Resumo em Português:

Sensores de posição e orientação podem ser adquiridos e integrados com um custo relativamente baixo para aplicações em mapeamento. A utilização de câmaras digitais de pequeno e médio formato em sistemas de aquisição de imagens aéreas, proporciona vantagens sobre sistemas fotogramétricos convencionais, como: redução de custo, dimensões e peso. Este trabalho teve como objetivo a implementação e avaliação de hardware e software para permitir o sincronismo entre receptores GPS e câmaras digitais de modo a fornecer diretamente as coordenadas do centro perspectivo. O sincronismo foi realizado com o uso do sistema operacional Linux, juntamente com o software NTP, responsável por sincronizar o relógio do computador com uma referência de tempo externa. A validação foi realizada comparando-se diretamente os instantes registrados pelo sistema comercial SPAN-CPT e a técnica proposta neste trabalho. Além disto, os Centros Perspectivos (CPs) determinados pelas técnicas implementadas foram usados em experimentos com fototriangulação de um bloco de imagens, possibilitando a análise de discrepâncias nos pontos de verificação. O resultado do sincronismo apresentou discrepâncias da ordem de 0,15 m em relação ao sistema comercial, implicando na determinação das coordenadas dos CPs com qualidade compatível com a aplicação da técnica desenvolvida em projetos de mapeamento.

Resumo em Inglês:

Currently, position and orientation sensors can be acquired and integrated with affordable costs for mapping applications. In this context, small and medium format digital cameras can be included as a part of aerial image acquisition system with advantages when compared to conventional photogrammetric systems, due to its low cost, size, weight and handling ease. This work aims at the implementation and experimental assessment of hardware and software components for synchronization of a GPS receiver and a digital camera to directly measure and provide the perspective center coordinates. Synchronization was based on Linux operational system, and NTP software, used to synchronize computer time with an external reference time. The validation of the implemented system was perfomed by comparing directly the events recorded in a commercial navigation system (SPAN-CPT) and from the proposed technique. Furthermore, the PC coordinates determined by these techniques were used in an aerial triangulation, enabling the analysis of discrepancies in the checkpoints. The result of the synchronization showed discrepancies rounding 0.15 m with respect to the commercial system, resulting in the determination of the PC coordinates with quality compatible with its application in mapping projects.

Resumo em Português:

Este trabalho apresenta um método para a extração de contornos de telhado de edifícios a partir de imagens digitais tomadas sobre cenas urbanas complexas. O método proposto é baseado na otimização de uma função de energia snakes, que representa contornos de telhado de edifícios em imagens digitais, através da técnica de otimização por programação dinâmica. Como a grande maioria dos contornos de telhado de edifícios possui lados retilíneos se interceptando em ângulos retos, foram aplicadas restrições à função de energia snakes de modo a atender esta condição geométrica. A principal vantagem de se usar o algoritmo de programação dinâmica para otimizar a função de energia snakes é o aumento do raio de convergência, quando comparado com o que é normalmente obtido na solução original baseada em cálculo variacional. A avaliação experimental foi realizada a partir de dados reais e os resultados obtidos na inspeção visual e análise numérica dos experimentos mostraram o potencial do método para a extração de contornos de telhado de edifícios a partir de imagens digitais.

Resumo em Inglês:

This paper presents a method for building roof contours extraction from digital image taken over complex urban scenes. The proposed method is based on the optimization of a snakes' energy function that represents building roof contours in digital images by using the dynamic programming optimization technique. As most of the building roof contours contains straight edges intercepting at right angles, appropriate geometrics constraints are enforced into the original snakes' energy function. The main advantage of using the dynamic programming algorithm for optimizing the snakes' energy function is the augmentation of the pull-in-range, when compared to the one that is usually obtained in the original solution based on variational approaches. Experimental evaluation, including visual inspection and numeric analysis, was performed by using real data and the obtained results showed the potentiality of the proposed method for extracting building roof contours from digital imagery.

