MODELING OF ROOFS FROM POINT CLOUDS USING GENETIC ALGORITHMS

Building roof extraction has been studied for more than thirty years and it generates models that provide important information for many applications, especially urban planning. The present work aimed to model roofs only from point clouds using genetic algorithms (GAs) to develop a more automatized and efficient method. For this, firstly, an algorithm for edge detection was developed. Experiments were performed with simulated and real point clouds, obtained by LIDAR. In the experiments with simulated point clouds, three types of point clouds with different complexities were created, and the effects of noise and scan line spacing on the results were evaluated. For the experiments with real point clouds, five roofs were chosen as examples, each with a different characteristic. GAs were used to select, among the points identified during edge detection, the so-called ‘significant points’, those which are essential to the accurate reconstruction of the roof model. These points were then used to generate the models, which were assessed qualitatively and quantitatively. Such evaluations showed that the use of GAs proved to be efficient for the modeling of roofs, as the model geometry was satisfactory, the error was within an acceptable range, and the computational effort was clearly reduced

A long-term cooperation in education and research in the field of geodesy between KIT and UFPR

This article presents the results obtained within the international academic cooperation between Federal University of Paraná, in Brazil, and the University of Karlsruhe, in Germany. The focus was on the development of the two projects: GEOMACK-I (UNIBRAL Program), and SIRGAS Densification in Brazil with High Precision GPS Positioning, error modelling and integration of the vertical component (PROBRAL Program). Also presented is the main research developed within this cooperation

USO DE ALGORITMOS GENÉTICOS COMO DETECTORES DE EIXOS DE ESTRADAS VICINAIS EM IMAGENS DIGITAIS

In this work, the use of genetic algorithms is proposed as detectors of straight line segments that characterize a rural road. The segment detection process consists of iterative procedures on digital images, where each step results in two possible segments for the centerlines. The validation of the results produced by the proposed algorithms was based on a manually vectorized reference image. The accuracy index was computed as the percentage of wrongly detected pixels. Despite the modest number of experiments, the results have shown the proposed method to be promising.Nesse trabalho, é proposto o uso dos algoritmos genéticos no processo de detecção de linhas retas, ou segmentos, que caracterizam o eixo de estradas vicinais. O processo de detecção de segmentos é realizado de forma iterativa, em imagens digitais, onde dois segmentos candidatos ao eixo de estradas são detectados em cada passo (iteração). A validação dos resultados, obtidos pelo método proposto, foi realizada com base em uma imagem de referência, vetorizada manualmente. O índice de acurácia foi computado como a porcentagem de pixels detectados erroneamente. Embora o número de experimentos seja modesto, os resultados mostram que o método proposto é promissor

Classificação de Obstáculos sob a Faixa de Domínio de LT’s Usando dados da Tecnologia LIDAR e Câmara Digital de Pequeno Formato mediante Análise Orientada a Objeto

