Aplicação de técnicas de processamento e análise de imagens para detecção de edificações e vegetação a partir de dados LiDAR - Carrilho, André Caceres [UNESP] (2016)
As nuvens de pontos provindas de Sistemas de Varredura a LASER (Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation) Aerotransportados (SVLA) representam a superfície com um grande detalhamento, sendo registrada a vegetação e as feições antrópicas, como edificações e rodovias, por exemplo. A automação da tarefa de classificação da nuvem de pontos é importante para a redução de custos em aplicações práticas relacionadas a atividades de mapeamento. Esta dissertação tem por objetivo principal o estudo, implementação e avaliação de técnicas de processamento e análise de imagens visando a classificação da nuvem de pontos LiDAR (Light Detection and Ranging), e a obtenção, de forma automática, do MDT (Modelo Digital do Terreno) e dos pontos pertencentes a edificações e vegetação. Inicialmente são apresentados os conceitos necessários para o entendimento do método proposto, o qual é detalhado na sequência, assim como os conjuntos de dados utilizados para as avaliações. Além da revisão conceitual sobre tópicos como Morfologia Matemática, Análise de Componentes Principais e algoritmo RANSAC, estudou-se a necessidade de redução da quantidade de iterações do RANSAC e uma alternativa para obtenção de alguns dos parâmetros do método a priori. Foram realizados experimentos sobre a escolha do interpolador (para a geração da grade regular) e para a seleção da forma e dimensão do elemento estruturante (usado nas operações morfológicas). A classificação final foi avaliada em termos de completeza e nível de acerto, calculadas com relação a referências geradas manualmente.