Resumo em Português:

Neste artigo é apresentado um estudo para a modelagem tridimensional de superfícies utilizando imagens obtidas com uma câmara TOF. O sistema utilizado é a câmara PMD CamCube 2.0, que calcula a distância de objetos utilizando o princípio TOF (Time-Of-Flight). Inicialmente, a câmara foi calibrada, o que possibilitou a correção geométrica da imagem a partir de Parâmetros de Orientação Interior (POI). Outro fator que afeta a qualidade dos dados é a presença de ruído em função da iluminação exterior ao sistema, que pode ser controlada variando o tempo de integração na captação da imagem. Posteriormente realizou-se a segmentação da imagem TOF para identificar as superfícies planas do objeto estudado. A solução encontrada utiliza o cálculo dos autovalores locais em superfícies, em pequenas janelas móveis. Com isto, gera-se uma nova imagem com bordas evidenciadas. A nova imagem é segmentada através do algoritmo de deslocamento pela média, com o objetivo de obter superfícies planas do objeto de interesse. Os píxeis da imagem segmentada são então projetados ortogonalmente, gerando uma nuvem de pontos com coordenadas tridimensionais das superfícies. Finalmente, as dimensões do objeto são comparadas com medidas de referência, sendo verificado que a diferença na medida tridimensional obtida é de aproximadamente 2 centímetros.

Resumo em Inglês:

In this paper we present a work that aims at studying the quality of 3D data obtained with a range camera and assessing its potential to model planes. The device, the PMD CamCube 2.0, computes the distance to the objects using the Time-Of-Flight (TOF) principle. At first, the equipment was calibrated. The Interior Orientation Parameters (IOP) allows reducing geometric distortion in the images. Another factor that influences the quality of data is the presence of noise introduced by illumination conditions, which can be controlled by varying the integration time of the light source. After determining the best integration time and interior orientation parameters, the device was used to capture data of an object with flat surfaces. The dataset was used to compute the 3D coordinates of each point and then the dataset was segmented, in order to identify the flat surfaces of the object. The segmentation solution is based on the computation of the local eigenvalues, using a small moving window, to generate a new image where borders are highlighted. This new image is segmented using the mean-shift approach to delineate the planes of interest. Finally, the dimensions of the object are compared to reference values. The comparison showed errors around 2cm, within the expected range. The object can then be modeled with the 3D points cloud.

Resumo em Português:

O objetivo deste trabalho foi identificar áreas prioritárias para a recuperação florestal e analisar variáveis a elas relacionadas através da rede neural artificial (RNA) de Mapas Auto-Organizáveis (SOM), em duas escalas. Primeiramente, procurou-se identificar uma sub-bacia hidrográfica prioritária para a recuperação florestal na Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos Paulista (UGRHI) do rio Paraíba do Sul por SOM. Para isto, foram utilizadas variáveis de conectividade ambiental e cobertura florestal. Definiu-se uma sub-bacia hidrográfica situada na represa do Jaguari, município de Igaratá, para estudo em uma escala de maior detalhe. Nas Áreas de Proteção Permanentes (APPs) englobadas nesta sub-bacia hidrográfica, foi realizada uma nova análise por SOM. Neste caso, foram consideradas variáveis de distância a fragmentos florestais, a áreas urbanas, a estradas pavimentadas e a construções rurais, assim como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada e o Potencial Natural de Erodibilidade Laminar. Em ambas as escalas, as áreas prioritárias para a recuperação florestal foram determinadas através de histogramas do somatório dos valores dos Mapas Auto-Organizáveis de cada variável por agrupamentos delimitados. Por fim, foi gerado um mapa de contribuição de amostras para neurônios vencedores, o que permitiu uma nova abordagem para a análise dos agrupamentos gerados.

Resumo em Inglês:

The aim of this work was to identifying priority areas for forest restoration and analyze variables related to such areas at two distinct spatial scales using Self-Organizing Maps neural network (SOM). Initially, a SOM analysis was conducted to detect a watershed suitable for forest restoration within the Management Unit for Hydrological Resources of the Paraiba do Sul river, located in São Paulo State, southeast of Brazil. The variables employed in this analysis were environmental connectivity and forest cover. The Jaguari watershed, located in the municipality of Igaratá, was selected as study area in the second stage of analysis. In the permanent preservation areas along riversides within this watershed, a new SOM analysis was performed to detect suitable areas for forest restoration. At this more refined scale, the regarded variables were distance to forest fragments, urban areas, paved roads, and rural constructions, as well as the NDVI (the Normalized Difference Vegetation Index) and the natural soil erosion potential. At both scales, the priority areas for forest restoration were assessed based on cluster histograms of SOM. Finally, a contributive map of samples for the best matching units was elaborated, and that enabled an insightful approach for the analysis of the generated clusters.

