Proposição de um Estimador Pontual para Incerteza Vertical de Levantamentos Hidrográficos

  • Italo Oliveira Ferreira Universidade Federal de Viçosa, Departamento de Engenharia Civil, setor de Engenharia de Agrimensura e Cartográfica
  • Paulo C. Emiliano
  • Afonso de Paula dos Santos
  • Nilcilene das Graças Medeiros
  • Julio C. de Oliveira
Palavras-chave: Incerteza Vertical, Levantamentos hidrográficos, Controle de qualidade, Batimetria, outliers

Resumo

Ter o conhecimento da morfologia submersa dos ambientes aquáticos sempre foi um desafio, justamente pelas dificuldades inerentes em caracterizar e explorar as ocorrências não aparentes dessas superfícies. A descrição das características dos oceanos, rios, lagos e outros corpos d'água possibilitam a obtenção de informações batimétricas úteis a diversas áreas, como para a navegação marítima ou fluvial, obras civis, prospecção de recursos minerais, etc. Α partir das informações de profundidade pode-se ter o estabelecimento de práticas voltadas para o planejamento e execução de inúmeras atividades de hidrografia. Os levantamentos hidrográficos, empregados atualmente, são realizados por sistemas acústicos como ecobatímetros monofeixe, multifeixe e sonares interferométricos. Contudo, independente da tecnologia utilizada, os dados coletados sempre conterão incertezas, podendo ser de natureza grosseira, sistemática ou aleatória. Se os dados estiverem eivados de incertezas não aceitáveis a uma dada tolerância definida por norma, tais informações podem não ser acuradas para determinados propósitos. Um dos estimadores geralmente utilizados, o RMSE (Root Mean Square Error) é altamente influenciado pela presença de outliers nas amostras, podendo não ser adequado para descrever a qualidade estatística do conjunto de observações. Desta forma, o objetivo dessa pesquisa é a proposição de um estimador pontual visando quantificar a incerteza vertical de levantamentos batimétricos, denominado Incerteza Robusta, que diferentemente dos estimadores utilizados na maioria das vezes, é resistente a outliers e independe da distribuição de probabilidades da amostra. Para o estabelecimento do intervalo de confiança deste estimador foi usada a técnica Bootstrap. Foram realizados experimentos com dados simulados, bem como o uso de dados reais, referentes a duas áreas de estudo. Α partir dos resultados obtidos, pôde-se verificar o desempenho do estimador proposto, que nitidamente mostrou-se resistente aos possíveis outliers presentes no conjunto de dados. Pôde-se perceber também, que a presença dos outliers nas bases de dados teve pouca influência nas estimativas pontuais de incerteza, mostrando sua eficiência e robustez.

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Referências

ARMSTRONG, J. S.; COLLOPY, F. Error Measures for Generalizing About Forecasting Methods: Empirical Comparisons. International Journal of Forecasting, v. 8, n. 1, p. 69

ATHEARN, N.; TAKEKAWA, J.Y.; JAFFE, B.; HATTENBACH, B.J.; A.C. FOXGROVER. Mapping Elevations of Tidal Wetland Restoration Sites in San Francisco Bay: Comparing Accuracy of Aerial Lidar with a Singlebeam Echosounder. Journal of Coastal Research

AYRES NETO, A. Uso da sísmica de reflexão de alta resolução e da sonografia na exploração mineral submarina. Brazilian Journal of Geophysics, v. 18, n. 3, p. 241-256, 2000.

CARMO, E.J.; RODRIGUES, D.D.; SANTOS, G.R. Avaliação dos interpoladores krigagem e topo to raster para geração de modelos digitais de elevação a partir de um

CHAMBERS, J. M.; CLEVELAND, W. S.; KLEINER, B.; TUKEY, P. A. Graphical Methods for Data Analysis. Pacific Grove, CA: Wadsworth & Brooks/Cole, 1983.

CHENG, L.; MA, L.; CAI, W.; TONG, L.; LI, M.; DU, P. Integration of Hyperspectral Imagery and Sparse Sonar Data for Shallow Water Bathymetry Mapping. Geoscience and Remote Sensing. IEEE Transactions on, v. 53, n. 6, p. 3235-3249, 2015.

COOPER, M. A. R. Control surveys in civil engineering. Nichols Pub Co, 381p., 1987.

