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Digital terrain models (DTMs) are digital elevation models (DEMs) that represent the bare ground surface. They are created by multiple sources, including satellite remote sensing, aerial photography, and ground-based surveys, and are often combined with other data sources to create highly detailed models. As the demand for accurate and detailed information about the Earth's surface continues to grow, DTMs have become an increasingly important tool for researchers in different fields. This study aims to create a DTM with a spatial resolution of 0.50 m for São Caetano do Sul, São Paulo, Brazil, integrated with a topobathymetric map of three water courses running along the borders of the study area. For the conventional DTM generation, a WV-2 stereo pair was used. A total of 55 ground control points (GCPs) were collected using the GNSS-RTK method, being 60% used for model building and 40% employed for validation. The topobathymetric survey was accomplished using a GNSS-RTK device placed along the analyzed open streams. For validation purposes, we used bias and MAE metrics. Overall, the methodology presented in this article provides a useful approach for generating high-resolution DTMs that can be used in a range of applications, especially in urban hydrodynamic studies.

Difficulties in acquiring a complete aerial photography coverage on a regular basis in the Brazilian Amazon due to adverse environmental conditions affect the quality of the national topographic database. As a consequence, topographic information is still poor, and when available needs to be up-dated or re-mapped. In this research, altimetric information derived from RADARSAT-1 (Fine and Standard modes), SRTM3 (3 arcseconds) and ASTER (band 3N-3B) was evaluated for topographic mapping in two sites located in the region: Serra dos Carajás (mountainous relief) and Tapajós National Forest (flat terrain). The quality of the information produced from Digital Elevation Models (DEMs) was evaluated regarding field altimetric measurements. Precise topographic field information acquired from Differential Global Positioning System (DGPS) was used as Ground Control Points (GCPs) for the modeling of the stereoscopic DEMs (RADARSAT- 1, ASTER) and as Independent Check Points (ICPs) for the calculation of accuracies of the products. The accuracies were estimated by comparison of the DEMs values and real elevation values given by ICPs. The analysis was performed following two approaches: (1) the use of Root Mean Square Error (RMSE) for the overall classification of the DEMs considering the Brazilian Map Accuracy Standards (PEC) limits and, (2) calculations of trend analysis and accuracy based on a methodology that takes into account computed discrepancies and standard deviations. The investigation has shown that for flat relief, the altimetric accuracy of SRTM3 and Fine RADARSAT-1 DEMs fulfilled the PEC requirements for 1:100,000 A Class Map. However, for mountainous terrain, only the altimetry of SRTM3 and ASTER fulfilled these requirements. In addition, the performance of ASTER was slightly superior to SRTM3. However it is important to consider the difficulties in the acquisition of good stereo-pairs with optical data in the Amazon and the additional cost (GCPs) to produce ASTER DEMs. Despite showing systematic errors, the findings justify the usage of SRTM3 as a primary elevation source for semi-detailed topographic mapping in the region. It is suggested a combination of altimetry derived for SRTM3 and planimetry extracted from high-resolution SAR (ALOS/PALSAR, TerraSARX, RADARSAT-2) or if available optical data for semi-detailed topographic mapping programs in the Brazilian Amazon, where terrain information is seldom available or presents low quality.

Em novembro de 2008, chuvas intensas atingiram o estado de Santa Catarina ocasionando grandes inundações. Devido à intensa cobertura de nuvens, não foi possível adquirir imagens de satélite com sensores remotos ópticos. Por outro lado, radares imageadores de abertura sintética (SAR) de diferentes sistemas orbitais (ALOS/PALSAR, ENVISAT/ ASAR, RADASAT-2 e TerraSAR-X), coletaram imagens sobre a região. Com isso, este artigo tem como objetivo demonstrar o uso deste acervo de imagens SAR multitemporais, adquiridas sobre a região do Vale do Itajaí para o mapeamento e monitoramento de áreas afetadas por inundações. As imagens foram ortorretificadas, filtradas para redução do ruído speckle e convertidas para coeficiente de retroespalhamento (s0). O mapeamento das áreas inundadas foi realizado por meio do classificador não supervisionado ISODATA com as imagens em s0. Os resultados mostraram que imagens SAR adquiridas com distintas datas e configurações (frequência, geometria de visada e resolução espacial), possibilitaram a identificação das manchas de inundações e áreas de vegetação alagada, bem como o acompanhamento da dinâmica temporal da inundação, com rapidez e precisão. O uso da informação fornecida por sensores SAR orbitais se mostrou estratégico para ações de gerenciamento de áreas afetadas por desastres naturais, tal qual demonstrado para o evento ocorrido em Santa Catarina no final de 2008.

Em novembro de 2008, chuvas intensas atingiram o estado de Santa Catarina ocasionando grandes inundações. Devido à intensa cobertura de nuvens, não foi possível adquirir imagens de satélite com sensores remotos ópticos. Por outro lado, radares imageadores de abertura sintética (SAR) de diferentes sistemas orbitais (ALOS/PALSAR, ENVISAT/ ASAR, RADASAT-2 e TerraSAR-X), coletaram imagens sobre a região. Com isso, este artigo tem como objetivo demonstrar o uso deste acervo de imagens SAR multitemporais, adquiridas sobre a região do Vale do Itajaí para o mapeamento e monitoramento de áreas afetadas por inundações. As imagens foram ortorretificadas, filtradas para redução do ruído speckle e convertidas para coeficiente de retroespalhamento (s0). O mapeamento das áreas inundadas foi realizado por meio do classificador não supervisionado ISODATA com as imagens em s0. Os resultados mostraram que imagens SAR adquiridas com distintas datas e configurações (frequência, geometria de visada e resolução espacial), possibilitaram a identificação das manchas de inundações e áreas de vegetação alagada, bem como o acompanhamento da dinâmica temporal da inundação, com rapidez e precisão. O uso da informação fornecida por sensores SAR orbitais se mostrou estratégico para ações de gerenciamento de áreas afetadas por desastres naturais, tal qual demonstrado para o evento ocorrido em Santa Catarina no final de 2008.

Através das técnicas de modelagem digital do terreno, é possível modelar a superfície terrestre através de amostras. Essas amostras, após serem interpoladas, e de acordo com a localização, dão origem a diferentes tipos de modelos digitais. Quando a elevação da grade provém apenas de pontos localizados na superfície nua do terreno, tem-se um modelo digital de elevação; quando incorpora valores de elevação das feições naturais e artificiais situadas acima da superfície nua do terreno, tem-se um modelo digital de superfície. Neste trabalho, foram utilizadas imagens estereoscópicas do sensor a bordo do satélite IKONOS-2, com 1 metro de resolução espacial, que recobrem parte do município de Mairiporã - SP. O objetivo deste trabalho é avaliar a acurácia vertical de modelos digitais de superfície, gerados a partir de um par estereoscópico de imagens IKONOS e respectivos coeficientes polinomiais racionais (RPC), e a acurácia posicional de ortoimagens geradas a partir dos modelos digitais de superfície com maior acurácia vertical. Os modelos digitais de superfície foram gerados com cinco diferentes combinações de pontos de controle: 9, 12, 15, 18 e 21. Cada modelo e ortoimagem foram avaliados através do erro médio quadrático, com base em 21 pontos de validação levantados em campo. A modelagem RPC apresentou maior acurácia em relação à de Toutin na geração dos modelos e ortoimagem, e ainda apresenta vantagens como possibilidade de geração de modelos relativos e menor dependência do uso de pontos de controle.