Detecção de erros grosseiros nas aerotriangulações

Orientador: Prof. Dr. João Bosco LugnaniDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Curso de Pós-Graduação em Ciências GeodésicasInclui referências: p. 242-245Resumo: A depuração dos erros grosseiros nas aerotriangulações em bloco, utilizando-se do próprio programa de ajustamento simultâneo, apresenta muitas dificuldades. O grande número de observações agrupadas, quando na presença de erros grosseiros, fazem com que o ajustamento simultâneo dos modelos ou fotos distribua enormemente os erros sobre as observações corretas. O trabalho de depuração torna-se difícil, complicado, oneroso em custo e tempo, comprometedor da precisão e confiabilidade dos resultados alcançados. No presente trabalho são apresentados algoritmos de detecção e localização de erros grosseiros nas aerotriangulações analítica e semi-analítica, dentro de um processo de depuração dos erros grosseiros que convencionou-se chamar "filtragem progressiva". O conjunto dos algoritmos concebidos gerou um sistema de programas computacionais, em linguagem Fortran, o qual permitiu a realização de um grande número de testes para verificação do desempenho do sistema. Resultados teóricos e práticos comprovam a potencialidade dos algoritmos apresentados.Abstract: The detection of gross errors in block aerialtriangulation, at the time of the simultaneous adjustment, presents some serious difficulties. The great number of observations affected by gross errors, causes the simultaneous adjustment of models or photos, distributing the errors on the correct observations too. The task of detection and indentification becomes difficult, boring, time consuming and expensive and the accuracy as well as the reliability of the results are also damaged. In this research, a set of algorithms for detection and identification of gross errors in analytical and semi-analytical aerialtriangulation is presented. It constitutes a step-by-step detection, which was named "Filtragem Progressiva". The set of algorithms conceived was implemented in a system of computational programs, in Fortran language, which allowed a vast number of tests to prove the efficiency of the system. The theoretical and pratical results of the tests showed the efficiency of the system

LINEAR REGRESSION AND LINES INTERSECTING AS A METHOD OF EXTRACTING PUNCTUAL ENTITIES IN A LIDAR POINT CLOUD

The characteristics of data points obtained by laser scanning (LiDAR) and images have been considered complementary in the field of photogrammetric applications, and research to improve their integrated use have recently intensified. This study aim to verify the performance of determining punctual entities in a LiDAR point cloud using linear regression and intersecting lines obtained from buildings with square rooftop containing four planes (hip roof), as well as compare punctual entities three-dimensional coordinates determined by planes intersection. Our results show that the proposed method was more accurate in determining three-dimensional coordinates than plan intersection method. The obtained coordinates were evaluated and framed into the map accuracy standard for digital cartographic products (PEC-PCD), besides being analyzed for trend and precision. Accuracy analysis results frame punctual entities three-dimensional coordinates into the 1/2,000 or lower scale for Class A of PEC-PCD

O Uso da Distância de Hausdorff como Medida de Similaridade em Sistemas Automáticos de Atualização Cartográfica

A automação do processo de revisão e atualização da cartografia de áreas urbanas ainda constitui um desafio aos desenvolvedores de sistemas computacionais de alta produtividade. Uma das questões que permeia esse processo é a quantificação da similaridade entre objetos representados no espaço vetorial (bases cartográficas digitais) e segmentados no espaço matricial (imagens de alta resolução). A pesquisa desenvolvida no Laboratório de Fotogrametria do Departamento de Geomática da UFPR, ora apresentada, parte da premissa da existência de dados qualificados que permitam a segmentação precisa da imagem, a associação dos segmentos gerados às edificações erigidas sobre o terreno e a adequada georreferência dos dois conjuntos de informações. A partir desse resultado, o método proposto explora uma métrica topológica robusta, a Distância de Hausdorff, para determinação da condição de atualidade da representação cartográfica em função dos elementos presentes na imagem. Os testes de desempenho dessa métrica para uma área urbana com dados disponíveis demonstram uma alta taxa de concordância quando comparados os resultados com a fotointerpretação profissional e demonstrou-se que a medida é robusta à parcial obstrução dos objetos em comparação

