Resumo em Português:

Neste trabalho enfoca-se as integrais elípticas de primeira e segunda ordens e sua solução por meio da Transformação de Landen. Explica-se como a Transformação de Landen opera e como diferentes algoritmos podem ser usados na solução de problemas em Geodésia. Os algoritmos são recursivos e por isso, fáceis de implementar. Testar os algoritmos também é fácil. Os resultados da Transformação de Landen são comparados aos resultados obtidos com Maple V para mostrar a exatidão dos algoritmos. Apresenta-se o código fonte para os dois algoritmos.

Resumo em Inglês:

This paper deals with elliptic integrals of first and second kind and their solution by Landen-transformation. It is explained how the Landen-transformation works and how the different algorithms can be used in geodetic problem solving. The algorithms are recursive and thus easy to implement and stable. Further on the testing is quite simple. The numerical results of the Landen-transformation are compared to this computed with Maple V to show the exactness of the algorithms. For two algorithms the source-code is depicted.

Resumo em Português:

O NAVSTAR GPS vem sendo aplicado nas mais diversas áreas entre elas encontram-se o ambiente costeiro. Os levantamentos geodésicos podem ser utilizados para estudar as variações posicionais que ocorrem em sistemas costeiros dinâmicos. O presente trabalho tem por objetivo avaliar a acurácia dos métodos cinemáticos de posicionamento GPS em um esporão arenoso localizado na Ilha do Mel, município de Paranaguá, Estado do Paraná, Brasil. Os testes foram realizados com os seguintes métodos de posicionamento geodésico: Absoluto Cinemático (MAC), Relativo Cinemático (MRC) e Diferencial (RTK e DGPS). Uma estação móvel composta por dois receptores GPS foi construída para efetuar simultaneamente a captação de dados e assim analisar os métodos propostos em um único levantamento geodésico. Os resultados mais satisfatórios foram oriundos da solução RTK, apresentando os menores valores para o Erro Médio Quadrático (EMQ), 0,003 m, 0,007 m e 0,149 m nas componentes Norte (N), Este (E) e Altura Geométrica h, respectivamente. Por fim, recomendações da aplicabilidade dos métodos estudados para a área costeira são apresentadas.

Resumo em Inglês:

The NAVSTAR GPS has been applied is several fields, the coastal environment being one of them. The geodetic surveys can be used to study the positional variation that happens in dynamic coastal systems. This paper has the main objective of evaluating the accuracy of GPS kinematics positional methods in a specific sedimentary area located in Mel Island, District of Paranaguá, Paraná State, Brazil. The experiments were undertaken with the geodetic positioning methods as follow: Absolute Kinematic, Relative Kinematic, Differential (RTK and DGPS). A rover station composed by two GPS receivers was built for simultaneously collect the data thereby the proposed methods could be analyzed in a single geodetic survey. The best results found in this study was from the RTK solution, presenting the lowest values for the Root Mean Square (RMS) equals 0.003 m, 0.007 m and 0.149 m for the north component (N), east component (E) and geometrical height (h), respectively. Finally, recommendations for the applicability of the methods used for costal area are presented.

Resumo em Português:

O presente trabalho faz parte do programa GEOSAFRAS, estimativa e safras no Brasil, coordenado pela Companhia Nacional de Abastecimento e do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento. Uma aplicação muito comum no gerenciamento de safras é o monitoramento de mudanças nos campos de cultivo usando imagens de satélite adquiridas em diferentes datas. Para isto, a compatibilidade espacial entre essas imagens é um requisito básico, mais ainda quando se trata de imagens de diferentes sensores. Nesse artigo é descrita uma metodologia para a semi-automação do processo de correção geométrica com a finalidade de facilitar o ajuste geométrico entre imagens de diferentes sensores. Inicialmente, uma imagem base é manualmente corrigida a partir de dados extraídos de uma carta topográfica digital. Após essa correção, a imagem corrigida é utilizada como elemento base de referência para corrigir as outras imagens (denominadas neste trabalho de imagens de ajuste), as quais são adquiridas em datas diferentes e/ou de diferentes sensores. Depois de corrigida a imagem base todas as imagens (base e de ajuste) são segmentadas e classificadas. Os segmentos classificados como vegetação florestal são escolhidos para compor a malha relacional. As imagens de ajuste são registradas pelo processo imagem-imagem usando os centróides dos segmentos de vegetação florestal. Os segmentos de vegetação florestal presentes na imagem base são confrontados com os segmentos correspondentes nas imagens de ajuste, para buscar correspondências (matching). O processo de matching é realizado através da aplicação de algoritmos genéticos. Ao obter um resultado satisfatório na busca de correspondência, calcula-se os centróides correspondentes aos segmentos detectados, os quais são utilizados como pontos de controle para o processo de registro das imagens. Os resultados mostram que os algoritmos genéticos encontraram a solução ótima na maior parte dos experimentos realizados. Porém, para a imagem LANDSAT 2002 reamostrada a solução encontrada foi sub-ótima, pois um segmento sofreu grandes variações em relação ao mesmo segmento na imagem base.

