Classificação de padrões espectrais em dados LIDAR para a identificação de rochas em afloramentos

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Inocencio, Leonardo Campos
• Orientador(a): Veronez, Mauricio Roberto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Vale do Rio dos Sinos
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Geologia
• Departamento: Escola Politécnica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Laser Scanner Terrestre; Modelo digital de afloramento; Classificação de respostas espectrais; Análise de agrupamentos
• Palavras-chave em Inglês: Terrestrial Laser Scanner; Digital outcrop model; Spectral classification; Cluster analysis; LIDAR (Light Detection and Ranging)
• Área do conhecimento CNPq: ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Geologia
• Link de acesso: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/4381

O presente estudo visou o desenvolvimento e aplicação de uma metodologia para a detecção e classificação de diferentes respostas espectrais em nuvens de pontos obtidas a partir de escâner a laser terrestre (Laser Scanner Terrestre) com o intuito de identificar a presença de diferentes rochas em afloramentos e a geração de um Modelo Digital de Afloramento. A ferramenta para a classificação de padrões espectrais, denominada K-Clouds, foi desenvolvida com base em análise de agrupamentos (clusters), que a partir de uma indicação do número de classes fornecido pelo usuário através da análise de um histograma dos dados, realiza a classificação da nuvem de pontos. Os dados classificados podem então ser interpretados por geólogos para uma melhor compreensão e identificação das rochas presentes no afloramento. Além da detecção de diferentes rochas, verificouse que é possível detectar pequenas alterações nas características físico-químicas das mesmas, como aquelas causadas por intemperismo e variação composicional.