Com a crescente disponibilidade de Modelos Digitais de Elevação, MDEs (em inglês: Digital Elevation Models, DEMs) gratuitos, como SRTM, ALOS, NASADEM, ASTER e o mais recente Copernicus DEM, surge uma dúvida comum: qual escolher para o seu projeto?
Apesar de amplamente utilizados, esses modelos apresentam diferenças importantes de qualidade e desempenho, que variam conforme o tipo de terreno e aplicação. O desafio é que nem sempre é fácil comparar essas opções de forma confiável.
Por isso, na dica de leitura de hoje apresentamos o artigo Novel Approach for Ranking DEMs: Copernicus DEM Improves One Arc Second Open Global Topography (em português: Uma nova abordagem para classificação de MDEs: o Copernicus DEM aprimora a topografia global aberta com resolução de um segundo de arco), escrito por Conrad Bielski, Carlos López-Vázquez, Carlos H. Grohmann, Peter L. Guth, Laurence Hawker, Dean Gesch, Sebastiano Trevisani, Virginia Herrera-Cruz, Serge Riazanoff, Axel Corseaux, Hannes I. Reuter e Peter Strobl.
O estudo partiu de um problema claro: existem muitos MDEs globais, mas pouca orientação prática sobre qual escolher, já que comparações anteriores são limitadas e pouco generalizáveis.
Como solução, os autores propuseram uma metodologia inovadora utilizando o método estatístico RCBD (Randomized Complete Block Design). Nela, diferentes MDEs são avaliados em várias áreas e critérios, transformando métricas em rankings com validação estatística (teste de Friedman e análise pós-hoc Dunn/Bonferroni).
A análise foi feita com 6 MDEs globais (SRTM, ASTER, ALOS, NASADEM, Copernicus DEM e FABDEM), usando 236 áreas de teste distribuídas em 24 regiões em diferentes ao redor do mundo e múltiplos critérios (elevação, declividade e rugosidade).
Como referência para os testes, foram utilizados modelos de elevação de alta resolução (entre 1 e 5 metros), derivados de dados LiDAR e considerados como representação do terreno real.
Esses dados contemplam tanto modelos do tipo DTM-Digital Terrain Model (em português: MDT-Modelo Digital do Terreno) quanto DSM-Digital Surface Model (em português: MDS-Modelo Digital de Superfície).
Os resultados foram organizados em um banco de dados (DEMIX) e analisados em Python, permitindo flexibilidade e reaplicação.
De forma geral, o Copernicus DEM apresentou o melhor desempenho quando comparado a modelos de referência do tipo MDS (Modelo Digital de Superfície), enquanto o FABDEM se destacou nas comparações com MDT (Modelo Digital do Terreno).
Cabe destacar que o ALOS manteve desempenho consistente, ocupando geralmente a segunda ou terceira posição.
Por outro lado, o ASTER DEM apresentou desempenho inferior, aparecendo em último lugar na maioria das análises, sendo o menos recomendado entre os modelos avaliados.
