Abstract: This study aimed to evaluate the performance of eight digital elevation models (DEMs), i.e., one digital terrain model (DTM) obtained from airborne P-band radar (BCDCA DTM), one digital surface model (DSM) obtained from airborne X-band radar (BCDCA DSM) and six DSMs from orbital sensors (AW3D30, ASTER GDEM, Copernicus DEM, NASADEM, SRTM, Topodata), for the morphological characterization of the floodplains of Amapá (Brazil). All DEMs were resampled to the same mesh size and compared by visual and statistical analysis in terms of elevation and slope. The comparison demonstrated that the DTM obtained from P-band radar images was the most consistent one in representing the landforms, as it is less sensitive to vegetation. The behavior of the automated hydrographic network extraction was also analyzed, showing that even the DTM was not able to detect drainage lines across flat landscapes with centimeter elevation variations. As the comparisons were made with a common 30 m grid, the conclusions are limited to this scale and the effect of a change of scale is discussed. In view of the difficulty of automatically extracting the network in a plain, the possibility to reduce the modelling to a 2D approach, based on external hydrographic data, is also discussed. Abstract DEMs, , (DEMs) ie i e i.e. (DTM Pband P band BCDCA DTM, DTM) DSM (DSM Xband X AW3D30, AW3D30 AWD AW D (AW3D30 GDEM DEM NASADEM SRTM Topodata, Topodata Topodata) Brazil. Brazil . (Brazil) slope landforms vegetation analyzed variations 3 grid discussed plain approach data (DEMs i.e AW3D3 (AW3D3 (Brazil AW3D (AW3D

RESUMO O mapeamento da elevação ao nível do solo é um desafio em áreas florestadas como a região amazônica, coberta principalmente por floresta tropical densa. As técnicas mais comuns, i.e., a fotogrametria e o radar de comprimento de onda curto, fornecem elevações ao nível do dossel na melhor das hipóteses, enquanto a maioria das aplicações requer a elevação do solo. Mesmo o lidar e o radar de banda P, que podem penetrar a folhagem e medir elevações ao nível do solo, têm algumas limitações que são analisadas aqui. Abordamos três questões: Até que ponto um modelo de terreno pode ser substituído por um modelo de superfície ao nível do dossel, mais facilmente disponível, para aplicações baseadas na topografia? Como a elevação ao nível do solo pode ser obtida através da floresta? O conhecimento a priori das propriedades gerais do relevo continental pode ser usado para compensar os limites dos métodos de medição na presença de floresta?

ABSTRACT Elevation mapping at ground level is challenging in forested areas like the Amazon region, which is mostly covered by dense rainforest. The most common techniques, i.e. photogrammetry and short wavelength radar, provide elevations at canopy level at best, while most applications require ground elevations. Even lidar and P-band radar, which can penetrate foliage and measure elevations at ground level, have some limitations which are analyzed in here. We address three research questions: To what extent can a terrain model be replaced by a more easily available canopy-level surface model for topography-based applications? How can the elevation be obtained at ground level through forest? Can a priori knowledge of general continental relief properties be used to compensate for the limits of measurement methods in the presence of forest?

Resumo: A geomorfometria é a ciência da descrição quantitativa da morfologia da superfície terrestre por meio de índices geomórficos extraídos de Modelos Digitais de Elevação (MDEs). A análise destes índices é um dos primeiros e mais comuns procedimentos executados em estudos relacionados a geociência. Este estudo tem como objetivo avaliar o impacto da degradação da dimensão da malha (mesh size) sobre diferentes índices geomórficos locais e regionais extraídos dos MDEs GDEM e TOPODATA. Estes MDEs, ambos com dimensão original da malha de 30 m, foram reamostrados para 60, 120 e 240 m, sendo em seguida calculados os índices geomórficos, tanto para a dimensão original quanto para as reamostras. Dependendo do seu comportamento, estes índices foram classificados em estáveis e instáveis. Os resultados mostram que os índices mais afetados são a declividade e os índices hidrográficos como a ordem de Strahler, a sinuosidade, a dimensão fractal e o perímetro da bacia, enquanto que a elevação permanece estável. Os resultados também mostram que os efeitos dependem da presença do dossel florestal e das estruturas geológicas na área estudada.

