A topografia e sua representação por meio de Modelos Digitais de Elevação ou de Terreno (MDE e MDT) são fatores importantes no entendimento da dinâmica hidrológica e ambiental. Essa representação mostra-se fundamental em alguns estudos, como, por exemplo, a caracterização da rede de drenagem, a determinação da direção do fluxo, a delimitação de bacias hidrográficas e a estimativa de erosão. Esses modelos podem ser obtidos por meio do uso de sensores orbitais e podem apresentar limitações na representatividade das irregularidades topográficas. Existem tratamentos que atenuam essas limitações e diferentes técnicas de validação dos modelos tratados. Nesse sentido, o objetivo deste estudo foi avaliar diferentes limiares altimétricos para o pré-processamento de modelos digitais de elevação na Bacia Experimental do Alto Rio Jardim (BEARJ). Foram utilizados dados de dois sensores orbitais, ASTER GDEM e o SRTM. A primeira etapa do pré-processamento desses dados foi a aplicação do filtro de mediana, com a janela de 7x7, e a sua posterior subtração em relação aos dados originais. Após essa aritmética, foi realizada a extração das variações altimétricas de 3, 5 e 10 metros. Esses resultados foram convertidos para o formato vetorial (pontos) e interpolados por meio do algoritmo TOPOGRID. Compararam-se as áreas de drenagem da bacia geradas pelos quatro modelos de cada sensor. Para a avaliação do efeito dos três limiares altimétricos, foi realizada a normalização dos resultados em função da média e do desvio padrão da altitude de cada modelo. Foi feita uma distribuição de frequência e realizada a espacialização dos dados, ficando visível uma suavização no relevo dos dados tratados em relação aos originais. A comparação dos dados orbitais com os de ponto de controle, determinados com o uso de DGPS (Differential Global Positioning System), deu-se por meio de dados estatísticos descritivos e do Coeficiente de Determinação (R²). Além disso, foi realizado o enquadramento dos dados com base nas regras do Padrão de Exatidão Cartográfico (PEC), que incluem o cálculo do Erro Médio Quadrático (EMQ) e da tolerância vertical. As maiores diferenças encontradas entre os modelos e os pontos de controle foram observadas nos modelos que não receberam tratamento, evidenciando a importância do pré-processamento. Os modelos de ambos os satélites que receberam tratamento apresentaram pouca variação entre si, mesmo sendo empregados limiares altimétricos diferentes. No caso do sensor ASTER GDEM foi observada a seguinte sequência de exatidão: MDE 10, MDE 5, MDE 3 e MDE. Os dados do sensor SRTM seguiram a seguinte sequência de desempenho: MDE 5, MDE 3, MDE 10 e MDE. A validação de modelos é essencial para análise de tratamentos empregados. Espera-se que os tratamentos possam ser replicados para outras áreas de estudo com mesmas características e que possam servir de subsídio para diferentes estudos que necessitam de um Modelo Digital de Elevação e que visem elaboração de políticas públicas com foco na gestão dos recursos naturais.
The topography representation by the Digital Elevation Models (DEM) plays an important role to understand hydrological dynamics and environmental resources spatial patterns, specially, drainage network characterization, flow direction, watershed delineation and erosion estimation. Nowadays, the orbital sensors are the main source of these data. However, the acquisition process of these data also provides digital noises that reduce the accuracy of these models. In this context, this work aimed to evaluate different elevation thresholds for preprocessing of DEM in the Upper Course of Jardim River Experimental Watershed. There were used ASTER GDEM and SRTM datasets that were submitted to median filter with a 7x7 window and subtracted by the raw data. After this arithmetic there were extracted the 3, 5 and 10 meters elevation variation. These results were converted to points and interpolated using TOPOGRID algorithm. The assessment of the elevation thresholds was performed by the standardization of the results by mean and standard deviation and by the pixel histogram frequency. This evaluation evidenced a significant smoothing in the pixels frequency of both sensors datasets. In order to evaluate the accuracy of these orbital data (ASTER GDEM and SRTM), there were used control point obtained by Differential Global Positioning System (DGPS). This evaluation considered the descriptive statistics, determination coefficient (R²) and the Cartographic Accuracy Standards (PEC, in Portuguese) rules, which included the Root Mean Square Error (RMSE) and vertical tolerance. The major differences were observed in models that have not received preprocessing treatment, in both sensors, independent of the elevation thresholds. The accuracy of ASTER GDEM sensor was higher in the 10-meters, 5-meters and 3-meters DEM; and the SRTM sensor, 5-meters, 3-meters and 10-meters DEM. The difference between the two sensors is owing to the spatial resolution. From these results it is possible to state that the preprocessing method is fundamental to the relief representation in the Cerrado biome. These results should provide accurate data for hydrological and environmental studies that should influence the public policy and natural resources management.