UM EXERCÍCIO DE IDENTIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE DESATUALIZAÇÕES NA REPRESENTAÇÃO DE EDIFICAÇÕES EM BASES CARTOGRÁFICAS DE ÁREAS URBANAS

Apresenta-se nesse artigo a aplicação de uma metodologia de processamento de imagens aerofotogramétricas, associadas a dados LIDAR, para detecção automática de desatualizações na representação das edificações, em planos de informação correspondentes, de bases cartográficas de grande escala de áreas urbanas. A técnica proposta, constitui-se de rotinas clássicas de processamento de imagens aplicadas a um grande número de pequenas imagens, recortes relacionadas aos limites de lotes residenciais urbanos, obtidos automaticamente de um mosaico ortorretificado. O processo foi totalmente implementado no curso do estudo, e integra-se de rotinas da clássica metodologia de processamento de imagens. A base de dados utilizada compõe-se de: (a) base cartográfica digital, com camadas de informações associadas aos limites dos lotes e à projeção das construções sobre o terreno; (b) mosaico aerofotogramétrico georreferenciado e ortorretificado e (c) nuvem de pontos laser scanner da área de estudo. O procedimento operacional consiste no recorte automático da área associada a cada lote na imagem-mosaico, a segmentação e classificação desse produto com suporte altimétrico em função da nuvem de pontos laser scanner e formação de geometrias prováveis a serem associadas às edificações existentes. Esses procedimentos são executados sem qualquer intervenção do usuário. Um protótipo do sistema foi implantado e testado numa base de dados cedida pela Secretaria de Patrimônio da União, do litoral do RS

GENERALIZAÇÃO DE MODELOS DIGITAIS DE TERRENO COM BASE EM TRANSFORMADA WAVELET

Os sistemas de laser scanner permitem a obtenção de modelos digitais de terreno de alta resolução e exatidão. Porém, quando se necessita trabalhar em aplicações comuma resolução menor que a originalmente  gerada, a grande quantidade de dados acarreta a necessidade de generalização. Este trabalho tem por objetivo verificar o comportamento da transformada wavelet na generalização de modelos digitais doterreno sob a forma de grades regulares, obtidas a partir de dados do laser scanner. As transformadas  wavelets foram implementadas em programas na linguagem Matlab. Foram utilizadas as  wavelets de Haar, Daubechies e Symlet. Ageneralização por krigagem  foi utilizada para a comparação dos resultados. Os resultados obtidos nos experimentos  realizados permitem afirmar que a transformada wavelet pode ser utilizada como alternativa para a generalização de MDT em razão da facilidade de programação, baixo custo computacional, altavelocidade de processamento e exatidão compatível com a resolução obtida noMDT generalizado, além de ser um método natural de análise multirresolução.

EMPREGO DO MÉTODO Z-BUFFER MODIFICADO NA DETECÇÃO DE OCLUSÕES DE EDIFICAÇÕES PARA GERAÇÃO DE ORTOIMAGENS VERDADEIRAS

O uso de modelos digitais de superfície (MDS) aliado a existência de áreas oclusas faz com que, na geração de ortoimagens verdadeiras, ocorra a formação de um fenômeno conhecido como “duplo mapeamento”. Para evitá-lo é necessária à detecção das áreas oclusas existentes, e o método mais utilizado na atualidade tem origem na Computação Gráfica, e se denomina Método  Z-Buffer. Esse artigo apresenta a implementação de algoritmos para ortorretificação de fotografias aéreas, com emprego do método inverso, e para detecção de áreas oclusas, com base em uma modificação do Z-Buffer, denominada de Método Z-Buffer Modificado. Como áreas de estudo foram utilizadas duas áreas da cidade de Curitiba – PR, que possuíam recobrimento fotogramétrico e MDS disponíveis. Os resultados obtidos possibilitaram identificar o comportamento do Método  Z-Buffer Modificado na detecção das áreas oclusas, e como sua principal limitação, denominada de Porção M, influência na supressão dos Duplos Mapeamentos formados durante a geração das ortoimagens verdadeiras