Resumo em Inglês:

This work is part of the GEOSAFRAS program - estimates and harvests in Brazil - which is coordinated by the National Company of Supply and the United Nations Development Programme. A regular use in the management of harvests is the monitoring of the cultivation fields changes by using satellite images obtained at different dates. For this purpose, the spatial compatibility between these images is a necessary condition, even more when it comes to images from different sensors. This article describes a methodology for the semi-automation of the geometric rectification process aimed at facilitating the geometric adjustment between images from different sensors. First, a base image is manually rectified from data extracted from a digital topographic map. After such rectification, the correct image is used as a reference element to rectify other images (in this work, called adjustment images), which are acquired at other dates and/or from other sensors. Once the base image is rectified, all images (base and adjustment ones) are segmented and classified. The segments classified as forest vegetation are selected to compose the relational mesh. The adjustment images are registered by the image-image process by means of the forest vegetation segment centroids. The forest vegetation segments in the base image are compared to the corresponding segments in the adjustment images, to find pattern matching. The matching process involves the application of genetic algorithms. After obtaining a positive result regarding the pattern matching, the centroids corresponding to the detected segments are calculated; These centroids are used as control points for the image registry process. The results show that genetic algorithms have found the optimal solution in most experiments. However, regarding the LANDSAT 2002 resampled image, the solution found was sub-optimal because one of the segments showed large variations in relation to the same segment of the base image.

Resumo em Português:

A utilização de imagens adquiridas por sensores CCDs de médio formato, em plataformas aéreas, é uma alternativa para a redução de custos de projetos de aerolevantamento. Porém, a utilização de sensores que captem somente a banda do visível (RGB) restringe algumas aplicações, tornando-se relevante integrar um sensor adicional que capte o infravermelho próximo (IR). No mercado há várias soluções para a aquisição simultânea de várias bandas espectrais. Uma alternativa que possibilita uma redução nos custos de integração é coletar as bandas RGB com uma câmara e a infravermelha com uma segunda câmara. É necessário, então, registrar as imagens, o que implica em determinar um conjunto de pontos ou feições correspondentes, calcular uma função de mapeamento polinomial e reamostrar uma das imagens. Um dos problemas mais críticos é a determinação de correspondência entre as imagens, devido às diferenças radiométricas entre as imagens. Neste trabalho são utilizadas técnicas de detecção de pontos de interesse e é proposta uma função de correspondência usando as diferenças nas magnitudes e direções dos gradientes de intensidade entre as imagens RGB e IR. Foram realizados vários experimentos com a técnica proposta, indicando que é possível utilizar esta técnica obtendo-se erros residuais inferiores a 1,5 pixel.

Resumo em Inglês:

Using images acquired by medium format CCD sensors from aerial platforms is an alternative to reduce costs of aerial surveying projects. However, using sensors that capture only the visible band (RGB) it restricts some applications, making the integration of an additional sensor that captures the near infrared (IR) important. There are several commercial solutions for the simultaneous acquisition of multiple spectral bands. A cost effective alternative is the integration of a RGB camera to a second one, to capture the infrared band. It is necessary, then, to register the images, which involve the determination of a set of corresponding points or features, to calculate a polynomial mapping function and to resample one of the images. One of the most critical problems is the determination of corresponding points between the images due to differences in the images radiometry. Some techniques for locating interest points and a correlation function using the differences in magnitudes and directions of the gray levels gradients RGB and IR images, are proposed in this paper. Several experiments using this technique were conducted, indicating that it is possible to use it, achieving residual errors less than 1.5 pixel.

Resumo em Português:

Embora seja considerada útil para a identificação de objetos mais elevados, a presença de sombras pode ser um elemento prejudicial na extração de informações quando esconde objetos de menor altura. Neste trabalho é descrito o desenvolvimento conceitual e exemplos de aplicação de um método para a segmentação de sombras em imagens de satélite e fotografias aéreas baseado na análise da matriz de co-ocorrência. A matriz de co-ocorrência traduz a relação entre o pixel e sua vizinhança, o que permite identificar áreas uniformes e escuras, que correspondem a sombras. Com esta premissa, foi proposto um método que analisa a diagonal principal da matriz de co-ocorrência e identifica nela os agrupamentos associados a sombras. Para delimitar as sombras, é usada uma função contextual derivada da melhor reta perpendicular à diagonal principal da matriz de co-ocorrência que separa áreas escuras e uniformes. Testes com imagens aéreas e de satélite são apresentados para ilustrar o método. O método proposto é do tipo adaptativo e pode ser usado tanto em imagens de 8 bits como também estendido à maiores resoluções radiométricas, além disso seu funcionamento não é afetado pela eventual contribuição atmosférica, que afeta principalmente as bandas do visível.

