Processamento dos Dados de Campo

3.4.1 Processamento e Análise dos Dados Batimétricos

Inicialmente, em gabinete todas as profundidades foram reduzidas a um datum constante onde o zero relativo aproxima-se do zero absoluto estabelecido para o nível de águas médias mais baixas da maré de sizígia, em seguida os dados de profundidade foram analisados e filtrados para corrigir eventuais erros.

No processamento e pós-processamento dos dados foram utilizados os softwares HYPACK 2010 e AutoCad 2010, respectivamente. No processamento os dados foram editados para que os problemas ocorridos durante a aquisição fossem corrigidos, ou seja, retirada dos “spikes” (Figura 3.12). Durante este processo também se efetivou a correção do nível da maré, ou seja, os dados levantados foram reduzidos para uma mesma situação de maré, tendo como base os dados obtidos através da estação maregráfica instalada temporariamente no Porto de Areia Branca. Após todos estes procedimentos, os dados foram sorteados com espaçamento de raio 04 e exportados no formato *.DXF para que se realizasse o pós-processamento.

(b)

(a)

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Figura 3.12: Edição dos perfis batimétricos no software Hypack 2011 e retiradas dos spikes.

O pós-processamento se deu no ambiente dos softwares acima mencionados e se inicia com a importação dos dados, que consiste de uma planilha onde se tem os pontos amostrados com hora da aquisição, profundidade, latitude, longitude e observações referentes a determinados trechos do perfil. Inicialmente, estes dados foram plotados sob a base cartográfica, para que se possa verificar a confiabilidade desta base e utilizá-la na edição final dos dados.

3.4.2 Delimitação das Subáreas para Elaboração dos Mapas de Morfologia de Fundo

Nesta etapa o estudo se propôs a comparar os dados da Carta Batimétrica nº. 720 da DHN/CHM de 2009 com os dados coletados in situ em 2010 (denominados aqui como Termisa 2010). Devido a isso o processamento e a análise dos dados batimétricos, teve como produto quatro cartas batimétricas 2D no padrão DHN, sendo duas cartas batimétricas 2D pelo método da Krigagem e duas pelo método Vizinho Natural, apresentando as profundidades em metros.

Na graduação da escala de cores prevalece o azul equivalendo as áreas com menor profundidade e rosa para as áreas com maior profundidade, na escala de 1:2.500.

Cada uma das quatro cartas batimétricas recebeu a delimitação de quatro subáreas tracejadas em vermelho como mostra a Figura 3.13, para geração dos mapas de morfologia de fundo em 3D apenas para o trecho do canal submerso, então a partir disso foram gerados 8 mapas de morfologia de fundo.

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Figura 3.13: Carta Batimétrica nº. 720 da DHN/CHM, mostrando a área sondada e as 4 subáreas ao longo do canal de acesso e da bacia de evolução do Terminal Salineiro de Areia Branca/RN, pelo método interpolador Krigagem.

Após esta etapa de comparação entre os mapas em 2D, ainda foram criados dois mapas de morfologia de fundo da área de estudo completa com os dados de campo de 2010 para comparar as feições entre a Krigagem e Vizinho Natural.

3.4.3Estatística Descritiva dos Dados Batimétricos

Para o cálculo da estatística descritiva dos dados batimétricos, utilizou-se três conjuntos de dados: o primeiro conjunto de dados obtido a partir da digitalização manual da Carta Náutica da região nº 720 (DHN, 2009) compreendendo a área do Porto Ilha, disponibilizada em formato raster na Internet pela DHN. O segundo conjunto de dados batimétricos refere-se ao obtido a partir de

51 levantamento batimétrico in situ realizado no período de 25 a 27 de outubro de 2010, ao longo do canal de acesso e da bacia de evolução do Terminal Salineiro de Areia Branca. E o terceiro conjunto de dados refere-se aos valores de batimetria extraídos de uma imagem de satélite Landsat 7 ETM+ (05/07/2014) e Landsat 8 OLI (01/08/2015).

Após esta etapa inicial, foi feita a reamostragem e interpolação dos dados utilizando o Software ArcGis com os dois métodos: Natural Neighbor (Vizinho Natural) e Kriging (Krigagem) e para o cálculo das estatísticas descritivas e geração de mapas batimétricos e posterior comparação entre os mapas de morfologia de fundo.

De acordo com Moura (2010), entre os doze métodos testados por ele, os dois citados acima estão entre aqueles que reproduzem de maneira mais real as feições submersas. E de acordo com o manual do Software Surfer (2008) e com Yang et al. (2004), as características gerais dos métodos de interpolação/aproximação utilizados são descritas com as seguintes definições:

a) Natural Neighbor (Vizinho Natural) – gera bons contornos para áreas que apresentam densidade variada de dados. Utiliza-se de uma média ponderada dos pontos de dados vizinhos, considerando como peso as 53 áreas dos Polígonos de Thiessen (Procedimento utilizado para dividir uma área em polígonos, de modo que todos os locais ligados a um ponto central determinado estejam englobados no mesmo polígono. As linhas demarcatórias são definidas em posições equidistantes entre dois pontos adjacentes) que são usados no algoritmo de interpolação dada pela fórmula

𝑃 =

∑ . Esse método não extrapola valores de ‘z’ para fora do domínio. b) Kriging (Krigagem) – é um dos métodos mais flexíveis e é útil para quase toda distribuição de dados, produzindo mapas com boa coerência visual a partir de dados irregularmente espaçados. A krigagem pode gerar uma interpolação exata ou com alisamentos, dependendo dos parâmetros especificados pelo usuário. Para grandes conjuntos de dados, a krigagem pode ser lenta. Ela pode extrapolar valores de ‘z’ para fora do domínio. Neste trabalho foi aplicado o default do software Surfer 8.0, sendo a Krigagem representada pela equação (𝑍 = ∑ 𝑊 𝑍 ), onde o valor a ser estimado (ZA) é o somatório dos produtos entre os valores da variável obtidos nos pontos

conhecidos (Zi) e os respectivos pesos calculados (Wi) para os pontos i, com i variando de 1 até

N.

As características gerais dos métodos de interpolação utilizados são apresentadas na Figura 3.14.

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Figura 3.14: Comparação entre os métodos de interpolação: A) Vizinho Natural (Polígonos de Thiessen) e B) Krigagem (extraído de Günter Blöschl and Rodger Grayson - Spatial Patterns in Catchment Hydrology Observations and Modelling – Modificado de Walter Collischonn).

3.4.4 Medidas Estatísticas de Erro

Existem na literatura diversas medidas de erro disponíveis, podendo-se citar, dentre elas, comparações gráficas, diagramas de dispersão, coeficiente de correlação, erro quadrático acumulado, raiz do erro médio quadrático (RMSE), erro percentual médio absoluto (MAPE).

Nesta tese, além da estatística descritiva dos dados, foram usadas duas medidas de erro (MAPE e RMSE), e o coeficiente de correlação (R²). Adotou-se, ainda, o índice de concordância (d) definido por Willmott et al. (1985), que se reflete num valor adimensional entre 0 e 1, indicando uma maior concordância entre os dados observados e previstos na medida em que esse valor se aproxima de 1. As equações para os cálculos dessas medidas e índices estão apresentadas a seguir:

53 Onde O e P são os valores observados e previstos (interpolados), e , suas respectivas médias.