Brasil
In the last decades, the Geographic Information Systems (GIS) have been incorporated in the management of coastal and oceanic areas. Such GIS allow one to create maps and three-dimensional preview scenes, so it is possible to have a more realistic scenario of the seafloor morphology. Due to the diversity of possibilities concerning the application of interpolation models in specific samples which result from bathymetric surveys, it is hard to choose the interpolator which will create the most realistic surface. This study presents a statistic research which aims at identifying which interpolator makes possible the best recreation of the internal continental platform, by the towns of Paulista, Olinda and Recife, in Brazil. In order to do so, it were implemented the following interpolations: Inverse Distance Weighted, Polynomial Local, Radial Basis Functions, Polynomial Global and Kriging. The results showed that there are no meaningful differences among the Polynomial Local, Radial Basis Functions and Kriging. Therefore, the three methods may be recommended. However, as the only interpolators capable of minimizing trends and spatialize the distribution of errors on a surface, the Kriging is the most appropriate interpolator to represent a three-dimensional scenario of the studied area
Nas ultimas décadas os Sistemas de Informações Geográficas (SIG) tem sido incorporados no gerenciamento de zonas costeiras e oceânicas. Esses sistemas permitem a criar mapas e cenas de visualização tridimensional, de forma a obter uma produção mais realista da morfologia do fundo do mar. Face às inúmeras possibilidades de aplicação de modelos de interpoladores em amostras pontuais resultantes de levantamentos batimétricos, torna-se difícil escolher qual interpolador irá gerar a superfície que mais se aproxime da superfície real. Nesse trabalho, é apresentado um estudo estatístico que procurou estabelecer qual interpolador reproduz mais fidedignamente à morfologia da plataforma continental interna, adjacente aos municípios de Paulista, Olinda e Recife.
Foram implementadas as interpolações Inverso da Distância Ponderada, Polinomial Local, Funções de Base Radial, Polinomial Global e Krigagem. Os resultados das análises estatísticas indicaram que não existem diferenças significativas entre o Polinomial Local, Funções de Base Radial e Krigagem. Portanto, qualquer um desses três métodos pode ser recomendado. Entretanto, por ser o único interpolador capaz de minimizar tendências e espacialisar a distribuição da variância dos pontos interpolados sobre uma superfície, optou-se por selecionar a Krigagem como o interpolador mais indicado na representação tridimensional da área em estudo
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