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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Noetzold, Rafael | - |
| Autor(es): dc.creator | Alves, Marcelo de Carvalho | - |
| Autor(es): dc.creator | Gallon, Rogério Antonio | - |
| Autor(es): dc.creator | Oliveira, Maicon José Peres Arruda | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:00:55Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:00:55Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-03-04 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-03-04 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2014 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/39147 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1152466 | - |
| Descrição: dc.description | It was studied the spatial variability of elevation obtained by GNSS, SRTM and ASTER GDEM. And 3,884 altitude data were collected with receptors Global Navigation Satellite Systems (GNSS). Altitude data from SRTM and ASTER models extracted by the nearest neighbor technique were used for comparison. The geostatistical analysis was performed by adjusting semivariogram spherical, exponential and gaussian being used the Akaike information criterion, the sum of squares value and kriging standard deviation to select the best fit model. Then, the interpolation of the data by ordinary kriging. Geostatistical possible to characterize the structure and magnitude of spatial dependence of altitude. There was spatial dependence for the three data sets studied. For GNSS data, ASTER and SRTM the best model is the spherical. The largest error of kriging were obtained by SRTM data and the least error for GNSS data. | - |
| Descrição: dc.description | Foi estudada a variabilidade espacial da altitude obtida por GNSS, ASTER GDEM e SRTM. Foram coletados com receptores Global Navigation Satellite Systems (GNSS) 3884 dados de altitude, e utilizados para comparação, os dados de altitude dos modelos SRTM e ASTER, extraídos pela técnica do vizinho mais próximo. A análise geoestatística foi feita por meio de ajustes de semivariograma esférico, exponencial e gaussiano, sendo utilizado o critério de informação de Akaike, a soma de quadrados e o desvio padrão da krigagem para escolha do melhor modelo de ajuste. Em seguida, efetuou-se a interpolação dos dados por krigagem ordinária. A geoestatística possibilitou caracterizar a estrutura e a magnitude de dependência espacial da altitude. Ocorreu dependência espacial para os três conjuntos de dados estudados. Para os dados do GNSS, ASTER e SRTM, o melhor modelo foi o esférico. Os maiores erros da krigagem foram obtidos pelos dados SRTM e, os menores erros pelos dados GNSS. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| ???dc.source???: dc.source | Revista Brasileira de Geomática | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Geoestatística | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Critério de informação de Akaike | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelo esférico | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Krigagem | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Geostatistics | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Akaike´s Information Criterion | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Spherical model | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Kriging | - |
| Título: dc.title | Variabilidade espacial da altitude elipsoidal determinada por GNSS, ASTER GDEM e SRTM | - |
| Título: dc.title | Spatial variability of ellipsoidal altitude determined by GNSS, ASTER GDEM and SRTM | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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