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

Exploração de atributos de contexto em imagens digitais no estudo da cobertura vegetal em bacias hidrográficas

O conhecimento atualizado da cobertura vegetal de bacias hidrográficas é importante para o estudo de processos hidrológicos como por exemplo os de erosão, infiltração ou escoamento superficial. Uma forma de estimar esta informação é através de técnicas de sensoriamento remoto, especialmente em países em desenvolvimento, onde a cobertura de aerofotogrametria não está regularmente disponível. O presente trabalho apresenta o uso dos atributos de contexto como meio de melhorar a precisão da classificação da Máxima Verossimi1hança Gaussiana de imagens usadas em sensoriamento remoto. Para isto. os algoritmos de relaxação fuzzy e probabilística são testados. Este tipo de processo implementa a informação contextual mediante coeficientes de compatibilidade espacial entre classes. De maneira geral. os processos de relaxação iniciam-se com uma primeira estimativa da probabilidade que associa cada pixel a cada uma das classes consideradas. a qual é posteriormente corrigida iterativamente utilizando os coeficientes de compatibilidade. Paralelamente, um método alternativo é proposto, no qual as probabilidades são submetidas a um processo de filtragem espacial para, a seguir, utilizar a relaxação probabilística. Testes com imagens sintéticas e reais, comprovam que a precisão da classificação pode ser aumentada utilizando os atributos de contexto. Os mapas temáticos obtidos por estas metodologias são mais homogêneos e neles pixels de mesma classe se apresentam agrupados espacialmente. tornando a imagem mais adequada para análise. facilitando assim a caracterização da cobertura vegetal da bacia.Updated knowledge of Land-cover in watersheds plays an important role in the study of hydrological processes as soil erosion, infiltration or runoff. Remote sensing techniques are an invaluable tool for this purpose, specially in third word countries, where regular air-photograph coverage is not available. This study applies contextual attributes to improve the accuracy of the Gaussian Maximum Likelihood classification of remote sensing images. Therefore, fuzzy and probabilistic relaxation are tested Such iterative processes implement contextual information using coefficients that represent spatial compatibility between classes. Relaxation processes starts making an initial estimate of the probabilities that relate each pixel to the classes considered in the classification. This estimates are then iteratively updated using the compatibility coefficients. An alternative procedure is introduced, in which probabilites are first filtered using a low pass filter and then the probablilistic relaxation is used. Tests with synthetic images and real LANDSAT scenes confirm that the accuracy of the classification can be incremented using contextual information. The resulting thematic maps are more homogeneous and pixels of the same class form groups. making the image more adequated to analysis and making it easier to characterize land-cover of the basins

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

A REALIDADE AUMENTADA EM SMARTPHONES NA EXPLORAÇÃO DE INFORMAÇÕES ESTATÍSICAS E CARTOGRÁFICAS

A Realidade Aumentada é uma nova forma de interação homem-máquina, que permite aos usuários examinar a realidade mediante a visualização/inclusão de informação adicional, previamente selecionada, relevante para a solução de um determinado problema, em tempo real junto com a realidade percebida pelo ser humano. Basicamente, uma camera de vídeo proporciona cenas em tempo real e umsistema de computador adiciona à imagem real a informação virtual, como por exemplo a inserção de nomes de elementos geográficos como rios e montanhas os quais não são visíveis a olho nú e podem ser inseridos como informação virtualsobre à imagem real. O objetivo deste trabalho é explorar o uso da realidade aumentada em smartphones na visualização e representação de dados do Censo e Banco de Nomes Geográficos do Brasil, logo informações estatísticas ecartográficas respectivamente, ambos disponibilizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE, bem como validar a representação dos dados através do uso de diferentes variáveis visuais. Para alcançar o objetivo proposto um módulo de realidade aumentada para smartphone foi desenvolvido, o qual utiliza diferentes variáveis visuais para a representação dos dados. A presente pesquisa visa permitiraos estudantes, técnicos e usuários de cartográfia a obter, explorar, solucionar problemas, facilitar a compreensão e interpretação de informações cartográficas e estatísticas em tempo real através de uma nova forma de visualização: a realidade aumentada

AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DA INFORMAÇÃO ALTIMÉTRICA DERIVADA DA VARREDURA A LASER EM UMA REGIÃO COBERTA POR VEGETAÇÃO: ESTUDO DE CASO

