Atenuação do efeito do desflorestamento em dados SRTM por meio de diferentes técnicas de interpolação

Abstract

Os dados SRTM tem sido utilizados em diversas áreas do conhecimento, no entanto, o comprimento de onda da banda C limita a representação correta da superfície do solo pelos MDE. Feições artificiais podem aparecer em regiões onde são observadas mudanças bruscas de cobertura, como as áreas de contato entre floresta e desflorestamento, muitas vezes impossibilitando o uso dos dados do SRTM. Foi desenvolvido um método no qual o efeito do desflorestamento é atenuado reduzindo-se e a diferença de elevação entre as coberturas de floresta e desflorestamento. A redução é realizada ou elevando-se cada pixel MDE-SRTM no interior das áreas desflorestadas ou rebaixando-se os pixels dentro das áreas de floresta, usando valores variáveis para tais correções. Estes valores variáveis são obtidos pela interpolação de amostras de diferença de altura coletadas ao longo dos limites entre as áreas de floresta e desflorestamento. O método de correção foi aplicado para três áreas de estudo apresentando diferentes padrões de desflorestamento. Além disso, diferentes formas de se realizar a interpolação das amostras de diferença de altura foram testadas, dando origem a uma série de MDE corrigidos para cada área. Os MDE-SRTM original e corrigidos foram comparados qualitativa e quantitativamente com MDE de referência de resolução mais fina, obtidos por processamento interferométrico de dados obtidos na banda P, os quais foram considerados como representação da topografia do terreno devido a alta penetração no dossel desta banda. Através da comparação qualitativa foi possível visualizar uma atenuação marcante do efeito do desflorestamento tanto diretamente no MDE-SRTM como em dados derivados a partir dele (declividade e redes de drenagem). A comparação quantitativa permitiu identificar que melhores resultados foram obtidos quando os valores variáveis utilizados para a corrigir o efeito do desflorestamento em uma determinada área foram iguais a média aritmética de todos os pontos da amostra de diferenças de altura relativas aquela área. ________________________________________________________________________________

ABSTRACT: The SRTM data has been used in many areas of knowledge, however, the cband limits the correct representation of the ground surface by the DEM. Artificial features can appear in regions where abrupt coverage changes are observed, such as the contact areas like forest and deforestation, often precluding the use of this data. In order to reduce specifically the deforestation effect a new method was developed in which the elevation gap between forested and deforestation coverages is reduced by raising every SRTM-DEM pixel inside the deforestation areas or by lowering the pixels inside forest areas, using variable values for such corrections. These variable values are obtained by the interpolation of height difference samples collected along the limits between forest and deforestation areas. The correction method was applied to three study areas presenting different deforestation patterns, for which different ways of performing the height difference samples interpolation were tested, yielding a series of corrected DEM for each area. The corrected SRTM-DEM were compared both qualitatively and quantitatively to a finer resolution reference DEM obtained by p-band interferometry, which was considered to represent the terrain topography, due to the p-band high canopy penetration. Through qualitative comparison was possible to visualize a remarkable attenuation of the effect of deforestation both directly in MDE-SRTM and in other derived data (slope and drainage networks). The quantitative comparison identified that best results were obtained when the variable values used to correct the deforestation effect in one area were equal to the arithmetic mean of all sample points of height differences related to that area.