Resumo em Português:

Atualmente, o imageamento orbital é uma das principais técnicas de coleta de informações geoespaciais. Embora os sistemas orbitais sejam equipados com sensores de orientação direta (GNSS, giroscópios, sensores de estrelas, dentre outros), nem sempre as imagens corrigidas a partir dos dados (efemérides e atitude) provenientes destes sensores apresentam a acurácia requerida para certas aplicações. Uma das alternativas para solucionar este problema é a orientação dessas imagens considerando as informações de órbita (efemérides e atitude) com o uso adicional de pontos de apoio. O objetivo principal deste trabalho consiste em avaliar experimentalmente o modelo de colinearidade com dados orbitais no processo de orientação de imagens CBERS-2B. Este modelo foi implementado no programa TMS (Triangulação MultiSsensor), seguindo a abordagem de triangulação multissensor. Foram realizados experimentos com imagens do nível 1 (com apenas correção radiométrica) coletadas pelos sensores CCD e HRC. Nos casos estudados verificou-se que a utilização das informações de órbita possibilita a orientação de imagens CBERS-2B com um número reduzido de pontos de apoio.

Resumo em Inglês:

Nowadays, orbital imaging is one of the main techniques for collecting geospatial information. Orbital imaging systems are equipped with direct orientation sensors. However, the images corrected using the orientation data (ephemeris and attitude) provided by these sensors are not always suitable for applications that require high metric accuracy. An alternative to this problem is the orientation of these images using orbital information (ephemeris and attitude) with ground control points. The aim of this work is to experimentally assess the collinearity model with orbital data in the CBERS-2B images orientation process. The model was implemented in the in-house developed software TMS (Triangulation with Multiple Sensors), considering the multissensor triangulation approach. Experiments with CCD and HRC level 1 images (with only radiometric correction) were accomplished. The results showed the importance of using orbital data in the orientation process, providing solution with few ground control points.

Resumo em Português:

Nos últimos anos tem se observado uma representativa evolução da tecnologia LIDAR (Light Detection and Ranging) na aquisição automática do MDT (Modelo Digital do Terreno) em áreas urbanas e rurais. Os métodos existentes na literatura remetem a regiões para casos específicos no hemisfério norte, onde as condições de vegetação e uso do solo são diferentes das encontradas no Brasil. O presente trabalho tem como objetivo investigar e discutir métodos de classificação de dados LIDAR utilizados para a geração automática do MDT, usando os conceitos de morfologia matemática no processo de filtragem e classificação dos pontos. O processo metodológico compreendeu: definição e caracterização da área de aplicação dos testes de verificação, bem como as condições de aquisição dos dados utilizados; descrição do método denominado Filtro Morfológico; e, por fim, o método para a análise e comportamento da metodologia proposta. A qualidade dos produtos gerados nos experimentos realizados mostrou-se satisfatória, considerando os aspectos numéricos relacionados com o erro médio e a variância das áreas testadas. Os resultados mostraram que a geração do MDT em áreas urbanas apresentou maior consistência em conseqüência, principalmente, da presença de áreas livres ao nível do terreno, favorecendo a viabilidade do uso do método de classificação.

Resumo em Inglês:

Lately a representative evolution of the LIDAR (Light Detection and Ranging) technology to automatic acquisition DTM (Digital Terrain Model) has been observed for urban and rural areas. Present methods in the literature refer to regions for specific cases in the northern hemisphere, where the conditions of vegetation and land use are different from those found in Brazil. This paper aims at investigating and discussing methods for classifying LIDAR data used for the automatic generation of DTM, using mathematical morphology in the process of filtering and classification of points. The methodological process involved the following steps: definition and characterization of the area of application of the verification tests, the conditions used for data acquisition, description of the method Morphological filter, and finally, the framework for analyzing the results. The quality considering the numerical aspects like average error and sample variance of the generated models for the study areas was satisfactory. The results showed that the generation of digital terrain model in urban areas had greater consistency, mainly due to the presence of open spaces at ground level, this fact feasibility of using the classification method.

