Submitted by Everaldo Pereira (pereira.evera@gmail.com) on 2017-02-20T17:46:45Z No. of bitstreams: 1 Tese_Joanito de Andrade Oliveira_12_12_2014.pdf: 2512245 bytes, checksum: 4f4ef94198f3f6ea948d03376fc71473 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-20T17:46:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Joanito de Andrade Oliveira_12_12_2014.pdf: 2512245 bytes, checksum: 4f4ef94198f3f6ea948d03376fc71473 (MD5) / A integração de métodos para cálculo de perdas de solo por erosão hídrica, utilizando um sistema de geoprocessamento, é importante para permitir estudos da erosão do solo em grandes áreas. Procedimentos baseados em Sistema de Informação Geográfica (SIG) são utilizados em estudos de erosão do solo. No entanto, na maioria dos casos, é difícil integrar as funcionalidades do SIG em uma única ferramenta para calcular os fatores existentes nos modelos de predição de perdas de solo. Desta forma, desenvolveu-se um sistema capaz de combinar os fatores da Equação Universal de Perdas de Solo (EUPS) com as funcionalidades computacionais de um SIG. O GISus-M (GIS-based procedure for automatically calculating soil loss from the Universal Soil Loss Equation) fornece ferramentas para calcular o fator topográfico (fator LS) e do uso e ocupação do solo (fator C) a partir de métodos de utilização de dados de sensoriamento remoto. O cálculo do fator topográfico em um GIS requer não só uma alta resolução espacial do modelo digital de elevação (DEM), mas também uma acurácia vertical que garanta a confiabilidade da representação cartográfica dos dados de elevação. Este estudo apresenta o desenvolvimento de uma extensão SIG e a implementação de métodos de acurácia vertical, como o National Standard for Spatial Data Accuracy (NSSDA) e o Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC). Os outros fatores necessários na aplicação da EUPS, incluindo a erodibilidade do solo, a erosividade das chuvas, e as práticas de conservação, também estão integrados nesta ferramenta. Utilizou-se o sistema GISus-M em uma aplicação na sub-bacia do Ribeirão do Salto. A partir do sistema proposto, foi possível trabalhar com diferentes formato de dados, tornando a extensão GIS desenvolvida, uma ferramenta útil para pesquisadores e tomadores de decisão no uso dos dados espaciais para criar cenários futuros de risco de erosão. Utilizou-se os dados de elevação do SRTM X-band (30m), C-band (90m) e NED USGS (10m) para avaliar os métodos de acurácia vertical implementados no GISus-M. A acurácia vertical dos três DEMs foi avaliada utilizando pontos do LiDAR como dados de referência em toda área de estudo. Os métodos apresentados foram aplicados na bacia hidrográfica Walnut Gulch (WGEW), Arizona. O resultado do teste da com 40 pontos de controle (valores z) para cada cobertura do solo em termos da National Standard for Spatial Data Accuracy mostrou que a máxima precisão vertical é de 14.72m e 4.42m para SRTM de 90m e 30m, respectivamente, e é melhor do que os 16 metros descrito nas especificações da missão SRTM. De acordo com as normas do padrão de exatidão cartográfica para a escala de 1: 25.000, o SRTM (90m) não foi classificado. No entanto, o SRTM (30m) e NED USGS (10m) foram classificados para a classe A e B, respectivamente, na mesma escala. Os resultados apresentaram a importância da aplicação da análise da acurácia vertical para identificar erros sistemáticos e definir a maior escala de mapeamento para um determinado DEM. / ABSTRACT - The integration of methods for calculating soil loss caused by water erosion using a geoprocessing system is important to enable investigations of soil erosion over large areas. GIS-based procedures have been used in soil erosion studies; however in most cases it is difficult to integrate the functionality in a single system tool to compute all soil loss factors. We developed a system able to combine all factors of the Universal Soil Loss Equation with the computer functionality of a GIS. The GISus-M provides tools to compute the topographic factor (LS-factor) and cover and management (Cfactor) from methods using remote sensing data. The calculation of the topographic factor within a geographic information system (GIS) requires not only a great resolution of digital elevation model (DEM), but also a vertical accuracy that ensures the reliability of the cartographic representation of elevation data. This study shows an implementation of vertical accuracy methods, such as National Standard for Spatial Data Accuracy (NSSDA) and Brazilian Map Accuracy Standards (BMAS) into a GISbased procedure for automatically calculating soil loss from the Universal Soil Loss Equation (GISus-M). The other factors necessary to use the USLE, including soil erodibility, rainfall erosivity, and conservation practices, are also integrated in this tool. We describe in detail the GISus-M system and show its application in the Ribeirão do Salto sub-basin. From our proposed system it is possible to work with different types of databases, making the GIS-procedure proposed a useful tool to researchers and decision makers to use spatial data and different methods to create future scenarios of soil erosion risk. To assess the vertical accuracy methods implemented into GISus-M we used elevation data of the SRTM X-band (30m), C-band (90m) and NED USGS (10m). The vertical accuracy of three DEMs was assessed using LiDAR points as reference data throughout the study area. The methods presented were applied in Walnut Gulch Experimental Watershed (WGEW), Arizona. The result of a test of the accuracy of 40 checkpoints (z-values) for each land cover in terms of the National Standard for Spatial Data showed that the maximum vertical accuracy of 14.72m and 4.42m for SRTM of 90m and 30m, respectively, is better than the 16 meters given in the SRTM specifications. According to Brazilian Map Accuracy Standards for the scale of 1:25,000, the SRTM (90m) was not classified. However, the SRTM (30m) e NED USGS (10m) were classified to the class A and B, respectively, for the same scale. Our results showed the importance of the application of vertical accuracy methods to identify systematic errors and define the larger scale of mapping for a given DEM.