Resumo em Inglês:

Although shadows are considered useful for the identification of objects that rise up from the ground, they may made the extraction of information difficult when they hide lower objects. In this paper we introduce the conceptual development and show examples of the application of a method for the segmentation of shadows in satellite and aerial imagery that is based on the analysis of the co-occurrence matrix. The co-occurrence matrix shows the relationship between a pixel and its neighborhood, which allows to identify dark and uniform areas that correspond to shadows. Taking this in mind, a method is proposed to analyse the main diagonal of the co-occurrence matrix and to identify the cluster that is related to shadows. The mentioned segmentation enables to obtain the threshold along the main diagonal. A contextual function can be derived from the best perpendicular line to the main diagonal of the co-occurrence matrix that crossed the diagonal at the threshold point. Tests with aerial and satellite images are presented to illustrate the method. It is shown that the method is adaptive. It can be used in 8 bits images as well as extended to higher radiometric resolutions and it is not affected by the atmospheric contribution.

Resumo em Português:

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.

Resumo em Inglês:

"Double mapping" is a phenomenon that occurs when true orthophotos are generated using digital surface models (DSM) in areas with occluded areas. To avoid this unwanted effect, the detection of the existing occluded areas becomes a requirement. The most popular solution is called Z-Buffer, a Computer Graphics (CG) method. This article presents the implementation of an algorithm to detect occlusion areas in true orthophoto generation using backward projection, based on a Modified Z-Buffer method. Two areas of Curitiba-PR were used for the study, as both of them were available in photogrammetric flight and MDS forms. The results outlined the behavior of this method and the way its main limitation, the M portion, can influence the suppression of double imaging formed during the generation of true orthoimages.

Resumo em Português:

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 com uma 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 do terreno 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. A generalização 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, alta velocidade de processamento e exatidão compatível com a resolução obtida no MDT generalizado, além de ser um método natural de análise multirresolução.

Resumo em Inglês:

The laser scanner systems have been used to obtain digital terrain models with high resolution and accuracy. For many applications, the original large amount of laser scanner data can be reduced by generalization process to produce different types of resolutions. This work aims at studying the behavior of the wavelet transform for digital terrain models generalization in form of regular grids, obtained from laser scanner data. The transformed wavelet were implemented in Matlab language programs. Haar, Daubechies and Symlet wavelets were used. The kriging generalization was used for the comparison of the results. The experiments showed that the wavelet transform can be used as an alternative for generalization of DTM due to the implementation facility, low computational cost, high processing speed and accuracy compatible with the resolution obtained in the generalized DTM, and for being a natural method for multiresolution analysis.

Resumo em Português:

Métodos automáticos de localização de pontos homólogos em imagens digitais baseados em área, combinados com técnicas de crescimento de região, são capazes de produzir uma malha densa e exata de pontos homólogos. Entretanto, o processo de crescimento de região pode ser interrompido em regiões da imagem, cuja paralaxe no eixo horizontal apresenta variação abrupta. Essa situação geralmente é causada por uma descontinuidade na superfície ou espaço-objeto imageado, tal como um prédio numa cena urbana ou um paredão de exploração de uma mina a céu aberto. Nesses casos, novos pares de pontos homólogos (sementes) devem ser introduzidos, normalmente por um operador humano, a partir dos quais o processo é reiniciado. Dependendo do tipo da imagem utilizada e da estrutura 3D da região mapeada, a intervenção humana pode ser considerável. Uma alternativa totalmente automatizada em que se combinam as técnicas SIFT (Scale Invariant Feature Transform), pareamento por mínimos quadrados e crescimento de região foi proposta anteriormente pelos autores. O presente trabalho apresenta uma extensão a essa técnica. Basicamente, propõem-se alterações na etapa de correspondência do SIFT, que exploram características de estereogramas produzidos por sensores aéreos e orbitais. Avaliações experimentais demonstram que as modificações propostas trazem dois tipos de benefícios. Em primeiro lugar, obtém-se um aumento do número de pontos homólogos encontrados, sem aumento correspondente na proporção de falsas correspondências. Em segundo lugar, a carga computacional é reduzida substancialmente.

Resumo em Inglês:

Area-based automatic image matching combined with a region-growing technique are able to provide a dense and accurate set of corresponding points. However, the region-growing process may stop at image patches where the horizontal x-parallax has an abrupt change. In such cases new pairs of corresponding points (seeds) must be provided, usually by a human operator. The region growing procedure restarts then from the new seed points. Depending upon the type of image and the 3D-structure of the mapped area, the human intervention may be considerable. A fully automatic alternative for finding conjugate points in stereo pairs was proposed by the authors in a prior work. The method combines the scale invariant feature transform, the Least-Squares matching and the region-growing technique. This work presents an extension of that technique. Basically, improvements in the matching step of the SIFT algorithm are proposed, which explores properties of stereo images produced by aerial and orbital sensors. Experiments conducted on stereo pairs from both airborne and satellite imagery show that the benefit of the proposed changes is twofold. Firstly, the number of true matches increases substantially with no significant increase in the proportion of false matches. Secondly, the computational load is dramatically reduced.