Comparison and Evaluation of Digital Elevation Models of SRTM, ASTER, TANDEM/TERRASAR –X, NASADEM, COPERNICUS DEM and ALOS PALSAR sensors for digital land analysis for applications in basic sanitation

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v12i1.39350

Keywords:

Digital elevation model; Digital terrain model; Remote sensing; Geoprocessing.

Abstract

Digital Elevation Models (DEMs) are mathematical models that reproduce a topographic surface from Cartesian coordinates “x and y”, with altimetric attributes “z”, where “z” represents the variation of a surface. The MDEs have several applications, they can be used in the management of water and environmental resources. In this context, the objective of this work was to compare different sensor systems, SRTM (1, 2 and 3), COPERNICUS DEM, TopoData, ASTER GLOBAL DEM 2 and ALOS PALSAR, through a binomial system formed by the altimetric variables, verifying the dispersion and precision through the MDE data, also through the physical analysis of the altimetric profile resulting from the longest thalweg in the municipality of São Carlos. The analysis also consisted of the statistical evaluation of the MDE with Student's T Test and Analysis of Variance (ANOVA). Continuing with the Slope Orientation Maps, verifying which were the predominant slopes, by the Altimetric Profiles of the MDEs showing small differences in elevation and, according to the analyzed pair, positional differences. The best correlation occurred between the SRTM sensors, while the worst was given by the TANDEM/TERRASAR-X family sensors. As for the physical (visual) and statistical comparisons of the MDE data, the pertinence is affirmed regarding the similarity of the SRTM 30, TopoData and NASADEM sensors, the greatest difference between ASTER GDEM and TANDEM/TERRASAR-X. The difference is due to the MDE constitution process, mainly due to the spatial resolution of each.

References

Abrahão, N. (2020). Aplicações GIS para empresas de Saneamento Básico. São Paulo. Ed. ABES. 441 p

Brasil. Congresso. Senado. (1984). Decreto nº 89.817, de 20 de junho de 1984. Estabelece as Instruções Reguladoras das Normas Técnicas da Cartografia Nacional Reguladoras das Normas Técnicas da Cartografia Nacional. 1. ed. Brasilia, DF: Casa Civil, 20 jun. 1984.http://legislacao.planalto.gov.br/legisla/legislacao.nsf/Viw_Identificacao/DEC%2089.817-1984?OpenDocument.

Braz, A. M. (2018). Análise da diferença entre dados altimétricos em uma bacia hidrográfica através da comparação entre modelos digitais de elevação. Ateliê Geográfico, Goiânia, v. 12, n. 1, p. 71-96.

Chagas, C.S et al. (2010). Avaliação de Modelos Digitais de Elevação para aplicação em um mapeamento digital de solos. Campina Grande, Agriambi, v. 14, n. 2. http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662010000200014.

Duarte, M. L. et al. (2019). Evaluation of digital elevation models in the delimitation of hydrographic basins in the south of Amazonas region. Journal Of Hyperspectral Remote Sensing. 99-107. https://www.researchgate.net/publication/340242485_Avaliacao_de_Modelos_Digitais_de_Elevacao_na_delimitacao_de_bacias_hidrograficas_na_regiao_Sul_do_Amazonas.

Egg, G. C., Gripp Junior, J., Medeiros, N. das Graças. (2013). Geração de Modelos Digitais de Superfície compostos utilizando imagens do sensor Prism/Alos. Revista Brasileira de Cartografia, Viçosa, v. 5, n. 65, p. 951-966, http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/download/43873/23137/0.

EMBRAPA. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (2012). Análise Morfométrica de Bacia Hidrográfica – Subsídio à Gestão Territorial Estudo de caso no Alto e Médio Mamanguape. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/84896/1/0000010346-BPD-Analise-morfometrica.pdf.

Fathy, I. et al. (2019). Effect of Topographic Data Accuracy on Watershed Management. International Journal of Environmental Research And Public Health, [S.L.], v. 16, n. 21, p. 4245-4266, 1. MDPI. https://www.mdpi.com/1660-4601/16/21/4245/html.

