Métodos de interpolação espacial para determinação de modelos digitais do terreno no planejamento florestal

Resumo

Os métodos de aquisição de dados topográficos geralmente estão sujeitos a erros de medição e os modelos de interpolação de modelos digitais do terreno (MDT) subsequentes podem propagar esses erros. Para o setor de florestas plantadas, o uso do MDT facilita a etapa de planejamento na fase de construção de estradas e na de mecanização em áreas montanhosas, principalmente em operações de subsolagem, aplicação de agrotóxicos e extração de madeira. Para avaliar os resultados dos métodos de interpolação, é muito comum o uso de indicadores, tais como o coeficiente de determinação múltipla e o erro residual. Este estudo teve como objetivo comparar e escolher o melhor método de interpolação em um conjunto de dados de elevação para construir um MDT, aplicando o diagrama de Taylor para analisar graficamente os resultados. Foram testados 17 métodos diferentes de interpolação espacial. O método Spline foi selecionado como o melhor modelo testado, em detrimento dos modelos geoestatísticos, mais comumente adotados em ensaios de variabilidade espacial. As estatísticas de todos os métodos foram muito semelhantes, com pequenas variações, sendo que o erro raiz quadrada média quadrada e a correlação do método Spline estavam mais próximas dos dados observados, conforme evidenciado com facilidade através do diagrama de Taylor.