foram consideradas: a otimização da memória RAM e a paralelização pelos núcleos de processamento do computador. Na avaliação da qualidade das redes de drenagem, utilizou-se como suporte comparativo a rede de drenagem de alta resolução (1m), a rede de drenagem do SRTM (30m) e o processo de degradação pela reamostragem do Modelo Digital do Terreno. O novo algoritmo se mostrou capaz de rodar praticamente qualquer tamanho de matriz de dados em computadores comuns. As redes de drenagem degradas de 30m apresentaram um melhor resultado do que a drenagem advinda diretamente do SRTM. O upscaling de direção de fluxo em todas as degradações apresentou uma qualidade superior do que o método da reamostragem.