Florenzano, T. G. (2008). Sensoriamento Remoto para Geomorfologia. In: FLORENZANO, T. G. (Org). Geomorfologia: conceitos e tecnologias atuais. São Paulo. Ed. Oficina de Textos.

INPE. Instituto de Pesquisas Espaciais (2009). TopoData: banco de dados geomorfométricos do brasil. Banco de Dados Geomorfométricos do Brasil. http://www.dsr.inpe.br/topodata/index.php.

Iorio, M. M. et al. (2012). Avaliação de Modelos Digitais de Elevação extraídos de imagem ALOS/PRISM e comparação com os modelos disponibilizados gratuitamente na web. Mato Grosso do Sul. Geociências, v. 31, n. 4. http://www.ppegeo.igc.usp.br/index.php/GEOSP/article/view/7222.

Keys, L., & Baade, J. (2019) Uncertainty in Catchment Delineations as a Result of Digital Elevation Model Choice. Hidrology. Jena, p. 1-22. https://www.mdpi.com/2306-5338/6/1/13/htm.

Littidej, P., & Buasri, N. (2019). Built-Up Growth Impacts on Digital Elevation Model and Flood Risk Susceptibility Prediction in Muaeng District, Nakhon Ratchasima (Thailand). Water, [S.L.], v. 11, n. 7, p. 1496-1525. MDPI http://dx.doi.org/10.3390/w11071496: https://www.mdpi.com/2073-4441/11/7/1496.

Macêdo, R. J Arruda de. (2018). Comparação entre Modelos Digitais de Elevação dos Sensores SRTM E ALOS PALSAR Para Análise Digital De Terreno. Revista Contexto Geográfico, [s. l], v. 3, n. 6, p. 47-55. https://www.seer.ufal.br/index.php/contextogeografico/article/view/6968.

Marion, A. F., Santos, E B dos., Hendges, E R. (2015) Análise De Modelos Digitais de Elevação para Modelagem do Relevo no município de Francisco Beltrão – PR. Revista de Geografia Acadêmica. Francisco Beltrão, p. 50-60. https://www.researchgate.net/publication/288903985_ANALISE_DE_MODELOS_DIGITAIS_DE_ELEVACAO_PARA_MODELAGEM_DO_RELEVO_NO_MUNICIPIO_DE_FRANCISCO_BELTRAO_-_PR.

Matsumoto, P. S. S., Flores, E. F. (2012). Estatística espacial na geografia: um estudo dos acidentes de trânsito em presidente prudente – SP. Geoatos Revista Geografia em Atos, Presidente Prudente, v. 1, n. 12, p. 95-105. https://revista.fct.unesp.br/index.php/geografiaematos/article/view/1755/matsumoto.

Melgaço, L. M., Souza Filho, C. R., Steinmayer, M. (2005). Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 12. Uberaba. Comparação entre modelos digitais de elevação gerados por sensores ópticos e por radar. Goiania. INPE, 2005. 6 p. http://marte.sid.inpe.br/col/ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.23.00.56/doc/1215.pdf.

Mendonça Júnior, M. G., & Issmael, L S. (2020). Mito: Precisão e exatidão são sinônimos. x Fato. É importante entender os significados dos termos que relacionam os conceitos físicos e estatísticos com a mensuração em geoinformação. In: Luiz Ugeda (São Paulo). Ordem dos Advogados do Brasil. Geodireito - Mitos e Fatos. São Paulo. Instituto Geodireito. p. 1-134.

Meena S.R., Nachappa T.G. (2019) Impact of spatial resolution of digital elevation model on landslide susceptibility mapping: A case study in Kullu Valley, Himalayas, Geosciences, 9 (8), DOI: 10.3390/geosciences9080360.

