MÉTODO PARA MODELAGEM DO RELEVO OCEÂNICO USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Resumo

Este trabalho propõe um método para modelagem do relevo oceânico a partir de dados batimétricos usando Redes Neurais Artificiais (RNA). Os dados utilizados foram coletados pelo navio Polarstern (AWI-Alemanha) com o sistema multibeam
Hydrosweep DS-2. A área situa-se entre a Irlanda e o Reino Unido (Província de Pelágia). Na primeira etapa dos processamentos, como variáveis de entrada para o treinamento da RNA, foram adotadas as posições planimétricas das profundidades (coordenadas E, N); outra variável foi o peso atribuído aos ângulos de incidência dos feixes. Numa segunda etapa foram utilizadas as coordenadas E, N de uma grade gerada pelo interpolador Inverso do Quadrado da Distância (IQD), para que as grades generalizadas pela rede tivessem as mesmas posições da grade IQD (modelo de referência). As verificações foram realizadas mediante o comportamento das profundidades interpoladas e das grades generalizadas pela rede, fazendo uso de elementos amostrais de verificação. O método proposto gerou resultados que
atenderam a precisão do equipamento, conforme o fabricante e a Organização Internacional de Hidrografia que preconizam 1% da lâmina d´ água para a categoria de profundidades em questão, sendo o erro máximo permitido neste caso de 17 m. A RNA forneceu resultados cujo erro máximo foi de 14 m.