Detenção de elementos da paisagem urbana em imagens aéreas multiespectrais

Atividades inerentes à Fotogrametria e ao Sensoriamento Remoto que utilizam dados extraídos de imagens aéreas estão em constante desenvolvimento, seja pela inserção de novas tecnologias relacionadas com a aquisição desses dados, seja pelo estabelecimento de novos conceitos e métodos que permitem computá-los, transformando-os em informação. Essa transformação, dados-informação, é feita por vários processos entre os quais, alguns foram automatizados e outros necessitam da supervisão e da interação com um operador humano para realizá-la. Um dos fatores que impede a completa automação desses processos é a falta de conhecimento contextual prévio sobre a natureza dos dados. A detecção e a discriminação de elementos específicos em dados de imageamento aéreo constituem uma forma de adquirir esse conhecimento contextual. Este trabalho aborda esse problema de detectar e discriminar elementos específicos em dados de imageamento aéreo de regiões urbanas, especificamente: sombras, vegetação verde, corpos d'água, rodovias pavimentadas e telhados de edificações, bem como discriminar a natureza da elevação desses elementos, de forma que seja possível inferir se determinado elemento tem elevação própria, ou se estáao nível da superfície do terreno.Inherent activities to Photogrammetryand Remote Sensingthat use data acquired byaerial images are in constant development, due the useful of new hardware to acquire such data, or due the establishment of new concepts and methods that allow computing those data, transforming them in information. That transformation, data-to-information, is done by several processes. Some of these processes were automated and others still need the supervision and the interaction with a human operator to accomplish that transformation. A factor that obstruct the complete automation those processes is the lackof previous context-knowledge about the nature of those data. The detection and the discrimination of specific elements in aerial imagingdata constitute a wayto acquire that context-knowledge. This work approaches the problem related with the automatic detection and discrimination of specific elements in aerial imagingdata of urban areas, specifically: shadows; green vegetation; water bodies, paved-roads and roofs buildings, besides determiningthe nature of the elevation of those elements, in order to allow infer if a specific element has own elevation, or it is been at the level of the terrain surface. In order, to detect those elements, this workproposes new metrics, designed as enhancements indexes, to treat the elements of interest

Calibração geométrica de câmeras, aplicando o método dos mínimos quadrados

Para tornar possível a visão artificial, ou visão computacional, é necessário resolver uma série de problemas de razoável complexidade. O primeiro problema a ser resolvido é a calibração das câmeras que serão utilizadas pelo sistema de visão artificial. No processo de calibração, devem-se utilizar padrões conhecidos e com coordenadas ℜ³ conhecidas, uma vez que o problema básico consiste em associar um ponto em ℜ³, espaço tridimensional, com um outro ponto em ℜ², plano de imagem ou plano de retina da câmera, o que envolve fenômenos óticos, eletrônicos, eletrônico-numéricos e mecânicos, os quais contribuem com erros para o sistema. Para minimizá-los, é necessário que o sistema de visão artificial seja redundante, que se tenham mais equações do que incógnitas para resolvê-lo. Para resolver esse sistema, opta-se, neste trabalho, pelo método dos mínimos quadrados. Apresenta-se, também, uma metodologia para aquisição dos padrões necessários à calibração

Mensuração da velocidade de deslocamento de corpos rígidos em tempo real por análise de sequência de imagens e pela transformação empírica baseada nas funções racionais

Este trabalho apresenta uma metodologia voltada para mensurar a velocidade de um corpo rígido em movimento, tendo como ponto de partida, uma sequência de imagens obtidas por meio de uma filmadora digital. No processo de mensuração da velocidade, na etapa de identificação dos corpos em movimento, é utilizada uma técnica de segmentação baseada na média temporal dos valores de cada pixel registrados em N quadros de imagens consecutivos, em que, após a identificação desses corpos, é realizada a transformação dos pontos no plano imagem para o espaço objeto, por meio do modelo matemático definido como funções racionais. Conhecendo-se as coordenadas dos pontos no espaço objeto, a velocidade de deslocamento do corpo pode ser calculada, através do intervalo de tempo obtido pela quantidade de quadros que a câmara captura por segundo. Para validar a metodologia proposta foi realizado um experimento que contou com a utilização de um aparelho denominado trilho de ar, cinco sensores fotoelétricos dispersos sobre o mesmo com distancias conhecidas entre si e um cronômetro ligado aos sensores. No momento em que um corpo em movimento passa por um sensor, o cronômetro é paralisado e com isso, se tem a distância percorrida pelo corpo entre cada sensor e, quanto tempo foi necessário para percorrer cada uma dessas distâncias. Com esses dados em mãos é realizada uma comparação dos resultados obtidos por meio da análise de sequência de imagens com os resultados obtidos através dos cronômetros e dos sensores fotoelétricos