O aumento da disponibilidade de imagens de alta resolução espacial bem como apossibilidade de aquisição de informações precisas da altimetria dos objetos, comoé o caso dos dados obtidos por meio da tecnologia LIDAR (Light Detection AndRanging), vem estendendo o uso dos dados obtidos através de técnicas desensoriamento remoto a aplicações que exigem maior escala de trabalho, como é ocaso de projetos de linhas de transmissão. O resultado obtido do processamento dosdados do sistema LIDAR consta de uma nuvem de pontos com coordenadastridimensionais e intensidade de retorno do primeiro e do último pulso.Procedimentos de pós-processamento são necessários para a discriminação dasfeições e derivação de informações adicionais. Para a discriminação dos obstáculossob a faixa de domínio de linhas de transmissão informações derivadas do LIDARcomo altimetria e intensidade bem como ortofotos provenientes de uma câmaradigital de pequeno formato foram usadas. O uso integrado de tais informações alémde promover maior acurácia na classificação permite a extensão do conjunto deobstáculos passíveis de discriminação. Por se tratar de imagens de alta resoluçãoespacial a análise orientada a objeto torna-se mais adequada. Neste trabalho, osobjetos de análise foram gerados através da segmentação multiresolução, FNEA(Fractal Net Evolution Approach), que permite segmentar uma imagem emdiferentes níveis hierárquicos inter-relacionados de objetos em diferentes escalas. Acategorização dos objetos foi realizada por meio de classificador fuzzy, a partir dadefinição das funções de pertinência baseadas nos descritores de forma, textura erelação entre os objetos. Uma linha de transmissão percorre grandes extensões ondeuma grande diversidade de alvos pode ocorrer. Neste trabalho é apresentada a basede conhecimento formulada em ambientes urbanos.The increasing availability of high-resolution imagery as well as high density andaccurate Digital Surface Models (DSMs) and Digital Terrain Models (DTMs) asprovided by LIDAR (Light Detection And Ranging) technology, has beenextending the use of remote sensing data in applications that demand a higher workscale, as transmission line design. The result of the processed LIDAR data consistsin three-dimensional information about cables, structures as well as all obstaclesalong the corridor in a form of a point cloud with X,Y,Z coordinates and intensityvalue. Post-processing procedures are needed in order to discriminate features andto derive additional information. In order to discriminate the obstacles along the linecorridor, information derived from LIDAR data as obstacles height and the intensityimage, as well as color imagery from a non-metric digital camera are used. Theintegrated use of LIDAR data and color aerial photography provides more accurateclassification result as well as the discrimination of additional features. Theclassification method used is based on an object-oriented analysis, which isconsidered the most adequate procedure when working with high-resolutionimagery. In this work, the objects are generated using multiresolution segmentation,FNEA (Fractal Net Evolution Approach), hierarchical network of image objects,which represents image information in different spatial resolutions simultaneously.The classification method is based on fuzzy logic with the membership functions based on shape, texture, hierarchy and relation to neighbor objects. Transmissionlines usually cross a variety of environments. The knowledge base constructed forurban areas is shown is this paper

Rankings In The Euro Zone Based On Macroeconomic Information

One consequence of the Great Recession that began in 2008 has been the sovereign debt crisis within the European Monetary Union (EMU) and the increasing risk premium associated with government debt of "peripheral" countries (primarily, Greece, Ireland, Portugal and Spain). Firstly, this paper analyses what macroeconomic variables are more related with the evolution of the risk premium, using panel data estimation. Secondly, we also try to sort the countries belonging to the monetary union in terms of their likelihood of experiencing an increase in the risk premium. To this purpose, we use discrete multicriteria decision aid methods

Hacia un nuevo modelo de sistema de partidos políticos y candidatos independientes en México

Los partidos políticos precisan de recursos para financiar las actividades que desarrollan con el objetivo de alcanzar el poder político. Por ello, este tema es nodal para el buen funcionamiento de la democracia, en tanto forma de gobierno. Sin embargo, en los últimos lustros se ha registrado un creciente malestar en contra de la democracia, sobre todo, por la actuación de sus figuras “estelares”, como lo son los partidos políticos y sus candidatos, que han sido los principales artífices del actual marco constitucional y legal del sistema político mexicano. Lo anterior, se comprueba con la evidencia histórico de que, de 1946 a 2012, los partidos políticos fueron la única vía para contender por los cargos de elección popular, siendo una paradoja de la transición que los entonces llamados partidos de oposición, que lucharon por “romper” el sistema autoritario, no hayan pugnado por establecer las candidaturas independientes. Esta paradoja histórica no es fortuita, sino que fue la decisión concertada de los partidos y sus dirigentes para sustituir un sistema hegemónico de excepción por otro diferente, donde fueron excluidos los ciudadanos que no simpatizaban con los partidos políticos, controlados por verdaderas oligarquías, que se han caracterizado por construir todo una maquinaria a su favor. Esta partidocracia se alejó de sus funciones sociales como son la articulación y sistematización de las demandas sociales, creación de ciudadanía, socialización de la problemática socioeconómica y movilización en pro de las demandas sociales, para cumplir únicamente su función respecto a la lucha por alcanzar el poder político. Naturalmente esta partidocracia, tiene a su disposición exorbitantes recursos públicos y privados, con la consecuente crítica social. Partiendo de lo anterior, el propósito del presente trabajo es dar a conocer un nuevo modelo de sistema de partidos políticos y candidatos independientes, a efecto de establecer mejores condiciones para la competencia política en nuestro país, ejemplificando cómo funcionaría este modelo, tomando como base los datos correspondientes al pasado proceso electoral federal 2018, en que se renovaron el Poder Ejecutivo Federal y las dos Cámaras del Congreso de la Unió