Como Criar um Modelo Digital de Terreno - Global Mapper (PT-BR)

Como Criar um Modelo Digital de Terreno - Global Mapper

Escrito por: Emily Hunt & Amanda Lind (Adaptado pela Engesat)

No setor geoespacial, siglas como DEM, DSM e DTM são frequentemente utilizadas ao se referir a dados de elevação, mas elas não são intercambiáveis. Um Modelo Digital de Elevação (DEM) é um termo geral para a representação matricial (raster) de valores de altitude, referindo-se, na maioria das vezes, a uma superfície de solo nu. Um Modelo Digital de Superfície (DSM) representa o topo da superfície terrestre, incluindo edifícios, vegetação e outras feições acima do solo. Já um Modelo Digital de Terreno (DTM) representa especificamente a superfície do solo subjacente, com estruturas e vegetação removidas.

Os Modelos Digitais de Terreno são essenciais para análises como modelagem hidrológica, geração de declividade e curvas de nível, cálculos de movimentação de terra e qualquer fluxo de trabalho que exija uma representação precisa da superfície real do solo. Nas seções a seguir, detalharemos como criar um DTM no Global Mapper®, incluindo a otimização de parâmetros, a escolha de métodos de interpolação (gridding) e a aplicação das melhores práticas para modelagem baseada em nuvens de pontos.

Modelo digital de terreno gerado exibido no visualizador 3D

Criando um Modelo Digital de Terreno no Global Mapper

A ferramenta Elevation Grid Creation (Criação de Grade de Elevação) no Global Mapper utiliza qualquer dado vetorial 3D para gerar uma camada de elevação matricial (raster), incluindo modelos digitais de terreno. Os DTMs podem ser criados em apenas alguns passos: carregue seus dados de elevação, abra a ferramenta Create Elevation Grid, escolha um método de enquadramento (binning) e clique em OK. Uma vez criados, os modelos de terreno podem ser visualizados, editados, analisados e exportados em um dos diversos formatos de elevação suportados – tudo dentro do Global Mapper.

Na prática, os DTMs são comumente derivados de LiDAR ou outras fontes de dados 3D, isolando as medições de solo e interpolando-as em uma superfície contínua. Ao criar um DTM a partir de uma nuvem de pontos, o ideal é primeiro classificar o solo utilizando as ferramentas de classificação de nuvem de pontos do Global Mapper Pro. Disponível na ferramenta Point Cloud Analysis, o processo de classificação de solo identifica e rotula automaticamente os prováveis pontos de terreno. Ao gerar a grade de elevação, você pode filtrar pela classificação para excluir pontos que não sejam do solo, garantindo que a superfície resultante represente o terreno com precisão.

Escolhendo o Método de Interpolação Adequado

Ao criar uma grade de elevação, a caixa de diálogo Create Elevation Grid oferece múltiplos métodos para interpolar dados vetoriais 3D em uma superfície contínua. As duas abordagens principais são a Rede Irregular Triangulada (TIN) e os métodos de Enquadramento (Binning). Compreender como cada método funciona ajudará você a escolher a melhor opção para seus dados e objetivos de análise.

A imagem abaixo apresenta uma comparação visual de grades de elevação geradas a partir dos mesmos dados utilizando métodos diferentes, visualizados ao longo de um caminho comum na ferramenta Path Profile (Perfil de Caminho). Neste exemplo, o método de binning produz uma superfície mais suave do que o método triangulado. Embora ambas as abordagens sejam amplamente utilizadas, o binning é a escolha mais popular no geral. Existe um debate contínuo no setor sobre qual método oferece maior precisão, mas a resposta depende amplamente de como a precisão é definida e de como a superfície resultante será utilizada. No fim das contas, o melhor método é aquele que atende às necessidades do seu projeto específico.

