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dc.contributor.author
Guevara Ochoa, Cristian  
dc.contributor.author
Vives, Luis Sebastián  
dc.contributor.author
Zimmermann, Erik Daniel  
dc.contributor.author
Masson, Ignacio  
dc.contributor.author
Fajardo, Luisa  
dc.contributor.author
Scioli, Carlos  
dc.date.available
2022-02-11T03:57:35Z  
dc.date.issued
2019-03  
dc.identifier.citation
Guevara Ochoa, Cristian; Vives, Luis Sebastián; Zimmermann, Erik Daniel; Masson, Ignacio; Fajardo, Luisa; et al.; Analysis and correction of digital elevation models for plain areas; Amer Soc Photogrammetry; Photogrammetric Engineering And Remote Sensing; 85; 3; 3-2019; 209-219  
dc.identifier.issn
0099-1112  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/151841  
dc.description.abstract
Water movement modeling in plain areas requires digital elevation models (DEMs) adequately representing the morphological and geomorphological land patterns including the presence of civil structures that could affect water flow patterns. This has a direct effect on water accumulation and water flow direction. The objectives of this work were to analyze, compare and improve DEMs so surface water movement in plain areas could be predicted. In order to do that, we evaluated the accuracy of a digital elevation data set consisting in 4,064 points measured with a differential GPS in a plain area of central Buenos Aires province. Three DEMs were analyzed: (1) the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER), (2) the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and (3) the Advanced Land Observing Satellite with the Phased Array Type L-Band Synthetic Aperture Radar (ALOS PALSAR). Several topographic attributes (i.e., height, surface area, land slope, delimitation of geomorphological units, civil structures, basin boundaries and streams network) and different interpolation methods were analyzed. The results showed that both the SRTM and the ALOS PALSAR DEMs had a ± 4.4 m root mean square error (RMSE) in contrast to the ASTER DEM which had a ± 9 m RMSE. Our analysis proved that the best DEM representing the study area is the SRTM. The most suitable interpolation methods applied to the SRTM were the inverse distance weighting and the ANUDEM, whereas the spline method displayed the lowest vertical accuracy. With the proposed method we obtained a DEM for the study area with a ± 3.2 m RMSE, a 33% error reduction compared to the raw DEM.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Amer Soc Photogrammetry  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
ASTER GDEM2  
dc.subject
SRTM  
dc.subject
ALOS PALSAR  
dc.subject
DEMs  
dc.subject.classification
Oceanografía, Hidrología, Recursos Hídricos  
dc.subject.classification
Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Analysis and correction of digital elevation models for plain areas  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2020-04-24T17:49:19Z  
dc.journal.volume
85  
dc.journal.number
3  
dc.journal.pagination
209-219  
dc.journal.pais
Estados Unidos  
dc.description.fil
Fil: Guevara Ochoa, Cristian. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Rectorado. Instituto de Hidrología de Llanuras - Sede Azul. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto de Hidrología de Llanuras - Sede Azul; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Vives, Luis Sebastián. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Rectorado. Instituto de Hidrología de Llanuras - Sede Azul. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto de Hidrología de Llanuras - Sede Azul; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Zimmermann, Erik Daniel. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas Ingeniería y Agrimensura. Centro Universidad Rosario de Investigaciones Hidroambientales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Masson, Ignacio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Rectorado. Instituto de Hidrología de Llanuras - Sede Azul. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto de Hidrología de Llanuras - Sede Azul; Argentina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Fajardo, Luisa. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Rectorado. Instituto de Hidrología de Llanuras - Sede Azul. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto de Hidrología de Llanuras - Sede Azul; Argentina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Scioli, Carlos. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climático; Argentina  
dc.journal.title
Photogrammetric Engineering And Remote Sensing  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.14358/PERS.85.3.209  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.ingentaconnect.com/content/asprs/pers/2019/00000085/00000003/art00015