COMPARAÇÃO ENTRE OS INTERPOLADORES DO ARCGIS -PRO PARA DADOS GRAVIMÉTRICOS
Em decorrência do território extenso associado às limitações topográficas e de acesso, o Brasil possui vazios gravimétricos. Uma solução à esta problemática pode ser embasada no uso das geotecnologias para o preenchimento das informações de dados gravimétrico por meio de métodos de interpolação, em outras palavras, trata-se das estimativas de valores a partir de valores conhecidos. Desta forma, este estudo concentrou-se na avaliação dos interpoladores disponíveis na plataforma do software ARCGIS PRO (ESRI, 2018) aplicados aos dados gravimétricos. Ao aplicar estes interpoladores foram geradas superfícies gravimétricas envolvendo a área de estudo, com isso, posteriormente foram extraídos os valores gravimétricos para as estações de interesse. Como resultado o interpolador que apresentou o menor RMSE foi o Empirical Bayesian Kriging, cujo valor foi de 43,54 mGal, o qual se assemelhou com o Inverse Distance Weighting que foi de 46,38 mGal, o maior RMSE foi gerado pelo interpolador Global Polynominal Interpolation que assumiu o valor de 335,56 mGal. Os RMSE apresentados pelos interpoladores são proporcionais, uma vez que os dados gravimétricos interpolados são da ordem de 938.000 mGal, assim, um erro RMS de 335,56 mGal, como é o pior caso do trabalho, corresponde a 0,036% aproximadamente dos valores gravimétricos, proporcionando, portanto, a afirmação de que todos os interpoladores foram consistentes para o caso de estudo.
COMPARAÇÃO ENTRE OS INTERPOLADORES DO ARCGIS -PRO PARA DADOS GRAVIMÉTRICOS
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DOI: 10.22533/at.ed.2032101069
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Palavras-chave: Gravimetria. Interpolação. Altitudes normais ortométricas
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Keywords: Gravimetry. Interpolation. Orthometric normal altitudes
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Abstract:
Consequently, a large territory associated with topographic and access limitations, Brazil has gravimetric voids. A solution to this problem can be based on the use of geotechnologies to fill in gravimetric data information through interpolation methods, that is, it is the estimation of values from known values. Thus, this study focused on the evaluation of the interpolators available on the software platform ARCGIS PRO (ESRI, 2018) applied to gravimetric data. In the application of these interpolators, gravimetric surfaces were generated involving the study area, with which, subsequently, the gravimetric values for the stations of interest were extracted. As a result, the interpolator that presented the lowest RMSE was the Empirical Bayesian Krigagem, whose value was 43.54 mGal, which was similar to the Reverse Distance Weighting which was 46.38 mGal, the largest RMSE was generated by the Global Polynominal interpolator Interpolation that assumed the value of 335.56 mGal. The RMSE presented by the interpolators are proportional, since the interpolated gravimetric data are of the order of 938,000 mGal, therefore, an RMS error of 335.56 mGal, as is the worst case of the work, corresponds to approximately 0.036% of the gravimetric values, providing thus the statement that all interpolators were consistent for the case study.
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Número de páginas: 10
- Leticia Cristina Ribeiro
- Giuliano Sant’Anna Marotta
- Rejane Ennes Cicerelli
- Danilo Fernandes de Medeiros
