Identificação de depressões fechadas em ambiente cárstico a partir de diferentes Modelos Digitais de Elevação (MDE)

Resumo

Modelos digitais de elevação (MDE) obtidos de diferentes sistemas sensores têm sido amplamente estudados nos últimos anos, especialmente no que diz respeito a avaliação de suas consistências hidrológicas, visando avaliar a continuidade do escoamento superficial.  Essa pesquisa tem como objetivo comparar diferentes modelos na identificação de depressões fechadas classificam corretamente as dolinas em ambientes cársticos. Utilizou-se o método semiautomático de identificação de dolinas, com base em parâmetros morfomêtricos, em ambiente SIG, para identificação de feições deprimidas na região cárstica Noroeste do Grupo Bambuí, em Goiás. O software utilizado foi ArcMap 10.3. Após a preparação do modelo digital de elevação (projeção, recorte e mosaico), foi utilizada a ferramenta Fill para preenchimento de depressões nos modelos, e depois na ferramenta minus, subtraiu-se o MDE original do preenchido e transformado em shapefile para calcular as medidas de área desses polígonos que correspondentes aos modelos digitais de elevação nos fornecem os valores do Índice de Circularidade. Esses procedimentos foram replicados passo a passo para todos os modelos digitais de elevação. Desse modo, escolheu-se duas feições de Dolinas para avaliar o desempenho dos diferentes MDE, a validação dessas Dolinas se deu por meio de outros trabalhos já publicados na mesma área de estudo. Foram calculados os valores médios de área, perímetro e Índice de Circularidade e comparados os valores de área de cada Modelo Digital de Elevação gerados após o processamento. Os modelos AW3D30 NasaDEM e TanDEM-x apresentaram valores satisfatórios na delimitação dessas Dolinas.

Palavras-Chaves: Dolinas, MDE, Semiautomática.

Identifying closed depressions in karst environments from different Digital Elevation Models.

A B S T R A C T

Digital elevation models (DEM) obtained from different sensor systems have been widely studied in recent years, especially with regard to the evaluation of their hydrological consistencies, evaluating the continuity of surface runoff. This study aims the semiautomatic identification of sinkholes derived from closed depressions at different DEM from karst environments. A semiautomatic method of sinkhole identification based on morphometric parameters was applied at the northwest karst region of the Bambuí Group, in Goiás. The software used was ArcMap 10.3. After preparing the digital elevation model (projection, clipping and mosaic), the Fill tool was used to fill in depressions in the models, and then the minus tool was used to subtract the original DEM from the completed one and transform it into a shapefile to calculate the measurements. area of these polygons that correspond to the digital elevation models provide us with the values obtained for the Circularity Index. These procedures were replicated step by step for all digital elevation models. Thus, two sinkhole features were chosen to evaluate the performance of the different MDE, the validation of these sinkholes occurrence was done through databases already published for the area of study. The average values of area, perimeter and Circularity Index were calculated, and the area values of each Digital Elevation Model generated after processing were compared. The AW3D30 NasaDEM and TanDEM-x models showed satisfactory values in the delimitation of these sinkholes.

Keywords: Sinkholes, DEM, Semiautomatic.