No Brasil, normalmente os modelos digitais de elevação (MDEs) são produzidos pelos próprios usuários e pouca atenção
tem sido dada às suas limitações, como fonte de informação espacial. Este estudo propôs avaliar diferentes MDEs para
subsidiar a escolha do modelo apropriado para derivar atributos topográficos utilizados em um mapeamento digital de
solos, por redes neurais artificiais. A avaliação constou da determinação da raiz quadrada do erro médio quadrático da
elevação (RMSE); análise das depressões espúrias; comparação entre drenagem mapeada e drenagem numérica, curvas
de nÃvel derivadas e curvas de nÃvel originais, e análise das bacias de contribuição derivadas. Os resultados obtidos
demonstraram que apenas o RMSE não foi suficiente para avaliar a qualidade desses modelos. O MDE, derivado de
curvas de nÃvel (CARTA, obtido com a utilização do módulo TOPOGRID) apresentou qualidade superior aos MDEs derivados
de sensores remotos (ASTER e SRTM). A análise qualitativa também identificou que o MDE CARTA é superior
aos demais, pois estes apresentaram grande quantidade de erros que podem comprometer o estabelecimento das relações
entre atributos do terreno e as condições locais de solos.
In Brazil, the digital elevation models (DEMs) are usually produced by users themselves and little attention has been
given to their limitations as source of spatial information. The objective of this study was to evaluate different DEMs to
help in choosing an appropriate model to derive topographical attributes used in a digital soil mapping based on a neural
networks approach. The evaluation consisted of the following analysis: determination of root mean square error (RMSE)
of elevation; analysis of the spurious depressions; comparison between mapped drainage and numeric drainage and
between derived contour lines and original contour lines; and analysis of the derived contribution basins. The results
demonstrated that RMSE was not enough to evaluate the quality of these models. DEMs derived from contour lines (CARTA,
obtained using the TOPOGRID module) presented better quality than those derived from remote sensors (ASTER and
SRTM). These presented great amount of errors that can negatively affect the establishment of relationships between
topographical attributes and local conditions of soils.
