Efeitos da generalização cartográfica em extração de rede de drenagem gerada de forma automática: Effects of cartographic generalization on automated drainage network extraction (Élisée - Revista de Geografia da UEG, 2024)
Através de Modelos Digitais de Elevação (MDE), é possível realizar a extração automática de rede de drenagem, que além de ser um procedimento rápido, é base para a geração de outros dados em estudos hidrológicos. Entretanto, com o avanço das geotecnologias e aumento de produtos disponíveis digitalmente, muitos dados são gerados de maneira automática desprezando-se características de amostragem dos dados. Neste trabalho, as características de amostragem consideradas para a rede de drenagem foram duas: escala de visualização e influência do MDE. Para isto, foram utilizados três MDEs: ASTER-GDEM, TOPODATA e SRTM-4; e cinco escalas de representação: 1/50.000, 1/100.000, 1/150.000, 1/200.000 e 1/450.000. A rede de drenagem foi analisada em duas perspectivas: por amostras e por análise da população. De acordo com a análise com base na escala, os resultados mais satisfatórios foram na escala de 1/450.000, sendo esta a escala onde os MDEs apresentaram maior taxa de precisão (delineamento compatível a canais hídricos). Nas escalas maiores (1/50.000 e 1/100.000) os desacertos entre extração automática e canal hídrico são mais perceptíveis ao olho humano, o que influenciou na avaliação de áreas com resultado satisfatório para delineamento de cursos d’água. Na análise populacional o fator escala foi desconsiderado e o SRTM-4 foi o MDE que obteve maior precisão: 73% de regularidade com os cursos d’água.Effects of cartographic generalization on automated drainage network extraction Abstract: Through Digital Elevation Models (DEM) it is possible to perform the automatic drainage network extraction, which besides being a fast procedure it is the basis for generating other data in hydrological studies. However, with the advancement in the geotechnology and the increase in available digital products, many data are automatically generated disregarding data sampling characteristics. In this work, the sampling factor considered for the drainage network were two: scale representation and DEM influence. In order to do this, three DEMs were selected: ASTER-GDEM, TOPODATA and SRTM-4; and five scale representations: 1/50,000; 1/100,000; 1/150,000; 1/200,000 and 1/450,000. The drainage network was analyzed in two ways: by samples and by population analysis. According to the analysis by samples, the most satisfactory results were in the 1/450,000 scale, in which the DEMs demonstrated a higher accuracy rate (compatible design to water channels). In the larger scales (1/50,000 and 1/100,000) the mismatches between automatic extraction and watercourse are more perceptible to the human eye, which influenced the evaluation of areas with satisfactory results for watercourse delineation. In the population analysis, the scale factor was disregarded and the SRTM-4 was the DEM that obtained greater accuracy: 73% of regularity with watercourses. Keywords: Scale; Canopy effect; Formoso River; Remote Sensing.Efectos de la generalización cartográfica en la extracción de la red de drenaje generada automáticamenteResumen: A través de los Modelos Digitales de Elevación (MDE), es posible realizar la extracción automática de la red de drenaje, que además de ser un procedimiento rápido, es la base para la generación de otros datos en estudios hidrológicos. Sin embargo, con el avance de las geotecnologías y el aumento de los productos disponibles en formato digital, se generan muchos datos  automaticamente, sin tener en cuenta las características del muestreo de estos datos. En este trabajo, las características de muestreo consideradas para la red de drenaje fueron dos: escala de visualización e influencia del MDE. Para esto, se utilizaron tres MDE: ASTER-GDEM, TOPODATA y SRTM-4; y cinco escalas de representación: 1 / 50,000, 1 / 100,000, 1 /150,000, 1 / 200,000 y 1 / 450,000. La red de drenaje se analizó desde dos perspectivas: por muestras y por análisis de población. Según el análisis basado en la escala, los resultados más satisfactorios se dieron en la escala 1 / 450,000, que es la escala donde los MDE tuvieron la mayor tasa de precisión (diseño compatible con los canales de la red de drenaje). En escalas cartográficas mayores (1 /50,000 y 1 / 100,000) los desajustes entre la extracción automática y el canal de agua son más notorios para el ojo humano, lo que influyó en la evaluación de áreas con resultados satisfactorios para la delineación de cursos de agua. En el análisis de la población no se tuvo en cuenta el factor de escala y el SRTM-4 fue el MDE que obtuvo la mayor precisión: 73% de regularidad con los cursos de agua. Palabras clave: Escala; Efecto de dossel; Formoso Rio; Detección Remota.
Keywords: Escala; Efeito Dossel; Rio Formoso; Sensoriamento Remoto