Abstract: Geomorphometry is the science of quantitative description of land surface morphology by the mean of geomorphic indices extracted from Digital Elevation Models (DEMs). The analysis of these indices is the first and most common procedure performed in several geoscience-related subjects. This study aims to assess the impact of mesh size degradation on different local and regional geomorphic indices extracted for GDEM and TOPODATA DEMs. Thus, these DEMs, having a mesh size of 30 m, were subsampled to 60, 120 and 240 m and then geomorphic indices were calculated using the full resolution DEM and the subsampled ones. Depending on their behavior, these indices are then classified into stable and unstable. The results show that the most affected indices are slope and hydrographic indices such as Strahler order, stream sinuosity and fractal dimension and watershed perimeter, whereas elevation remains stable. It also shows that the effect depends on the presence of the canopy and geological structures in the studied area.

A validação de modelos digitais de elevação (MDE) consiste geralmente na comparação dos dados com um conjunto de pontos de controle. Porém, a qualidade de um MDE também pode ser considerada em termos de realismo das formas. Além da análise visual, pode ser verificado que propriedades físicas e estatíticas do relevo terrestre são cumpridas. Essa abordagem é aplicada a um extrato do Topodata, um MDE obtido pela reamostragem do MDE SRTM sobre o território brasileiro com uma abordagem geostatística. Vários indicadores estatísticos são calculados. Mostram que a qualidade de Topodata em termos de descrição das formas é melhorada com relação ao SRTM.

Digital Elevation Model (DEM) validation is often carried out by comparing the data with a set of ground control points. However, the quality of a DEM can also be considered in terms of shape realism. Beyond visual analysis, it can be verified that physical and statistical properties of the terrestrial relief are fulfilled. This approach is applied to an extract of Topodata, a DEM obtained by resampling the SRTM DEM over the Brazilian territory with a geostatistical approach. Several statistical indicators are computed, and they show that the quality of Topodata in terms of shape rendering is improved with regards to SRTM.

Os estudos ambientais necessitam de informações sobre a cobertura e o uso da terra. Este trabalho apresenta a aplicação de dados de sensores remotos orbitais (óticos e de radares) na validação de padrões de uso e cobertura do solo na planície costeira amapaense para fins de mapeamento e reconhecimento da dinâmica natural e antrópica. Esta costa é submetida a uma dinâmica intensa devido à magnitude dos processos costeiros (marés-pororoca), sua localização geográfica, influenciada pelo rio Amazonas e pela Zona de Convergência Intertropical, e processos antrópicos associados à bubalinocultura. A análise foi realizada aplicando-se dados de satélite (JERS-1, RADARSAT-1, Landsat 7 e DEM do SRTM) digitalmente processados em abordagem multisensor, multiescala e multitemporal, correlacionada com dados pretéritos e informações de campo. A análise dos produtos gerados e dados colaterais permitiu distinguir oito padrões de uso e cobertura do solo: florestas de mangue, florestas de várzeas, campos arbustivos, áreas de vegetação campestre, campo antrópico, zona de intermaré, canal estuarino e lagos, além de feições morfológicas lineares associadas a estes padrões. Estas informações são importantes para o mapeamento dos ambientes costeiros e fundamentais para o reconhecimento da dinâmica na região.

Environmental studies require information on land use and land cover. This paper presents the applicability of multi-sensor satellite data (optical and radar) for land use and land cover on the Amapá coastal plain for mapping and recognition of natural and anthropogenic dynamics. This area is influenced by the Amazon River, by tides (tidal bore) and by the Intertropical Convergence Zone (ITCZ). Anthropogenic processes are associated with water buffalo ranching. The environmental information was acquired from previous data and field observation and was correlated with remote sensing data (JERS-1, RADARSAT-1, image from ETM+ sensor from Landsat 7 and DEM SRTM), digitally processed for multi-sensor, multi-scale and multi-date approach. Eight patterns of land use and land cover were identified (mangrove, "várzea" forest, arbustive vegetation area, freshwater marsh, anthropic field, intertidal plain, estuarine channel and lakes) as well with indication of natural and anthropogenic geomorphic features. The results from the evaluation of remote sensing data and the techniques applied demonstrated the potential of the remote sensing tool for studying environments in highly dynamic tropical coastal areas of difficult access. However, these tools may present some limitations once applied to application to the Amazon coast, which is a region under strong dynamic natural and anthropogenic processes.