Miliaresis, G. C. (2008). The Landcover Impact on the Aspect/Slope Accuracy Dependence of the SRTM-1 Elevation Data for the Humboldt Range. Sensors. Rion, p. 3134-3149. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27879870/.

Mouratidis, A., Ampatzidis, D. (2019). European Digital Elevation Model Validation against Extensive Global Navigation Satellite Systems Data and Comparison with SRTM DEM and ASTER GDEM in Central Macedonia (Greece). International Journal of Geo-Information (ISPRS). Aristotle, p. 1-18 https://www.mdpi.com/2220-9964/8/3/108.

Olaya, F. V. (2004). Hidrología Computacional y Modelos Digitales del Terreno. Teoria-practica-y-filosofia-de-una-nueva-forma-de-analisis-hidrologico 1 v.

Oliveira, C. G., Paradella, W. (2008). An Assessment of the Altimetric Information Derived from Spaceborne SAR (RADARSAT-1, SRTM3) and Optical (ASTER) Data for Cartographic Application in the Amazon Region. Sensors, v. 8, n. 6, p. 3819-3829. http://dx.doi.org/10.3390/s8063819.

Oliveira, C. H. (1996). Planejamento ambiental na cidade de São Carlos (SP) com ênfase nas áreas púbicas e áreas verdes: diagnóstico e proposta Universidade Federal de São Carlos. São Carlos, pp.22.

Oliveira, P. T. S. (2010). Caracterização morfométrica de bacias hidrográficas através de dados SRTM. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. Campina Grande. 819 à 825. http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662010000800005

Paradella, W. R., Mura, J. C., Gama, F. F. (2021). Monitoramento DInSAR para mineração e geotecnia. São Paulo. Ed. Oficina dos Textos. 160 p.

Pompermayer, R., C. (2013). Modelagem hidrológica técnicas de geoprocessamento aplicadas ao modelo SCS – Soil Conservation Service – Curve Number. 95 f. Universidade Federal de Minas Gerais. Belo Horizonte. http://www.bibliotecadigital.ufmg.br/dspace/handle/1843/IGCM-9QEM87

Solberg, S., Astrup, R., Weydahl, D. (2013). Detection of Forest Clear-Cuts with Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and Tandem-X InSAR Data. Remote Sensing, [S.L.], v. 5, n. 11, p. 5449-5462. MDPI. https://www.mdpi.com/2072-4292/5/11/5449.

Trevisan, D. P., & Moschini, L. E. (2016). Determinação da fragilidade ambiental do município de São Carlos, São Paulo, Brasil. Geografia Ensino & Pesquisa, [S.L.], v. 20, n. 3, p. 159-167. Universidad Federal de Santa Maria. https://www.researchgate.net/publication/312070404_Determination_of_areas_with_environmental_fragility_of_the_city_Sao_Carlos_Sao_Paulo_Brazil.

Ye, X., Guo, Q., Zhang, Z., Xu, C. (2019). Assessing Hydrological and Sedimentation Effects from Bottom Topography Change in a Complex River–Lake System of Poyang Lake, China. Water, [S.L.], v. 11, n. 7, p. 1489-1502. MDPI AG. http://dx.doi.org/10.3390/w11071489. https://www.mdpi.com/2073-4441/11/7/1489/htm.

Yogi, F. (2018). Parâmetros de estudo em vazão de projeto para renovação de outorga de barramento. 120 f. Universidade Federal de São Carlos. Sorocaba.

Published

05/01/2023

How to Cite

YOGI, F.; STANGANINI, F. N. . Comparison and Evaluation of Digital Elevation Models of SRTM, ASTER, TANDEM/TERRASAR –X, NASADEM, COPERNICUS DEM and ALOS PALSAR sensors for digital land analysis for applications in basic sanitation. Research, Society and Development, [S. l.], v. 12, n. 1, p. e13812139350, 2023. DOI: 10.33448/rsd-v12i1.39350. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/39350. Acesso em: 23 nov. 2024.

Issue

Section

Exact and Earth Sciences