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Uso de VANT e RMSE para levantamento da irregularidade de estradas vicinais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Scarrone, Luíza Dotta
Orientador(a): Budny, Jaelson
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pampa
Programa de Pós-Graduação: Mestrado Acadêmico em Engenharia
Departamento: Campus Alegrete
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Engenharia
Estradas vicinais
Drone
Estradas - Manutenção e reparos
Engineering
Drone aircraft
Roads - Maintenance and repair
Unpaved roads
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS
Link de acesso: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/10020
Resumo: A determinação do grau de deterioração de vias é um desafio devido à falta de métodos automatizados e à subjetividade das inspeções manuais. Em se tratando de vias não pavimentadas, o cenário é ainda mais complexo, dada a quantidade de vias, variedade de formações geológicas e trajetos sinuosos de baixa velocidade, ainda há a carência de um sistema minimamente automatizado para a realização do levantamento das condições dessas vias, com trabalhos, em sua maioria, voltados para vias pavimentadas. Este estudo propõe um método simplificado para identificar irregularidades longitudinais nessas vias, utilizando drones e processamento de imagens por Structure from Motion (SfM). A análise, baseada no Erro Quadrático Médio (RMSE), foi aplicada em seções virtuais, de controle e em trechos reais, e provou-se capaz de detectar descontinuidades de até 3 mm, indicando resolução suficiente do modelo para detecção de defeitos na estrutura. O método reduz a necessidade de inspeções em campo e contribui para a gestão eficiente e segura da manutenção viária. Palavras-chave: estradas vicinais, VANT, drone, RMSE, manutenção de estradas.
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spelling Budny, JaelsonHartmann, Diego ArthurScarrone, Luíza Dotta2025-03-17T20:38:55Z2025-03-172025-03-17T20:38:55Z2025-02-26SCARRONE, Luíza Dotta. Uso de VANT e RMSE para levantamento da irregularidade de estradas vicinais. Orientador: Jaelson Budny. 2025. 72p. Dissertação (Mestrado em Engenharia) – Universidade Federal do Pampa, Campus Alegrete, 2025.https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/10020A determinação do grau de deterioração de vias é um desafio devido à falta de métodos automatizados e à subjetividade das inspeções manuais. Em se tratando de vias não pavimentadas, o cenário é ainda mais complexo, dada a quantidade de vias, variedade de formações geológicas e trajetos sinuosos de baixa velocidade, ainda há a carência de um sistema minimamente automatizado para a realização do levantamento das condições dessas vias, com trabalhos, em sua maioria, voltados para vias pavimentadas. Este estudo propõe um método simplificado para identificar irregularidades longitudinais nessas vias, utilizando drones e processamento de imagens por Structure from Motion (SfM). A análise, baseada no Erro Quadrático Médio (RMSE), foi aplicada em seções virtuais, de controle e em trechos reais, e provou-se capaz de detectar descontinuidades de até 3 mm, indicando resolução suficiente do modelo para detecção de defeitos na estrutura. O método reduz a necessidade de inspeções em campo e contribui para a gestão eficiente e segura da manutenção viária. Palavras-chave: estradas vicinais, VANT, drone, RMSE, manutenção de estradas.Determining the degree of road deterioration is challenging due to the lack of automated methods and the subjectivity of manual inspections. For unpaved roads, the scenario is even more complex, given the large number of roads, diverse geological formations, and low-speed, sinuous routes. Additionally, there is a lack of minimally automated systems to evaluate the conditions of these roads, with most studies focusing on paved roads. This study proposes a simplified method for identifying longitudinal irregularities in unpaved roads using drones and image processing through Structure from Motion (SfM). The analysis, based on the Root Mean Square Error (RMSE), was applied to virtual, control, and real sections, demonstrating the ability to detect discontinuities as small as 3 mm. This indicates that the model has sufficient resolution for defect detection in the road structure. The method reduces the need for field inspections and contributes to the efficient and safe management of road maintenance. Keywords: unpaved roads, VANT, drone, RMSE, road maintenance.porUniversidade Federal do PampaMestrado Acadêmico em EngenhariaUNIPAMPABrasilCampus AlegreteCNPQ::ENGENHARIASEngenhariaEstradas vicinaisDroneEstradas - Manutenção e reparosEngineeringDrone aircraftRoads - Maintenance and repairUnpaved roadsUso de VANT e RMSE para levantamento da irregularidade de estradas vicinaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIPAMPAinstname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)instacron:UNIPAMPAORIGINALLUÍZA DOTTA SCARRONE-2025.pdfLUÍZA DOTTA SCARRONE-2025.pdfapplication/pdf4470396https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/4a21ee2b-adad-4f00-9e17-c0a269e54d23/download5ca9376dda8edd56d5bc4775e0c34629MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81854https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/bb480192-7bb7-4d12-afef-d4b967bf1204/downloadc9ad5aff503ef7873c4004c5b07c0b27MD52falseAnonymousREADriu/100202025-03-17 20:38:56.169open.accessoai:repositorio.unipampa.edu.br:riu/10020https://repositorio.unipampa.edu.brRepositório InstitucionalPUBhttp://dspace.unipampa.edu.br:8080/oai/requestsisbi@unipampa.edu.bropendoar:2025-03-17T20:38:56Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)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