Esse artigo apresenta um método de filtragem de nuvem de pontos LASER para obtenção de um Modelo Digital de Terreno (MDT). O processo de filtragem é realizado com base em uma superfície aproximada gerada a partir de pontos amostrados sobre vias urbanas. Esses pontos são determinados por meio de linhas detectadas na imagem de intensidade do pulso laser via detector de Steger. A principal suposição do método é que o terreno tem um comportamento suave no interior das quadras e, dessa forma, os pontos amostrados ao longo das vias permitem, utilizando o método de interpolação por krigagem, uma representação adequada do terreno no interior das quadras, ou seja, relativamente próxima dos pontos LASER de terreno dessas regiões. Assim, a filtragem é realizada pela verificação da proximidade dos pontos da nuvem LASER original com a superfície aproximada gerada. Por fim, um MDT é obtido da nova amostra pelo método de interpolação por krigagem, melhorando a descrição da superfície. A partir dos experimentos realizados foi possível verificar a viabilidade do método proposto, com resultados de boa coerência visual e indicadores numéricos satisfatórios

This paper presents a method of filtering point clouds generated by laser scanning, to obtain a Digital Terrain Model (DTM). The filtering process is performed based on an approximated surface obtained from urban road points. These points are sampled in straight lines detected by Steger in the intensity image of the laser pulse. The main assumption of the method is that the ground has smooth behavior inside the block, so the sample laser points collected along the urban roads allow, using the kriging interpolation method, a suitable representation of the land inside the block, that is, relatively close to the ground point laser in these regions. Thus, filtering is performed by proximity of the original cloud laser points with approximate surface. For thus a DTM is obtained from the new sample by kriging interpolation method, increasing the description of the surface. From the experiments it was possible to verify the feasibility of the proposed method, with results of good visual consistency and satisfactory numerical indicators.

Neste artigo é proposto um método semiautomático para extração de rodovias combinando um estereopar de imagens aéreas de baixa resolução com um poliedro gerado a partir de um modelo digital do terreno (MDT). O problema é formulado no espaço-objeto através de uma função objetivo que modela o objeto 'rodovia' como uma curva suave e pertencente a uma superfície poliédrica. A função objetivo proposta depende também de informações radiométricas, que são acessadas no espaço-imagem via relação de colinearidade entre pontos da rodovia no espaço-objeto e os correspondentes nos espaços imagem do estereopar. A linha poligonal que melhor modela a rodovia selecionada é obtida por otimização no espaço-objeto da função objetivo, tendo por base o algoritmo de programação dinâmica. O processo de otimização é iterativo e dependente do fornecimento por um operador de uma aproximação inicial para a rodovia selecionada. Os resultados obtidos mostraram que o método é robusto frente a anomalias existentes ao longo das rodovias, tais como obstruções causadas por sombras e árvores.

In this paper a semiautomatic method is proposed for road extraction by combining a stereoscopic pair of low-resolution aerial images and a polyhedron generated by using a digital terrain model (DTM). The problem is formulated in the object space by means of an objective function which models the object 'road' as a smooth curve that belongs to a polyhedral surface. The proposed objective function also depends on the radiometric information, which is accessed in the image space via collinearity relation between road points, in the object space and corresponding points in the image spaces of stereoscopic images. The polyline providing the best representation for a selected road is obtained in the object space via optimization of the objective function by using the dynamic programming algorithm. The optimization process is iterative and an operator needs to supply an initial polyline approximating the selected road. The obtained results showed that the method is robust against anomalies existing along roads, such as obstruction caused by shadows and trees.