EXTRAÇÃO AUTOMÁTICA DE CONTORNOS DE TELHADOS USANDO DADOS DE VARREDURA A LASER E CAMPOS RANDÔMICOS DE MARKOV

This paper proposes a methodology for automatic extraction of building roofcontours from a Digital Elevation Model (DEM), which is generated through theregularization of an available laser point cloud. The methodology is based on twosteps. First, in order to detect high objects (buildings, trees etc.), the DEM issegmented through a recursive splitting technique and a Bayesian mergingtechnique. The recursive splitting technique uses the quadtree structure forsubdividing the DEM into homogeneous regions. In order to minimize thefragmentation, which is commonly observed in the results of the recursive splittingsegmentation, a region merging technique based on the Bayesian framework isapplied to the previously segmented data. The high object polygons are extracted byusing vectorization and polygonization techniques. Second, the building roofcontours are identified among all high objects extracted previously. Taking intoaccount some roof properties and some feature measurements (e. g., area,rectangularity, and angles between principal axes of the roofs), an energy functionwas developed based on the Markov Random Field (MRF) model. The solution ofthis function is a polygon set corresponding to building roof contours and is foundby using a minimization technique, like the Simulated Annealing (SA) algorithm. Experiments carried out with laser scanning DEM´s showed that the methodologyworks properly, as it delivered roof contours with approximately 90% shapeaccuracy and no false positive was verified.Este artigo propõe uma metodologia para a extração automática de contornos detelhados de edifícios a partir de um MDE (Modelo Digital de Elevação), gerado apartir da regularização de uma malha irregular de dados laser preexistentes. Ametodologia baseia-se em duas etapas. Primeiramente, a fim de detectar objetosaltos (edifícios altos, árvores etc.), o MDE é segmentado através de uma técnica dedivisão recursiva e de uma técnica de fusão bayesiana. A técnica de divisãorecursiva usa a estrutura quadtree para subdividir o MDE em regiões homogêneas.A fim de minimizar a fragmentação que freqüentemente é observada nos resultadosda segmentação por divisão recursiva, uma técnica de fusão baseada em InferênciaBayesiana é aplicada aos dados previamente segmentados. Os contornos dos objetos altos são obtidos através de técnicas de vetorização e poligonização. Na segundaetapa, os contornos de telhados de edifícios são identificados entre todos os objetosaltos extraídos previamente. Levando em conta algumas propriedades de telhado ealguns atributos (por exemplo, área, retangularidade e ângulos entre os eixosprincipais dos telhados), uma função de energia foi desenvolvida com base nomodelo Markov Random Field (MRF). A solução desta função é um conjunto depolígonos representando contornos de telhados de edifícios e é encontrada atravésde técnicas de minimização, como o algoritmo Simulated Annealing (SA). Váriosexperimentos foram realizados com base em DEM´s obtidos a partir de dados devarredura a laser, os quais demonstraram que a metodologia proposta funcionaadequadamente, visto que foram extraídos contornos de telhados comaproximadamente 90% de completeza de área e nenhum falso positivo foiverificado

SEGMENTAÇÃO DE DADOS DE PERFILAMENTO A LASER EM ÁREAS URBANAS UTILIZANDO UMA ABORDAGEM BAYESIANA

In this paper is presented a region-based methodology for Digital Elevation Modelsegmentation obtained from laser scanning data. The methodology is based on twosequential techniques, i.e., a recursive splitting technique using the quad treestructure followed by a region merging technique using the Markov Random Fieldmodel. The recursive splitting technique starts splitting the Digital Elevation Modelinto homogeneous regions. However, due to slight height differences in the DigitalElevation Model, region fragmentation can be relatively high. In order to minimizethe fragmentation, a region merging technique based on the Markov Random Fieldmodel is applied to the previously segmented data. The resulting regions are firstlystructured by using the so-called Region Adjacency Graph. Each node of theRegion Adjacency Graph represents a region of the Digital Elevation Modelsegmented and two nodes have connectivity between them if corresponding regionsshare a common boundary. Next it is assumed that the random variable related toeach node, follows the Markov Random Field model. This hypothesis allows thederivation of the posteriori probability distribution function whose solution isobtained by the Maximum a Posteriori estimation. Regions presenting highprobability of similarity are merged. Experiments carried out with laser scanningdata showed that the methodology allows to separate the objects in the DigitalElevation Model with a low amount of fragmentation.Neste artigo é apresentada uma metodologia para a segmentação de um ModeloDigital de Elevação obtido a partir de um sistema de varredura a laser. Ametodologia de segmentação baseia-se na utilização das técnicas de divisãorecursiva usando a estrutura quadtree e de fusão de regiões usando o modeloMarkov Random Field. Inicialmente a técnica de divisão recursiva é usada paraparticionar o Modelo Digital de Elevação em regiões homogêneas. No entanto,devido a ligeiras diferenças de altura no Modelo Digital de Elevação, nesta etapa afragmentação das regiões pode ser relativamente alta. Para minimizar essafragmentação, uma técnica de fusão de regiões baseada no modelo Markov RandomField é aplicada nos dados segmentados. As regiões resultantes são estruturadasusando um grafo de regiões adjacentes (Region Adjacency Graph). Cada nó doRegion Adjacency Graph corresponde a uma região do Modelo Digital de Elevaçãosegmentado e dois nós tem conectividade entre eles se as duas regiõescorrespondentes compartilham de uma mesma fronteira. Em seguida, assume-se queo comportamento da variável aleatória em relação a cada nó dá se de acordo comum Markov Random Field. Esta hipótese permite a obtenção da chamadadistribuição de probabilidade a posteriori, cuja solução é obtida via estimativa Maximum a Posteriori. Regiões que apresentam alta probabilidade de fusão sãofundidas. Os experimentos realizados com os dados de perfilamento a lasermostraram que a metodologia proposta permitiu separar os objetos no ModeloDigital de Elevação com um baixo nível de fragmentação