DHN

DOOB, J. L. Heuristic Approach to the Kolmogorov-Smirnov Theorems. Ann. Math. Statist., v. 20, n. 3, p. 393

EEG, J. Multibeam Crosscheck Analysis: A Case Study. The International Hydrographic Review, n. 4, p. 25-33, 2010.

EFRON, B. Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife. The Annals of Statistics, v. 7, n. 1, p. 1

EFRON, B.; TIBSHIRANI, R. J. An introduction to the bootstrap. Boca Raton: CRC, USA, 436p, 1993.

ELLMER, W.; ANDERSEN, R. C.; FLATMAN, A.; MONONEN, J.; OLSSON, U.;

FERREIRA, Í. O. Controle de qualidade em levantamentos hidrograficos. 2018. 233 f. Tese (Doutorado em Engenharia Civil)

FERREIRA, Í. O.; NETO, A. A.; MONTEIRO, C. S. O uso de embarcações não tripuladas em levantamentos batimétricos. Revista Brasileira de Cartografia, v. 68, n. 10, p. 1885-1903, 2017a.

FERREIRA, Í. O.; RODRIGUES, D. D.; NETO, A. A.; MONTEIRO, C. S. Modelo de incerteza para sondadores de feixe simples. Revista Brasileira de Cartografia, v. 68, n. 5, p. 863-881, 2016a.

FERREIRA, Í. O.; RODRIGUES, D. D.; SANTOS, G. R.; Coleta, processamento e análise de dados batimétricos. 1ª ed. Saarbrucken: Novas Edições Acadêmicas, v. 1, 100p., 2015.

FERREIRA, Í. O.; RODRIGUES, D. D.; SANTOS, G. R.; ROSA, L. M. F. In bathymetric surfaces: IDW or Kriging? Boletim de Ciências Geodésicas, v. 23, n. 3, p. 493-508, 2017b.

FERREIRA, Í. O.; SANTOS, G. R.; RODRIGUES, D. D. Estudo sobre a utilização adequada da krigagem na representação computacional de superfícies batimétricas. Revista Brasileira de Cartografia, v. 65, n. 5, p. 831-842, 2013.

FERREIRA, I. O.; ZANETTI, J.; GRIPP, J. S.; MEDEIROS, N. G. Viabilidade do uso de imagens do sistema Rapideye na determinação da batimetria de águas rasas. Revista Brasileira de Cartografia, v. 68, n. 7, p. 1331-1340, 2016b

FGDC

FRANCO, G. C.; REISEN, V. A. Bootstrap approaches and confidence intervals for stationary and non-stationary long range dependence processes. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, v. 375, p. 546-562, 2007.

GAO, J. Bathymetric mapping by means of remote sensing: methods, accuracy and limitations. Physical Geography, v. 33, n. 1, p. 103-116, 2009.

GREENWALT, C. R.; SHULTZ, M. E. Principles of error theory and cartographic applications. 1. ed. St. Louis: Aeronautical Chart and Information Center, 1962.

GUENTHER, G. C.; THOMAS, R. W. L. ; LAROCQUE, P. E. Design considerations for achieving high accuracy with the Shoals bathymetric Lidar system. In: CIS Selected Papers: Laser Remote Sensing of Natural Waters-From Theory to Practice. International Society for Optics and Photonics, p. 54-71, 1996.

HALLAK, R.; PEREIRA, A. J. Metodologia para análise de desempenho de simulações de sistemas convectivos na região metropolitana de são paulo com o modelo arps: sensibilidade a variações com os esquemas de advecção e assimilação de dados. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 26, n.5, p. 591-608, 2011.

HESTERBERG, T. et al. Bootstrap methods and permutation tests: companion chapter 18 to the practice of business statistics. New York: W. H. Freeman and Company, USA, 85 p., 2003.

HOAGLIN, D. C.; MOSTELLER, F.; TUKEY, J. W. Understanding robust and exploratory data analysis. New York: Wiley, 433p., 1983.

H

HUBERT, M.; VANDERVIEREN, E. An adjusted boxplot for skewed distributions. Journal of Computational statistics & data analysis, v. 52, n. 12, p. 5186-5201, 2008.

IGLEWICZ, B.; HOAGLIN, D. How to detect and handle outliers. Milwaukee, Wis.: ASQC Quality Press, 87p., 1993.