O Método TIN (Rede Irregular Triangulada)

O método de Rede Irregular Triangulada (TIN) é ideal para usuários que desejam uma superfície que acompanhe fielmente os pontos-chave ou significativos dos dados de origem. Utilizando essa abordagem, o Global Mapper conecta feições de pontos 3D — incluindo vértices de feições de linhas e áreas 3D — em uma rede de triângulos. O software então interpola os valores de elevação através das faces triangulares, utilizando as altitudes das feições e informações de declividade para gerar uma camada de elevação matricial (gridded) que emula uma superfície TIN. Além disso, o Global Mapper pode marcar automaticamente Pontos-Chave do Modelo (Model Key Points) para uso na criação de uma superfície simplificada, perfeitamente adequada ao processo TIN. A superfície TIN vetorial também pode ser salva, facilitando a exportação para o software CAD de sua escolha.

Processo do Método de Triangulação: 1. Dados de Origem de Curvas de Nível 2. Curvas de Nível com Vértices Conectados pela Rede de Triângulos 3. Rede de Triângulos com Grade Matricial (Raster) Interpolada 4. Camada de Elevação Matricial Final (Saída)

O Método de Enquadramento (Binning)

O Global Mapper Pro inclui diversas variações do método de enquadramento (binning), incluindo os valores Médio (Average), Mínimo (Minimum) e Máximo (Maximum). O binning é particularmente adequado para fluxos de trabalho baseados em nuvens de pontos, pois não depende de cada ponto individual para gerar a grade de saída. Em vez disso, pontos representativos são selecionados com base em suas características de elevação dentro de áreas definidas.

Caixa de diálogo de Criação de Grade de Elevação, da esquerda para a direita: Utilizando apenas feições de Linha ou Área 3D Método de Triangulação selecionado utilizando uma Nuvem de Pontos Um Método de Enquadramento (Binning) selecionado utilizando uma Nuvem de Pontos

O método de enquadramento (binning) funciona dividindo espacialmente o conjunto de dados em "bins" (recipientes ou células) que correspondem à resolução das células da grade de saída. Um único valor de elevação de cada bin é então utilizado para representar a célula correspondente na camada matricial final. O valor escolhido depende do método de binning selecionado, por exemplo, o Binning Minimum Value (Valor Mínimo) utiliza a elevação mais baixa dentro de cada bin, o que o torna especialmente útil para gerar modelos de terreno de solo nu a partir de dados LiDAR.

Refinando a Superfície do Terreno

Uma vez que a superfície do terreno foi gerada, você poderá notar áreas que se beneficiariam de uma limpeza ou refinamento adicional, particularmente onde os dados da nuvem de pontos estão incompletos ou inconsistentes. Corpos d'água, como lagoas, lagos e rios, frequentemente produzem retornos inconsistentes, o que pode introduzir ruído em uma grade de elevação. Quando um modelo de terreno inclui áreas cobertas por água, geralmente é útil nivelar essas regiões para um valor de elevação uniforme.

Isso pode ser alcançado criando uma feição de área 3D que corresponda ao tamanho do corpo d'água e incluindo-a no processo de criação da grade. Ao ativar a opção Use 3D Area/Line Features as Breaklines (Usar Feições de Área/Linha 3D como Linhas de Quebra), a elevação da feição será "gravada" na grade de saída, nivelando efetivamente a variação de elevação dentro da área definida. Essa mesma abordagem também pode ser aplicada a estradas, perímetros de edificações (building footprints) ou qualquer área onde se deseje uma elevação uniforme. Se for necessário um refinamento adicional após a geração da grade, a ferramenta Terrain Painting (Pintura de Terreno) pode ser utilizada para editar e suavizar a superfície manualmente.

Um perfil de caminho (path profile) comparando uma nuvem de pontos e a grade de terreno gerada, que utilizou uma linha de quebra (breakline) para nivelar a área da água, e a mesma grade no visualizador 3D mostrando a área da água nivelada e a margem rochosa.

Com a grade de elevação finalizada, você pode expandir suas análises no Global Mapper, crie curvas de nível, mapeie bacias hidrográficas, calcule volumes e realize uma ampla gama de análises baseadas em terreno. Explore fluxos de trabalho adicionais e dicas na nossa página de Coleção de Vídeos (Video Collection).

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Esta publicação foi escrita por Laurent Martin, formado em Agronomia e com Mestrado em Sensoriamento Remoto Aplicado no Reino Unido, é responsável pela direção da EngeSat.