Comparação de métodos de filtragem e geração de modelos digitais de terreno a partir de imagens obtidas por veículo aéreo não-tripulado

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Niemann, Rafaela Soares [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; VANT; DTM; Modelos digitais de elevação; Nuvem de pontos; Filtragem; UAV; Digital elevation models; Point clouds
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/152635

Os modelos digitais de elevação são importantes para a geração de informações sobre variáveis ambientais correlacionadas à topografia, principalmente como subsídio à análises geomorfométricas. O sensoriamento remoto pode contribuir com a geração de modelos digitais de elevação, principalmente através do uso de sensores de alta resolução espacial e tecnologias avançadas. Os VANTs – Veículos Aéreos Não Tripulados – tem sido cada vez mais explorados no âmbito da cartografia e topografia, com atuação cada vez mais importante dentro da ciência, devido à capacidade de transportarem diferentes sensores e ao seu baixo custo de operação. Câmeras fotográficas simples acopladas aos VANTs podem ser combinadas com tecnologias de visão computacional, trazendo novas oportunidades para explorar a geração de modelos digitais de elevação. Algoritmos de visão computacional, como o Structure-from-Motion (SfM), permitem a extração de pontos tridimensionais a partir de imagens sobrepostas obtidas por VANTs. Esses pontos compõem nuvens de pontos capazes de subsidiar a geração de modelos digitais de superfície (MDS), quando combinadas com algoritmos de interpolação de dados. Contudo, os modelos gerados desta maneira nos retornam informações relacionadas à superfície dos objetos presentes sobre o terreno, incluindo por exemplo construções e dosséis vegetais. A filtragem e classificação das nuvens de pontos se faz assim necessária para geração de modelos digitais que descrevam mais fielmente a superfície do terreno, sem estes elementos. Nesta dissertação, avaliamos dois métodos para a filtragem e interpolação de modelos digitais de terreno (MDT) a partir de nuvens de pontos geradas por imageamento ótico baseado em VANTs. A área de estudo escolhida foi a região da Serra do Cipó-MG, caracterizada por relevo acidentado e cobertura vegetal variada. O primeiro método consistiu na filtragem (classificação) direta da nuvem de pontos, e o segundo na filtragem do modelo digital de superfície em formato raster, ambos seguidos de interpolação. Os métodos avaliados se mostraram adequados, com coeficientes de determinação da ordem de R² = 0,98 em relação a dados de referência tomados por DGPS. A filtragem foi bastante eficiente para áreas íngremes e com vegetação baixa, e menos eficiente em áreas de vegetação arbórea densa. Os métodos avaliados no presente trabalho contribuirão para a melhoria da geração de MDTs com base na tecnologia emergente oferecida pelos VANTs, que poderão ser utilizados como subsídios a estudos ambientais diversos.