IHO

IHO

KAFRAWY, S. B. et al. Monitoring the Environmental Changes of Mariout Lake during the Last Four Decades Using Remote Sensing and GIS Techniques. MOJ Ecology & Environmental Sciences. n. July, p. 2

LEHMANN, E. L.; CASELLA, G. Theory of point estimation. 2. ed. New York: Springer-Verlag, 1998.

LI, Z.; ZHU, Q.; GOLD, C. M. Digital terrain modelling. Principles and methodology. New York: CRC Press, 319 p., 2005.

MEZINE, W. A. et al. Evaluation methods of reducing bathymetric surveys to the water level instantaneous water for monitoring siltation

MIGUENS, A. P. Navegação: a Ciência e a Arte. v. 3-Navegação Eletrônica e em Condições Especiais. Rio de Janeiro: DHN, Brasil, p. 1221-1822, 2000.

MIKHAIL, E.; ACKERMAN, F. Observations and Least Squares. University Press of America, 497p., 1976

MONICO, J. F. G. et al. Acurácia e precisão: Revendo os conceitos de forma acurada. Boletim de Ciencias Geodesicas, v. 15, n. 3, 2009.

MOOD, A. M. Introduction to the theory of statistics. McGraw-Hi1l series in probability and statistics, 564p., 1913.

MOOD, A. M.; GRAYBILL, F. A.; BOES, D. C. Introduction to the Theory of Statistics. McGraw-Hill International, 577p., 1974.

MORETTIN, P. A.; BUSSAB, W. O. Estatística básica. 1. ed. São Paulo: Saraiva, 2004.

MOURA, A.; GUERREIRO, R.; MONTEIRO, C. As potencialidades da derivação de batimetria a partir de imagens de satélite multiespetrais na produção de cartografia náutica. 4as Jornadas de Engenharia Hidrográfica. Instituto Hidrográfico Português, Lisboa, Portugal, 2016.

PASTOL, Y. Use of Airborne LIDAR Bathymetry for Coastal Hydrographic Surveying: The French Experience. Journal of Coastal Research. n. 62, p. 6-18, 2011.

SANTOS, A. P. Controle de qualidade cartográfica: metodologias para avaliação da acurácia posicional em dados espaciais. Tese (Doutorado). Programa de PósGraduação em Engenharia Civil, Departamento de Engenharia Civil, Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, Minas Gerais, 172p., 2015.

SEKELLICK, A. J.; BANKS, W. S. L. Water Volume and Sediment Accumulation in Lake Linganore, Frederick County , Maryland , 2009. U. S. Geological Survey Scientific Investigations Report 2010-5174. p. 1

SEO, S. A review and comparison of methods for detecting outliers in univariate data sets. Master Of Science, Graduate School of Public Health, University of Pittsburgh, Pittsburgh, USA, 59p., 2006.

SHAPIRO, A. S. S.; WILK, M. B. An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples). Biometrika Trust, v. 52, n. 3, p. 591

SOUZA, A. V. & KRUEGER, C. P. Avaliação da qualidade das profundidades coletadas por meio de ecobatímetro multifeixe. Anais Hidrográficos, Rio de Janeiro, n. 66, p. 90-97, 2009.

SUSAN, S.; WELLS, D. Analysis of Multibeam Crosschecks Using Automated Methods. US Hydro 2000 Conference paper, Biloxi, Mississippi. 2000.

TUKEY, J.W. Exploratory Data Analysis. Princeton, Ed. Pearson (1977).

VANDERVIEREN, E.; HUBERT, M. An adjusted boxplot for skewed distributions. Proceedings in Computational Statistics, p. 1933-1940, 2004.

VICENTE, J. P. D. Modelação de dados batimétricos com estimação de incerteza. 2011. 158 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas de informação geográfica tecnologia e aplicações)-Universidade de Lisboa, Lisboa, 2011.

VIEIRA, S. R. Geoestatística em estudos de variabilidade espacial do solo. In: NOVAIS, R. F. et al (Ed). Tópicos em ciência do solo. Viçosa: SBGS, 2000. v.1, cap.1, p.1-54.

Publicado
2019-03-29
Como Citar
FERREIRA, I. O.; EMILIANO, P. C.; DOS SANTOS, A. DE P.; MEDEIROS, N. DAS G.; DE OLIVEIRA, J. C. Proposição de um Estimador Pontual para Incerteza Vertical de Levantamentos Hidrográficos. Revista Brasileira de Cartografia, v. 71, n. 1, p. 1-30, 29 mar. 2019.
Seção
Artigos Originais

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