Avaliação da qualidade posicional de pontos de controle para geração de modelos digitais agrícolas.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Tullio, Yasmin Volmer lattes
Orientador(a): Ribeiro, Selma Regina Aranha lattes
Banca de defesa: Pesck, Vagner Alex lattes, Vaz, Maria Salete Marcon Gomes lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual de Ponta Grossa
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós Graduação Computação Aplicada
Departamento: Departamento de Informática
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3591
Resumo: O sensoriamento remoto é uma forma de obtenção de informações que permite que possa ser realizado um estudo sobre algum objeto, sem que seja necessário entrar em contato direto com ele, gerando um modelo do conteúdo a ser estudado. A proximidade do modelo obtido, a partir das técnicas disponíveis para a obtenção de informações advindas de imagens de sensoriamento remoto, com a realidade torna a análise e tomada de decisões mais precisas, correspondendo mais às necessidades reais dependendo da escala e objetivo do estudo. O presente trabalho baseia-se nessa informação com o intuito de aferir a qualidade posicional de modelos gerados a partir de sensoriamento remoto aéreo, confrontando as coordenadas obtidas por GNSS às encontradas nos ortomosaicos gerados a partir da composição das imagens do voo. As coordenadas, de pontos de controle, foram obtidas por meio de levantamento estático rápido de 81 pontos de controle dentro e ao redor de megaparcelas e levantamento estático da base. Esse experimento contou com a utilização de, no total, 22 pontos de controle para a geração de ortomosaicos e de modelos digitais de terreno. Esses modelos digitais de terreno, foram criados colocando-se os pontos de controle em número e distribuição espacial diferentes a cada processamento, para avaliar a importância dessa distribuição ser realizada de forma adequada. Os melhores resultados foram encontrados nos modelos que utilizaram a base (levantamento estático) para a criação dos modelos, já que a mesma ficou por mais tempo no local (ponto de controle) de coleta das coordenadas, trazendo uma resposta mais precisa em relação a outros pontos (levantamento estático rápido). A melhor distribuição de pontos de controle, a partir da análise de resultados, foi o ortomosaico com 22 pontos