Resumo em Espanhol:

Los Modelos Digitales de Elevación (MDE) son productos geomáticos esenciales en el estudio, manejo y administración del territorio. Su uso, así como la disponibilidad de datos de alta resolución, ha ido en crecimiento sostenido en las últimas décadas, permitiendo diversos y variados análisis cuyos resultados permiten cualificar y cuantificar los características propias del terreno. No obstante la disponibilidad creciente de datos de elevación, existen ocasiones donde estudios del territorio requieren el uso de modelos digitales de terreno con resolución espacial más gruesa que la resolución de los datos disponibles. La evaluación de un método de generalización de MDE que considera la retención de puntos críticos del terreno es abordado en el presente documento. Este método es comparado con otro método que considera solamente una interpolación bilineal aplicada al cambio de resolución del MDE. En la evaluación son utilizados datos del proyecto SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) para una zona de 111 km por 91 km aproximadamente, en la Región del Maule, Chile. Los resultados evidencian que el método de generalización condicionada por puntos críticos presenta mejor desempeño al preservar la posición espacial de los rasgos evaluados dentro de la escala del MDE generalizado.

Resumo em Inglês:

Digital Elevation Models (DEMs) are essential geomatic products in the study, management and administration of the territory. Uses and availability of high resolution data reveal a steady growth in recent decades allowing several analyses to qualify and quantify characteristics of the territory. Despite the increasing availability of the elevation data, territories studies require DEMs with coarser spatial resolution than the available one. This report evaluates the proposed generalized DEM method which retains terrain critical-points comparing to the one that applies a bilinear interpolation to change DEM resolution. Therefore, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) project data of Maule Region- Chile (111x91 km) are used in the evaluation process. Results show that the generalization constrained by critical points method has a better performance in preserving the spatial position of the evaluated features within the generalized DEM scale.

Resumo em Português:

O objetivo deste trabalho foi identificar embarcações em imagens de radar obtidas pela aeronave R-99 da Força Aérea Brasileira. Dados de amplitude, obtidas na banda L e nas polarizações HH, HV, VH e VV da região de Porto de Tubarão, ES, foram processados por meio de diferentes tipos de realces, filtros, classificadores e transformadores espectrais. As imagens com maior potencial para identificar embarcações foram ainda analisadas para diferenciar embarcações militares de mercantes, considerando-se os cinco elementos de interpretação (forma, tamanho, sombra, tonalidade e fatores associados, isto é, o contexto em que as embarcações se encontram nas imagens) e as cinco fases de interpretação de imagens (detecção, reconhecimento, análise, dedução e classificação). A combinação de processamentos mais favoráveis foi o realce com contraste 50-200, seguido de filtro abertura ou erosão e classificador SVM (Support Vector Machine) ou transformação SCI (Synthetic Color Image). Foi possível discriminar embarcações nas fases de detecção e reconhecimento, enquanto a diferenciação entre embarcações mercantes e militares foi obtida nas fases de análise e dedução. No nível de classificação, não foi possível definir o tipo de embarcação militar (e.g., fragata ou contratorpedeiro) ou o tipo de embarcação mercante (e.g., petroleiro ou graneleiro).

Resumo em Inglês:

The objective of this study was to identify vessels in radar images obtained by the R-99 airplane from Brazilian Air Force. Amplitude data obtained in L-band and HH-, HV-, VH- and VV-polarizations over the region of Tubarão Harbor, State of Espirito Santo, were processed through different types of enhancements, filters, classifiers, and spectral transformers. The images with highest performances were also analyzed to differentiate between military and merchant vessels, considering the five elements of interpretation (shape, size, shadow, tone and associated factors, that is, the context in which the vessels are found in the images) and five steps of image interpretation (detection, reconnaissance, analysis, deduction, and classification). The best combination of image processing was 50-200 contrast enhancement, aperture or erosion filters, and SVM (Spectral Vector Machine) classifier or SCI (Synthetic Color Image) transformation. It was possible to discriminate vessels in the steps of detection and reconnaissance, while the differentiation between military and merchant vessels was possible in the steps of analysis and deduction. In the final step of classification, it was not possible to define the types of military vessels (e.g., frigate or destroyer) neither the types of merchant vessels (e.g., petroleum tanker or bulk carrier).