Determinación de la precisión de DEMs generados con puntos digitalizados a partir de cartografía existente \n : relación con el algoritmo utilizado
Year: 2011
Type: article
Abstract: La información básica sobre el relieve\nde cuencas hidrográficas, mediante\nmetodologías analítico-descriptivas permite\ncontar con los parámetros físicos necesarios\npara el estudio de los recursos naturales\ntales como manejo integrado de cuencas,\nimpacto ambiental, degradación de suelos,\ndeforestación, conservación de los recursos\nhídricos, entre otros. Todos estos procesos\nligados a una fuerte componente espacial\npermiten el uso de sistemas de información\ngeográfica. Los Modelos Digitales de\nElevación (DEM) y sus derivados son un\ncomponente relevante de estas fuentes de\ndatos. En este trabajo se planteó evaluar\nlos DEMs, generados por captura indirecta\nde datos fuente, (puntos digitalizados sobre\nun plano, en formato papel, con curvas\nde nivel) para determinar si su calidad\naltimétrica varía con la resolución espacial\ndel mismo (tamaño de grilla). Asimismo\nse evaluó la posible existencia de alguna\ninteracción entre el software utilizado y\nlos tamaños de grilla, que podría influir\nsobre la calidad altimétrica del DEM. Se\nconcluyó que la resolución espacial afecta\nla calidad altimétrica del DEM. Se constató,\nasimismo, que es posible encontrar un\ntamaño de grilla ideal en cuanto a calidad\naltimétrica y peso informático del modelo\ndigital de elevaciones generado. Respecto\nde la existencia de una interacción entre el\ntamaño de grilla y el software, que pudieran\nafectar la calidad de los modelos obtenidos\nen función de la metodología de adquisición\nde datos fuente, se demostró que existe\nesta posibilidad cuando la base de datos\nse genera a partir de puntos digitalizados.\n
Authors: Rosatto, Héctor, Botta, Guido Fernando, Presutti, Miriam, Pruzzo, Laura, Laureda, Daniel, Tolón-Becerra, Alfredo, Rodríguez Plaza, Luis, Villalba, Gustavo Ariel, Calvo, Gabriela, Davanzo, Bárbara, Miranda, María, Meyer, Maia, Iñigo, Mabel
Language: Spanish
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7009118712