Atualização de malha rodoviária em área rural via integração de dados geoespaciais e snakes de rede

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Martins, Érico Fernando de Oliveira [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Fotogrametria; Sensoriamento remoto; Extração de rodovias; Inferência de mapas de rodovias; Snakes de rede; Road map inference; Road extraction; Network snakes
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/151965

Os processos convencionais de extração de rodovias em imagens digitais não costumam fazer uso de informações a priori e normalmente não há uma preocupação a respeito da padronização necessária para que os resultados das extrações sejam utilizados em Infraestruturas de Dados Espaciais (IDE). Por consequência, os resultados dessas extrações acabam sendo geometricamente robustos, porém fragmentados em relação ao contexto e a seu padrão de estrutura, ou seja, necessitarão de um grande esforço do operador humano para que possam se tornar elegíveis à IDE, contrariando uma das principais motivações para o desenvolvimento de métodos (semi-) automáticos de extração, que é desonerar o operador humano de tarefas repetitivas e enfadonhas. Neste contexto a hipótese motivadora desta pesquisa levanta a questão: “adaptando processos clássicos de extração de rodovias para a integração de dados geoespaciais preexistentes, será possível apresentar um método para atualização sistemática de malha rodoviária em área rural, que seja capaz de preservar informações e estruturas preexistentes? ”. Como resposta é apresentado aqui um método para a atualização da malha rodoviária em formato vetorial, advinda de bases de dados cartográficas elaboradas segundo uma IDE, por meio da integração de diferentes tipos de dados, preservando sua integridade. No decorrer das três etapas em que está organizado o método o arquivo vetorial sofrerá uma série de modificações geométricas, configuradas em distintos processos, começando com uma conflação vetor-para-vetor com o mapa de rodovias inferido a partir de trajetórias de deslocamento com objetivo de identificar ramos ausentes na malha e agregá-los (Expansão da Malha); seguida de uma conflação vetor-para-vetor com os segmentos de eixo de rodovias extraídos de uma imagem sintética obtida a partir das imagens RapidEye (Ajuste da Malha Expandida); finalizando com a etapa de refino pela aplicação das snakes de redes sobre a malha ajustada e a imagem sintética (Refino da Malha Ajustada) e por fim uma atribuição da componente altimétrica por meio de um Modelo Digital de Superfície, resultando em um arquivo vetorial geometricamente atualizado e expandido para o espaço tridimensional, com estrutura e atributos preservados. Os experimentos realizados demonstraram a robustez do método, com a média do RMSE da malha inicial em 50,86 m, alcançando 18,72 m na primeira etapa do método (expansão da malha), reduzindo para 7,25 m na etapa seguinte (ajuste da malha), e para 3,74 m na etapa final (refino da malha). Assim, o processo finaliza com um RMSE médio de 3,74 m e um desvio-padrão de 2,86 m, que permite o enquadramento da malha resultante no PEC-PCD 1:50.000 classe A, devidamente adequado aos padrões da IDE.