Determinação da superfície geoidal através de Redes Neurais Artificiais

Meriéle Reinke, Mauricio Roberto Veronez, Adriane Brill Thum, Genival Correa de Souza, Paulo César Lima Segantine

Resumo


A informação da altura fornecida pelo sistema GNSS (Global Navigation Satellite System) é puramente matemática. Na maioria dos trabalhos de engenharia, a altura deve estar referenciada ao Geóide. Com um número suficiente de Referências de Nível com coordenadas horizontais e verticais conhecidas, quase sempre é possível realizar um ajuste utilizando-se o Método dos Mínimos Quadrados polinômios, que permite interpolar as ondulações geoidais. Esses polinômios são, no entanto, deficientes em extrapolar informações para fora da área de estudo. O objetivo deste trabalho é apresentar um novo método para modelar a superfície do Geóide Local baseado na técnica de Redes Neurais Artificiais. A área de estudo é a região metropolitana de São Paulo e para o treinamento da rede neural foram utilizadas as informações de ondulações geoidais advindas do programa MAPGEO2004, desenvolvido pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Em que pese estes dados possuírem um erro absoluto superior a 0,5 m, seu uso é possível no treinamento de uma rede neural, já que esta é tolerante a erros e ruídos. A eficiência do modelo foi testada em 21 pontos com ondulações conhecidas e distribuídos na área de estudo. O modelo proporcionou, a partir das discrepâncias calculadas, um erro médio quadrático de magnitude aproximada a 0,100 m.

Palavras-chave: GPS, Redes Neurais Artificiais, ondulação geoidal, MAPGEO2004, São Paulo, Brasil.

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