Submitted by Romulus Lima (romulus.lima@ufpe.br) on 2015-03-04T18:22:54Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Marcondes Marroquim Santiago.pdf: 3489125 bytes, checksum: 72f11a6dd5bdafe0a78d84b7bad260ea (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-04T18:22:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Marcondes Marroquim Santiago.pdf: 3489125 bytes, checksum: 72f11a6dd5bdafe0a78d84b7bad260ea (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013 / CAPES / Modelo Digital de Elevação (MDE) do ASTER-2 é um modelo obtido a partir de imagens estereoscópicas orbitais que recobre uma área de extensão global, entre as latitudes 83ºN e 83ºS. O United States Geological Survey (UGSS) e o Earth Remote Sensing Data Analysis Center (ERSDAC) desenvolveram estudos sobre a precisão desse modelo, com base no Erro Médio (EM) e no Desvio Padrão ( ) deste erro, chegando a valores diferentes. A declividade é um produto derivado do MDE, obtida por operações de vizinhança sobre ele. Levando-se em consideração a incerteza do MDE ASTER-2, essa pesquisa teve por objetivo analisar e mensurar o efeito da mesma sobre a variável declividade, a partir dos indicadores da USGS e da ERSDAC. Para atender esse objetivo, foi empregado o Método de Simulação Monte Carlo de forma a gerar grades de incertezas altimétricas que deram origem a grades de declividade. Essas grades foram averiguadas em relação ao Coeficiente de Variação (CV), destacando-se as seguintes conclusões: (i) as áreas planas são mais difíceis de serem identificadas pelo MDE ASTER-2; (ii) em função do modelo matemático empregado pelo CV, seu valor tende a aumentar exponencialmente a medida que a média das declividades tende a zero e isso acontece em regiões planas; (iii) o menor valor de declividade que pode ser identificado pelo ASTER-2 é 13.89% com um de nível de confiança de 0,05%. Também foi analisada a estratificação da declividade proposta pela EMBRAPA/IBGE, INCRA e Zoneamento Ecológico Econômico (ZEE). Esses órgãos empregam diferentes pontos de corte para as classes e por isso diferentes realidades foram detectadas. Os mapas se mostraram uma excelente forma de interpretar essas realidades.