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Reconstrução de rodovias a partir de trajetórias GNSS densas via detector de linhas de Steger

Bibliographic Details
Main Author: Morceli, Bruno de Moura
Publication Date: 2021
Format: Master thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da UNESP
Download full: http://hdl.handle.net/11449/204940
Summary: Atualmente, devido ao elevado volume de informação geográfica adquirida por grande parte da população por meio de smartphones, smartwatches, entre outros dispositivos capazes de coletar e armazenar dados GNSS (Global Navigation Satellite System), vários trabalhos estão sendo desenvolvidos, com o objetivo de: estudar o padrão de deslocamento das pessoas; analisar os impactos ao meio ambiente; promover estratégias de saúde pública; bem como mapear feições cartográficas de interesse. Neste trabalho é proposta a utilização de trajetórias GNSS densas, coletadas a partir de smartphones, no processo de reconstrução de rodovias. O método desenvolvido consiste, resumidamente, em gerar uma imagem de frequência através dos pontos que constituem as trajetórias GNSS e, posteriormente, aplicar o detector de linhas de Steger para extrair o eixo viário. Para a análise dos resultados utilizou-se um ortofotomosaico georreferenciado, sobre a qual foram vetorizados os eixos de referência. Os experimentos realizados demostraram o alto potencial de aplicação do detector de linhas de Steger em imagens de frequência. A partir dos experimentos foi possível alcançar valores de completeza e correção acima de 98% e 99%, respectivamente. Além disso, obteve-se uma acurácia geométrica de 0,63 m para um dos experimentos realizados. A partir dos valores de RMSE (Root Mean Square Error) obtidos constatou-se que os eixos extraídos atendem a classe A para projetos de mapeamento nas escalas 1:5.000, 1:10.000 e 1:25.000, de acordo com o Padrão de Exatidão Cartográfica dos Produtos Cartográficos Digitais (PEC-PCD). Por fim, após a comparação do método proposto com outros presentes na literatura, verificou-se que o mesmo apresentou resultados promissores.
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