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Classificação híbrida: pixel a pixel e baseada em objetos para o monitoramento da condição da superfície dos pavimentos rodoviários

Hybrid classification: pixel by pixel and object based to monitor the surface conditions of road pavements

Monitorar a condição de uso de toda a extensão das rodovias brasileiras é tarefa dispendiosa e demorada. Este trabalho trata de novas técnicas que permitem o levantamento da condição da superfície dos pavimentos rodoviários de forma ágil utilizando imagens hiperespectrais de sensor digital aeroembarcado. Nos últimos anos, um número crescente de imagens de alta resolução espacial tem surgido no mercado mundial com o aparecimento dos novos satélites e sensores aeroembarcados de sensoriamento remoto. Propõe-se uma metodologia para identificação dos pavimentos asfálticos e classificação das principais ocorrências dos defeitos na superfície do pavimento. A primeira etapa da metodologia é a identificação da superfície asfáltica na imagem, utilizando uma classificação híbrida baseada inicialmente em pixel e depois refinada por objetos. A segunda etapa da metodologia é a identificação e classificação das ocorrências dos principais defeitos nos pavimentos flexíveis que são observáveis nas imagens de alta resolução espacial. Esta última etapa faz uso intensivo das novas técnicas de classificação de imagens baseadas em objetos. O resultado final é a geração de índices da condição da superfície do pavimento a partir das imagens que possam ser comparados com os indicadores vigentes da condição da superfície do pavimento já normatizados pelos órgãos competentes no país.

Sensoriamento Remoto; Classificação de Imagens; Imagem Hiperespectral; Condição de Pavimentos; Asfalto


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