O sistema laser scanner aerotransportado é uma técnica inovadora na determinação de modelos digitais de terreno, sendo objeto de estudos recentes em diversos locais do planeta. Apresenta-se como uma opção de coleta de dados de forma rápida e abrangente, especialmente em áreas cobertas por vegetação, onde técnicas convencionais, como a fotogrametria, encontram dificuldades. Para isso, são utilizados algoritmos de remoção virtual de vegetação, gerando um modelo digital do terreno em áreas com densa cobertura vegetal. Os softwares usados na filtragem dos dados apresentam constante evolução, sendo que seu princípio de funcionamento ainda não alcançou um estágio definitivo, e o sucesso de cada um deles depende da região estudada. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a informação altimétrica derivada de laser scanner aerotransportado, através da análise de uma região coberta por remanescente de floresta nativa no Paraná, Brasil. Os resultados vêm elucidar algumas indagações relativas à precisão, aos efeitos dos múltiplos retornos de pulso e à influência da camada vegetal na coleta de dados e no produto final. Utiliza como parâmetro dados topográficos, os quais fornecem uma base precisa para a determinação de possíveis erros.Airborne laser scanner is an innovative technique for the determination of digital terrain models and has been object of study in the several places of the world in the last years. It is a fast option for topographic data collecting, mainly in places where the application of conventional techniques, like photogrammetry, is restricted because of partial occlusions, as it happens in forested areas. In such cases, an algorithm for virtual vegetation removal is used, producing a digital terrain model. The methods to filter airborne laser scanner data are still being developed, which means that a general solution is still under research. The success of the existing algorithms depend on the characteristics of the region. The subject of this study was to evaluate the altimetric information derived from an airborne laser scanner, in a forested area in Paraná State, Brazil. Therefore, airborne laser scanner data and products were compared to a reference digital terrain model obtained by a topography survey

OBJECT ORIENTED ANALYSIS AND SEMANTIC NETWORK FOR HIGH RESOLUTION IMAGE CLASSIFICATION

Este artigo apresenta a classificação digital de imagem de alta resolução baseada em orientação a objeto. Os objetos da imagem (Ikonos, multiespectral) são oriundos de segmentação multi-resolução que permite a obtenção de diferentes níveis de segmentação. A segmentação em diferentes camadas pode apoiar uma estrutura hierárquica de segmentos, onde uma rede semântica pode ser introduzida. A rede semântica é baseada no processo cognitivo do usuário. O conhecimento pode ser explicitado por meio de regras fuzzy considerando descritores de forma e textura dos objetos, bem como as suas relações topológicas - entre objetos e subobjetos. São testados diferentes métodos de classificação dentro da rede semântica tais como seletivo e mudança de contexto. A área teste é uma zona agrícola, no Município de Nova Esperança-PR, onde se propôs mapear a mata ciliar ao longo do Rio Porecatú. Abstract This work presents a high resolution image classification based on object oriented. The objects are derived from multiresolution segmentation ( from multispectral image, Ikonos). It allows a creation of different levels of segments supporting a hierarchical structure, generating spatial relations between objects and sub-objects. This hierarchy is the bedding for the semantic network. The knowledge is the semantic basis. The classification is based on fuzzy rules by means of descriptors such as form, texture and relations between objects and sub-objects. Different approaches of classification are assessed: semantic network, selective and context change classification. The tested site is an agricultural area near the municipality town of Nova Esperança-Pr, with the purpose of mapping the riparian vegetation along the Porecatú River

USO INTEGRADO DE IMAGEM DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL E ALTURA DERIVADA DO LASER SCANNER NA ESCOLHA DO CLASSIFICADOR ORIENTADO A REGIÃO

Neste artigo são apresentados os resultados de um estudo que aborda o tema da integração das alturas derivadas de um levantamento laser scanner com imagens de satélite de alta resolução espacial, Quickbird II, para o mapeamento temático de áreas urbanas. Justifica-se este trabalho, devido o uso de imagens orbitais não ser suficiente para distinguir os objetos associados ao mapeamento em áreas urbanas, de forma semi-automática, tornando-se necessária a inclusão de outras informações auxiliares. Para isto, uma metodologia orientada à análise de regiões na imagem é proposta. O ganho obtido com a inclusão da altura derivada do laser scanner é comparado com o ganho resultante do uso de parâmetros espaciais derivados das imagens, mediante a utilização do algoritmo de classificação da rede neural artificial (RNA) e classificadores convencionais (máxima verossimilhança, distância mínima). Os resultados mostram que, a contribuição da informação altimétrica é muito útil na classificação de edificações, vias e vegetação. Dentre os algoritmos testados, o uso de RNA incluindo informações de elevações derivadas do laser scanner foi o que forneceu os melhores resultados. Integrated Use Of Spatial High Resolution Image And Laser Scanner Derived Hight Classificator Oriented To Region To Choose Abstract In this article, the results of a research about the integration of height derived from a laser scanner measurement with high resolution spatial sattelite image are presented, QUICKBIRD II, for the tematic mapping of urban areas. This research is justified, for so as not to suffice the use of orbital images, to distinguish the associated objects to the urban area mapping, in a semi-automatic way, one needs the inclusion of other auxiliary information. Therefore, it is proposed a metodology oriented to a regional analysis in the image. The gain obtained with the laser scanner derived height inclusion is compared to the resulting gain obtained from the use of spatial parameters derived from the images, through the use an artificial neural network classification algorithm (ANN) and usual classifiers (maximum likelihood and minimum distance). The results show that the altimetry information contribution is very useful in building, road and vegetation classification. From the tested algorithms, the use of an ANN including information of height derived from a laser scanner was the one which got the best results