Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/27905
Comparte esta pagina
Título : | Teoria dos fractais aplicada a feições lineares para generalização cartográfica |
Autor : | SANTANA, Anderson Marcolino de |
Palabras clave : | Engenharia Cartográfica; Generalização cartográfica; Dimensão fractal; Simplificação de feições lineares |
Fecha de publicación : | 31-ago-2017 |
Editorial : | Universidade Federal de Pernambuco |
Resumen : | A Generalização Cartográfica é uma parte essencial e desafiadora da Cartografia. É o processo de decidir quais as variáveis irão ser mantidas, ou eliminadas. Para tanto, ela vem auxiliar como instrumento eficaz na elaboração e execução de transformações de escala, que quando aplicadas seleciona, simplifica e generaliza os elementos no mapa de acordo com a finalidade. Com essas transformações um novo mapa é construído mantendo as características básicas da área generalizada. Na dissertação são apresentados dois métodos para calcular a dimensão fractal de curvas de nível após a aplicação do algoritmo de simplificação de linhas de Douglas- Peucker. Para atingir os objetivos da pesquisa, foi estabelecida uma área teste com curvas de nível do Córrego da Batalha no município de Jaboatão dos Guararapes em Pernambuco. A variável altimétrica foi definida sobre a qual o método proposto foi aplicado. Os resultados gerados foram comparados com as curvas de nível original, tendo sido a avalição formulada em três pilares: estatística, visual e topológica. A discussão apresenta os resultados encontrados. |
URI : | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/27905 |
Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado - Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
DISSERTAÇÃO Anderson Marcolino de Santana.pdf | 2,1 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Este ítem está protegido por copyright original |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons