Avaliação dos modelos digitais de elevação globais para o mapeamento de inundações em áreas costeiras arenosas de baixo relevo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Emmendorfer, Isadora Bicho
Orientador(a): Almeida, Luís Pedro Melo de, Leal-alves, Deivid Cristian, Arigony-neto, Jorge, Emmendorfer, Leonardo Ramos
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
DEM
IPCC
Mudanças climáticas
Sensoriamento remoto
Climate Change
Remote Sensing
Link de acesso: https://repositorio.furg.br/handle/123456789/12314
Resumo: Dissertação (Mestrado)
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spelling Emmendorfer, Isadora BichoAlmeida, Luís Pedro Melo deLeal-alves, Deivid CristianArigony-neto, JorgeEmmendorfer, Leonardo Ramos2025-03-10T19:05:02Z2025-03-10T19:05:02Z2023EMMENDORFER, Isadora Bicho. Avaliação dos modelos digitais de elevação globais para o mapeamento de inundações em áreas costeiras arenosas de baixo relevo. 2023. 119 f. Dissertação (Mestrado em Oceanografia Física, Química e Geológica) - Programa de Pós-graduação em Oceanografia Física, Química e Geológica, Instituto de Oceanografia, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2023.https://repositorio.furg.br/handle/123456789/12314Dissertação (Mestrado)Essa dissertação de mestrado em Oceanologia analisou os principais modelos digitais de elevação globais (DEM’S) para estimar a inundação costeira em uma região low- lying. Para avaliar esses aspectos, foi necessário compreender o comportamento dos DEM’S em critérios geomorfológicos (análise de galgamento) e seus parâmetros estatísticos e também a caracterização da distribuição das classes inundadas. Além disso, foi necessário conhecer as estimativas projetadas pelo IPCC (Painel intergovernamental de mudanças climáticas) e seus principais conceitos atribuídos. Onde, este órgão intergovernamental considera que o nível do mar está projetado para subir ao longo do século XXI devido às mudanças climáticas, sendo necessário assegurar que as modelagens feitas para estimar o aumento do nível do mar (SLR) sejam realizadas de forma precisa e que representam as inundações, permitindo uma gestão eficaz da zona costeira. Neste sentido, temos os modelos digitais de elevação (DEMs) que são parte integrante da modelagem da SLR, todavia estão sujeitos a diversas imprecisões. Os erros intrínsecos dos DEMs levam à incerteza na saída de modelos de inundação SLR, podendo resultar em uma má gestão costeira. Neste trabalho avaliamos cinco modelos digitais de elevação globais, sendo eles: ALOS, ALOS-PALSAR, ASTER, SRTM e TanDEM-X e um modelo digital de elevação local de alta resolução (UAV), e analisando suas respectivas estatísticas (RMSE, R², ME e Mean) e suas profundidades e extensão de inundação. Como resultados obtivemos que o DEM’S ALOS e TanDEM-X são os DEM’S os quais se assemelham mais com o UAV no caráter de inundação, extensão e profundidade, sendo que o TanDEM- X conseguiu identificar com maior precisão vias e estruturas inundadas além de apresentar a porcentagem de inundação mais próxima ao do UAV.This master's thesis in Oceanology analyzed the main global digital elevation models (DEM'S) to estimate coastal flooding in a low-lying region. To evaluate these aspects, it was necessary to understand the behavior of DEM'S in geomorphological criteria (overtopping analysis) and its statistical parameters and also to characterize the distribution of flooded classes. Furthermore, it was necessary to know the estimates projected by the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) and its main concepts attributed. Where, this intergovernmental body considers that sea level is projected to rise throughout the 21st century due to climate change, it is necessary to ensure that the modeling carried out to estimate sea level rise (SLR) is carried out accurately and that represent floods, allowing for effective management of the coastal zone. In this sense, we have digital elevation models (DEMs) that are an integral part of SLR modeling, however they are subject to several inaccuracies. The intrinsic errors of DEMs lead to uncertainty in the output of SLR flood models, which can result in poor coastal management. In this work we evaluate five global digital elevation models, namely: ALOS, ALOS-PALSAR, ASTER, SRTM and TanDEM- X and a high-resolution local digital elevation model (UAV), and analyze their respective statistics (RMSE, R², ME and Mean) and their flood depths and extent. As results we obtained that the DEM'S ALOS and TanDEM-X are the DEM'S which are most similar to the UAV in terms of flooding, extension and depth, and the TanDEM-X was able to identify flooded roads and structures with greater precision in addition to presenting the flood percentage closest to that of the UAV.porDEMIPCCMudanças climáticasSensoriamento remotoClimate ChangeRemote SensingAvaliação dos modelos digitais de elevação globais para o mapeamento de inundações em áreas costeiras arenosas de baixo relevoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINALIsadora Bicho Emmendorfer.pdfIsadora Bicho Emmendorfer.pdfapplication/pdf9846325https://repositorio.furg.br/bitstreams/e31efdda-fceb-4d07-a3e6-ddd3678e4795/download2f7a5499119c53a02aefedf3b56db3a1MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstreams/68897319-4fd2-4eb0-9731-ddb7b93f291f/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXTIsadora Bicho Emmendorfer.pdf.txtIsadora Bicho Emmendorfer.pdf.txtExtracted texttext/plain25198https://repositorio.furg.br/bitstreams/d2d517eb-929f-4170-a662-6cbf0ada5a57/download034e9705b5c4758af9dea1eeb8fa9512MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILIsadora Bicho Emmendorfer.pdf.jpgIsadora Bicho Emmendorfer.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4304https://repositorio.furg.br/bitstreams/cc9b796a-27ed-4d32-be0e-c442165c88ed/download60ccc80228d26d647868d2875bfccc6eMD54falseAnonymousREAD123456789/123142025-12-10 01:27:50.057open.accessoai:repositorio.furg.br:123456789/12314https://repositorio.furg.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestrepositorio@furg.br||sib.bdtd@furg.bropendoar:2025-12-10T04:27:50Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)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