ORIENTAÇÃO EXTERIOR DE UM PAR ESTEREOSCÓPICO IKONOS II COM BASE NO MODELO NÃO-RIGOROSO DLT

O crescente avanço tecnológico ocorrido nos últimos anos, tanto da área daInformática, Fotogrametria e também Sensoriamento Remoto, vem contribuindosignificativamente para diversas pesquisas sobre extração de informaçõestridimensionais a partir de imagens de alta resolução. No presente trabalho, umasolução utilizando modelagem não rigorosa baseada na transformação matemáticaDLT (Direct Linear Transformation) foi utilizada para a orientação exterior de umpar estereoscópico de imagens Ikonos II e determinação de coordenadastridimensionais por intersecção fotogramétrica. O objetivo principal foi o de avaliaro desempenho do modelo na aplicação, como também a obtenção de melhorconfiguração de pontos de apoio necessários na orientação exterior para fins dadeterminação de coordenadas tridimensionais por interseção espacial. Osexperimentos realizados permitiram recomendar a configuração adequada para adistribuição dos pontos de apoio, onde a exatidão planimétrica foi equivalente aprecisão teórica tolerável igual a um pixel de erro nas observações, enquanto aexatidão altimétrica ficou próxima de 1,5 pixels

IDENTIFICAÇÃO DE PONTOS DE APOIO PRÉ-SINALIZADOS COM O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E CORRELAÇÃO

Este trabalho apresenta uma introdução às redes neurais artificiais como uma alternativa para a identificação de pontos de apoio pré-sinalizados. Inicialmente é feita uma rápida revisão bibliográfica sobre redes neurais artificiais, onde são apresentados os modelos de um neurônio, o perceptron, as redes feedforward e retropropagação, bem como um resumo de seu algoritmo. Em seguida são realizadas as etapas que compõem as redes neurais artificiais: coleta de dados, treinamento e simulação dos dados. São analisados dois tipos de pontos de apoio pré-sinalizados: em forma de cruz e em forma circular. São apresentados, examinados e comparados os resultados das identificações dos pontos pré-sinalizados, nas duas formas em cruz e circulares usando códigos fonte em MATLAB e em Visual C++, tanto para a fase de treinamento dos dados, quanto para a fase de testes dos mesmos, usando em conjunto a técnica de correlação estatística, com o objetivo de evitar ambigüidades. Identifying Pre-signalized Points by the Use of Artificial Networks and Correlation Abstract This work presents an introduction to artificial neural networks as an alternative for the signalized point recognition. At first a fast bibliographical revision on artificial neural networks is done, where the models of a neuron, perceptron, the networks are presented feedforward and backpropagation, as well as a summary of its algorithm. After that the stages are carried through that compose artificial the neural networks: it collects of data, training and simulation of the data. Two types of signalized point are analyzed: in cross form and circular form. They are presented, examined and compared the results of the identifications of the signalized point are compared, in the two form using codes source in MATLAB and Visual C++ , for the phase of training and for the phase of simulation of the data, using as well the technique as of correlation statistic for avoiding ambiguities

INTEGRAÇÃO ENTRE REDES NEURAIS E CORRELAÇÃO PARA A IDENTIFICAÇÃO DE PONTOS DE APOIO PRÉ-SINALIZADOS

The main goal of this work is to present new tools for automated identification of photographic images of ground targets for aerophotogrametry applications such as aerotriangulation. The identification of the targeted control points images was done by using the concepts of statistical correlation, artificial neural networks and mathematic morphology with emphasis on binary erosion. It was established procedures for identifying automatically common points in a pair of photographs. With the purpose of verifying the consistency of the identified points a fotogrammetric model of the test area was mounted.O objetivo principal deste trabalho é apresentar novas opções para a identificação de pontos pré-sinalizados para as aplicações relativas à fotogrametria, tal como fototriangulação. A identificação automática desses pontos de apoio foi possível com o uso do conceito de correlação estatística, redes neurais artificiais e morfologia matemática. Da morfologia matemática foi utilizada a erosão binária. Isto permitiu codificar procedimentos para identificar automaticamente pontos de apoio pré-sinalizados em um par de aerofotos. Com a finalidade de verificar a consistência dos pontos identificados, realizou-se a orientação interior e a formação do modelo fotogramétrico, isto é, a orientação exterior de um par de aerofotos da área de testes