@InProceedings{PereiraLopeSilv:2019:AvMoDi,
               author = "Pereira, Vin{\'{\i}}cius Peripato Borges and Lopes, Aline Pontes 
                         and Silva, Adriana Maria da",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and 
                         {Associa{\c{c}}{\~a}o Multissetorial de Usu{\'a}rios de 
                         Recursos H{\'{\i}}dricos de Bacias Hidrogr{\'a}ficas (ABHA)}",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o do modelo digital de eleva{\c{c}}{\~a}o 
                         Topodata a partir de dados LiDAR em uma {\'a}rea da Amaz{\^o}nia 
                         Central",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2019",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Sanches, Ieda DelArco 
                         and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de",
                pages = "1151--1154",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19. (SBSR)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "Sensoriamento Remoto, altimetria, RTK, LiDAR, SRTM, Sensing, 
                         altimetry, RTK, LiDAR, SRTM.",
             abstract = "Atualmente sensores orbitais t{\^e}m sido amplamente utilizados 
                         para derivar representa{\c{c}}{\~o}es do relevo em macroescala, 
                         auxiliando o ordenamento humano, manejo dos recursos naturais e 
                         estudos ecossist{\^e}micos. Por{\'e}m, existe uma grande 
                         quantidade de levantamentos mais acurados e precisos, dispersos 
                         pela Amaz{\^o}nia brasileira. Portanto, neste estudo, buscamos 
                         analisar a rela{\c{c}}{\~a}o entre dados altim{\'e}tricos 
                         registrados por um levantamento in loco, e Modelos Digitais de 
                         Eleva{\c{c}}{\~a}o (MDE) derivados do projeto Topodata e de 
                         dados Light Detection and Ranging (LiDAR). Os dados de campo 
                         apresentaram alta corre{\c{c}}{\~a}o com MDE-LiDAR (r = 0,967) e 
                         uma menor correla{\c{c}}{\~a}o com o MDE-Topodata (r = 0,763). 
                         Al{\'e}m disso, ao subtrair os modelos, n{\'o}s verificamos que 
                         h{\'a} uma regionaliza{\c{c}}{\~a}o das diferen{\c{c}}as no 
                         MDE-Topodata. Assim, n{\'o}s sugerimos que os dados LiDAR 
                         dispon{\'{\i}}veis para a Amaz{\^o}nia brasileira sejam 
                         utilizados para projetar fatores de corre{\c{c}}{\~a}o 
                         regionalizados a serem aplicados em um poss{\'{\i}}vel 
                         refinamento do MDE-Topodata. ABSTRACT: Currently, orbital sensors 
                         have been widely used to establish topographic representations in 
                         macroscale, assisting in human planning, natural resource 
                         management and ecosystem studies. However, there is also a great 
                         number of more accurate and precise surveys dispersed throughout 
                         the Brazilian Amazon. Therefore, in this study, we sought to 
                         analyze the relationship between altimetric data recorded by an 
                         on-site survey, and Digital Elevation Models (DEM) derived from 
                         the Topodata project and Light Detection and Ranging (LiDAR) data. 
                         The field data presented high correction with the DEM-LiDAR (r = 
                         0.967) and a lower correlation with the DEM-Topodata (r = 0.763). 
                         In addition, by subtracting both DEMs, we found that there is a 
                         regionalization of the differences in the DEM-Topodata. Thus, we 
                         suggest that the many LiDAR data available for the Brazilian 
                         Amazon should be used to design regionalized correction factors to 
                         be applied in a possible MDE-Topodata refinement.",
  conference-location = "Santos",
      conference-year = "14-17 abril 2019",
                 isbn = "978-85-17-00097-3",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP6W34M/3U3RPRB",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3U3RPRB",
           targetfile = "97587.pdf",
                 type = "LIDAR: sensores e aplica{\c{c}}{\~o}es",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}