ESTIMATIVA DE PROFUNDIDADE A PARTIR DE LEVANTAMENTO BATIMÉTRICO E DADOS IKONOS II MEDIANTE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Selma Regina Aranha Ribeiro, Antonio Silva Centeno, Cláudia Pereira Krueger

Resumo


O presente trabalho propõe uma metodologia para estimar profundidades
batimétricas a partir de imagens IKONOS II baseada no uso de redes neurais
artificiais (RNA). Como variáveis de entrada foram adotados os valores digitais de
duas bandas espectrais do sistema IKONOS II e a posição do pixel, dada pelas
coordenadas (N, E). O modelo proposto consiste em uma RNA de duas camadas
escondidas, do tipo feed forward. O estudo comprova que esta metodologia gera
resultados que atendem as especificações técnicas da Diretoria de Hidrografia e
Navegação (DHN), responsável pelas publicações náuticas no Brasil, para
levantamentos batimétricos de Ordem 1, sendo o erro máximo permitido, para esta
Ordem , entre 0,25m a 0,50m. No entanto, verificou-se que esta metodologia
atende uma faixa restrita de profundidade, entre 0,80m a 3,00m, na qual a resposta espectral da coluna de água prevalece sobre o reflexo do fundo e não é fortemente
afetada pela absorção.

Palavras-chave


Bathimetric survey; Artificial Neural Network; Bathimetry; Levantamentos Batimétricos; Redes Neurais Artificiais; Batimetria

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DOI: http://dx.doi.org/10.5380%2Fbcg.v14i2.11814

Boletim de Ciências Geodésicas. ISSN: 1982-2170