Introducción al los Modelos Digitales de Terreno y su Análisis con Sistemas de Información...

Introducción al losModelos Digitales de Terrenoy su Análisis con SIG

Lic. Carlos Gabriel Asato2011

Curvas de Nivel y Elevación

Lic. Carlos Gabriel Asato

Curvas de Nivel o IsolíneasSon líneas que conectan puntos de igual valor (altura, concentración de elementos, etc.)Como no se puede obtener valores en cada punto de un área, se generan a partir de puntos de control dispersos en el área de estudio.Los puntos de control pueden ser ubicados aleatoriamente o dispuestos en forma regular.Ejemplos de puntos de control son: puntos altimétricos, datos de pozos, puntos de muestreo geoquímico.


La Necesidad de InterpolarEl proceso de estimación del valor de puntos intermedios se conoce como interpolación.Surge de la necesidad de estimar superficies o la variación de algún fenómeno en el espacio ( topografía, contaminación, geoquímica, geofísica, etc.) utilizando solamente algunos puntos.El resultado es un modelo representado generalmente por un mapa de isolíneas. La interpolación se puede realizar de manera gráfica (a mano e interpretada) o por medio de análisis matemáticos (utilizando programas de computación especiales).


Propiedades de los Mapas de Isolíneas y Curvas de Nivel

Son fáciles de interpretarSon auxiliares indispensables para distintos tipos de análisis, entre los más comunes:

Generación de perfiles transversalesDeterminación de PendientesRepresentación en Block Diagrama (3D)


Metodología de InterpolaciónPresupuestos

Debe haber un solo valor de elevación por puntoSe supone que el área de estudio forma una superficie continua.Los valores de altitud de puntos cercanos están relacionados


Arreglos de Puntos e Interpolación

Método de Triangulación de Delaunay.Se conectan los puntos de muestreo con rectas que definen triángulos más o menos equiangulares, se calculan los valores de puntos intermedios sobre esas rectas.

GrilladoA partir de los puntos de muestreo se generan datos interpolados organizados en grillas regulares.Se estima el valor de cada punto en función de los valores de punto de control cercanos.


Triángulos de Delaunay e Interpolación Lineal


Grillado


Algoritmos o Métodos de Interpolación más Conocidos

LinealEs el más básico y está basado en estimaciones de los valores intermedios utilizando trigonometría.

Inversa DistanciaEs un estimador que considera la distancia. Cuanto más cercano está el punto a estimar de la estación de muestreo, más parecido es su valor interpolado, cuanto más lejos, menos parecido es.

KrigingMatemáticamente complejo, basado en los estudios geoestadísticos de Krige y Matheron. Utiliza el concepto de variable regionalizada.


Interpolación Lineal


Inversa Distancia

Donde :V = Valor InterpoladoWi = Peso en función de la distancia DVi = Valor de la variable considerada en la estación


Concepto de Variable RegionalizadaEs una variable con propiedades intermedias entre una

variable verdaderamente aleatoria y una completamente determinística

A diferencia de una variable aleatoria, la variable regionalizada tiene continuidad de un punto a otro, pero los cambios en la variable son tan complejos que no pueden ser descriptos por ninguna función

determinística.

Ej: Propiedades naturales que dependen de la distribución geográfica


Sistemas Interpretados vs AutomatizadosInterpretados:

Si el geólogo es experimentado, suele ser mucho más preciso que el realizado por una computador.Difícil de realizar si se tienen que interpretar miles de puntos de control

AutomatizadosRápidosLos resultados pueden ser manipulados matemáticamente y obtenerse otros tipos de mapas (pendiente, orientación de las pendiente, etc.)Pueden inducir a grandes errores de interpretación si el muestreo o los puntos de control no son suficientes y si no se conocen las limitaciones de los datos y algoritmos de cálculo.


Parámetros Adicionales más comunes en Programas de Computación

Distancia máxima de búsqueda de puntos vecinos y número mínimo de vecinos.Distancia de extrapolación. Hasta dónde se extrapola.Intervalo entre curvas de nivel.Intervalo de Muestreo (Delaunay), Tamaño de celda en x e y (Grillado).


Práctica-Manejo del Programa SurferEtapas de Trabajo

Obtener y Organizar los DatosExtraer de un mapa la ubicación de los puntos de control según X e Y, y su correspondiente valor de Z.Llenar una planilla de cálculo con los valores de X, Y, Z organizados en tres columnas.Grabar los datos en formato texto, con extensión .csv

Realizar la Interpolación y el GrilladoElegir un método de interpolación, definir sus parámetros ( número mínimo de vecinos, distancia de selección de vecinos, tamaño de la celda, etc.)Realizar la interpolación

Desplegar los Resultados en un MapaCargar los datos de grillaDesplegar las curvas de nivel e Imprimir


Práctica-Manejo del Programa SurferObtener mapas utilizando distintos métodos:

TriangulaciónInversa DistanciaKriging

Comparar los mapas entre síDiscutir los resultados


Block Diagrama


Mapa Ejemplo

Inversa Distancia


Obtención de Datos de Elevación por Muestreo


Misión SRTM


ASTER DEM


LIDAR


Una Nota sobre Análisis más ComplejosDTM y GIS

Los datos interpolados organizados digitalmente en grillas regulares se conocen popularmente como DTM (Digital Terrain Model) o Modelos Digitales de Terreno.Los DTM son versiones más sofisticadas de representación de la elevación.Con los DTM se pueden generar mapas de curvas de nivel e hipsométricos.El DTM puede ser desplegado como una imagen en la pantalla de un computador y facilitar la interpretación de los datos visualmente.


Datos Raster y DTM


Representan Objetos geográficos que pueden ser representados como superficies continuasPropiedades

•Son continuos en el espacio •Su estructura es consecuencia de la acción de algún tipo de fenómeno físico.•Pueden ser interpretados comovariables regionalizadas

Principales Elementos de un DTMLook Up Table (Tabla de visualización)Archivo Raster

Filas y ColumnasResoluciónDatos estadísticos

SalinidadDistanciasTemperaturaTopografíaContaminaciónPrecipitaciónGeoquímicaGeofísica

DTM


Análisis de ElevaciónPendiente

Expresada en gradienteAspecto

Orientación de la PendienteModelos Sombreados

Imágenes topográficas virtuales con diferentes ángulos de iluminación


Ejemplos de Análisis con un DTMRealce

por Sombreado

100 0 100 200m

Azimuth 0°Elevación 45°

C.G. Asato, G. Zanor, D. Roverano, M.A. Gonzalez (2003)


100 0 100 200m

Pendiente Muy Fuerte

Pendiente SuavePendiente ModeradaPendiente FuertePendiente Bastante Fuerte

Mapa dePendientes


100 0 100 200m

Baja Insolación

Mapa de Areas No Insoladas


100 0 100 200m

0-1212-2424-35

35-4747-60

60-7474-8383-95

95-106

Mapa de Espesores


DEM y Exploración Minera

Campo Formoso. Bahía, Brasil. Asato, 1993

Anomalía magnética producidaPor un filón de cromita.


Modelado Geoquìmico


Ejercicios

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Data & Analytics

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