| Revue: | Boletim de ciencias geodesicas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000316206 |
| ISSN: | 1413-4853 |
| Autores: | Souza, Elaine Cristine Barros de1 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal do Parana, Curso de Pos-Graduacao em Ciencias Geodesicas, Curitiba, Parana. Brasil |
| Año: | 2006 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Volumen: | 12 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 195-214 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en inglés | The main purpose of this investigation is to generate a three-dimensional model of the ocean relief from bathymetric data, ba sed on the concept of Artificial Neural Networks (ANN). The data used in the inve stigation were collected by “Polarstern” ship (AWI-Germany) with the multibeam system Hydrosweep DS-2. The area is located between Ireland an United Kingdom (Pelagia Province). In this first stage of the processings, as entrance variables for the training of the net, it was adopted the horizontal positions of the dephts (coordinates E, N); and also linear weights were attributed to the angles of incidence of the beams. In a second stage it was also used the horizontal coordinates E, N of a grid generated by the interpolation algorithm, the Inverse Distance to a Power. This way, the grids were to generalized by the net in the same positions of the grid Inverse Distance to a Power which was adopted as being the reference model “field truth”, aiming at obtaining the RNA grid in the same positions of the Inverse Distance to a Power grid. The processing verifications were made by qualitative and quantitative analyses, of the behavior of the interpolated depths and of the generalizen grids by the net. For such analyses it was used verification elements. The study shows that the proposed method is able to produce results that satisfy the precision of the equipament (multibeam), according to the manufacturer and also according to specifications of the International Organization of Hydrographic that indicates an aceptabl e error of being 17 m the maximum error allowed for this case. The ANN showed results with a maximum error of 14 m |
| Resumen en portugués | Este trabalho propõe um método para modelagem do relevo oceânico a partir de dados batimétricos usando Redes Neurais Artificiais (RNA). Os dados utilizados foram coletados pelo navio Polarstern (AWI-Alemanha) com o sistema multibeamHydrosweep DS-2. A área situa-se entre a Irlanda e o Reino Unido (Província de Pelágia). Na primeira etapa dos processamentos, como variáveis de entrada para o treinamento da RNA, foram adotadas as posições planimétricas das profundidades (coordenadas E, N); outra variável foi o peso atribuído aos ângulos de incidência dos feixes. Numa segunda etapa foram utilizadas as coordenadas E, N de uma grade gerada pelo interpolador Inverso do Quadrado da Distância (IQD), para que as grades generalizadas pela rede tivessem as mesmas posições da grade IQD (modelo de referência). As verificações foram realizadas mediante o comportamento das profundidades interpoladas e das grades generalizadas pela rede, fazendo uso de elementos amostrais de verificação. O método proposto gerou resultados queatenderam a precisão do equipamento, conforme o fabricante e a Organização Internacional de Hidrografia que preconizam 1% da lâmina d´ água para a categoria de profundidades em questão, sendo o erro máximo permitido neste caso de 17 m. A RNA forneceu resultados cujo erro máximo foi de 14 m |
| Disciplinas: | Geociencias |
| Palabras clave: | Cartografía, Geodesia, Batimetría, Redes neuronales artificiales, Modelos digitales del terreno (MDT) |
| Keyword: | Earth sciences, Geodesy, Bathymetry, Artificial neural networks, Digital terrain models (DTM), Cartography |
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