Segmentação de dados de perfilamento a laser em áreas urbanas utilizando uma abordagem Bayesiana

In this paper is presented a region-based methodology for Digital Elevation Model segmentation obtained from laser scanning data. The methodology is based on two sequential techniques, i.e., a recursive splitting technique using the quad tree structure followed by a region merging technique using the Markov Random Field model. The recursive splitting technique starts splitting the Digital Elevation Model into homogeneous regions. However, due to slight height differences in the Digital Elevation Model, region fragmentation can be relatively high. In order to minimize the fragmentation, a region merging technique based on the Markov Random Field model is applied to the previously segmented data. The resulting regions are firstly structured by using the so-called Region Adjacency Graph. Each node of the Region Adjacency Graph represents a region of the Digital Elevation Model segmented and two nodes have connectivity between them if corresponding regions share a common boundary. Next it is assumed that the random variable related to each node, follows the Markov Random Field model. This hypothesis allows the derivation of the posteriori probability distribution function whose solution is obtained by the Maximum a Posteriori estimation. Regions presenting high probability of similarity are merged. Experiments carried out with laser scanning data showed that the methodology allows to separate the objects in the Digital Elevation Model with a low amount of fragmentation

Extração automática de contornos de telhados usando dados de varredura a laser e campos randômicos de Markov

This paper proposes a methodology for automatic extraction of building roof contours from a Digital Elevation Model (DEM), which is generated through the regularization of an available laser point cloud. The methodology is based on two steps. First, in order to detect high objects (buildings, trees etc.), the DEM is segmented through a recursive splitting technique and a Bayesian merging technique. The recursive splitting technique uses the quadtree structure for subdividing the DEM into homogeneous regions. In order to minimize the fragmentation, which is commonly observed in the results of the recursive splitting segmentation, a region merging technique based on the Bayesian framework is applied to the previously segmented data. The high object polygons are extracted by using vectorization and polygonization techniques. Second, the building roof contours are identified among all high objects extracted previously. Taking into account some roof properties and some feature measurements (e. g., area, rectangularity, and angles between principal axes of the roofs), an energy function was developed based on the Markov Random Field (MRF) model. The solution of this function is a polygon set corresponding to building roof contours and is found by using a minimization technique, like the Simulated Annealing (SA) algorithm. Experiments carried out with laser scanning DEM's showed that the methodology works properly, as it delivered roof contours with approximately 90% shape accuracy and no false positive was verified

Use of Poisson spatiotemporal regression models for the Brazilian Amazon Forest: malaria count data

INTRODUÇÃO: A malaria é uma doença endêmica na região da Amazônia Brasileira, e a detecção de possíveis fatores de risco pode ser de grande interesse às autoridades em saúde pública. O objetivo deste artigo é investigar a associação entre variáveis ambientais e os registros anuais de malária na região amazônica usando métodos bayesianos espaço-temporais. MÉTODOS: Utilizaram-se modelos de regressão espaço-temporais de Poisson para analisar os dados anuais de contagem de casos de malária entre os anos de 1999 a 2008, considerando a presença de alguns fatores como a taxa de desflorestamento. em uma abordagem bayesiana, as inferências foram obtidas por métodos Monte Carlo em cadeias de Markov (MCMC) que simularam amostras para a distribuição conjunta a posteriori de interesse. A discriminação de diferentes modelos também foi discutida. RESULTADOS: O modelo aqui proposto sugeriu que a taxa de desflorestamento, o número de habitants por km² e o índice de desenvolvimento humano (IDH) são importantes para a predição de casos de malária. CONCLUSÕES: É possível concluir que o desenvolvimento humano, o crescimento populacional, o desflorestamento e as alterações ecológicas associadas a estes fatores estão associados ao aumento do risco de malária. Pode-se ainda concluir que o uso de modelos de regressão de Poisson que capturam o efeito temporal e espacial em um enfoque bayesiano é uma boa estratégia para modelar dados de contagem de malária.INTRODUCTION: Malaria is a serious problem in the Brazilian Amazon region, and the detection of possible risk factors could be of great interest for public health authorities. The objective of this article was to investigate the association between environmental variables and the yearly registers of malaria in the Amazon region using Bayesian spatiotemporal methods. METHODS: We used Poisson spatiotemporal regression models to analyze the Brazilian Amazon forest malaria count for the period from 1999 to 2008. In this study, we included some covariates that could be important in the yearly prediction of malaria, such as deforestation rate. We obtained the inferences using a Bayesian approach and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to simulate samples for the joint posterior distribution of interest. The discrimination of different models was also discussed. RESULTS: The model proposed here suggests that deforestation rate, the number of inhabitants per km², and the human development index (HDI) are important in the prediction of malaria cases. CONCLUSIONS: It is possible to conclude that human development, population growth, deforestation, and their associated ecological alterations are conducive to increasing malaria risk. We conclude that the use of Poisson regression models that capture the spatial and temporal effects under the Bayesian paradigm is a good strategy for modeling malaria counts