INTEGRAÇÃO DE DADOS DE IMAGENS ORBITAIS DE ALTA RESOLUÇÃO E ALS PARA DETECÇÃO SEMI-AUTOMÁTICA DE EDIFICAÇÕES EM ÁREAS URBANAS
Resumo:Atualmente, sensores de alta resolução espacial e radiométrica adquirem imagens onde feições terrestres são representadas por pixels de resolução espacial submétrica. Aliado a isto, o ALS (Airborne LiDAR System) - tecnologia de Sensoriamento Remoto ativo de varredura a laser acoplada em aeronaves - é capaz de coletar dados de altimetria de milhares de coordenadas de pontos na superfície terrestre. A integração destas tecnologias é desejada, pois geram dados complementares. Este artigo apresenta uma metodologia para detecção de edificações em ambiente urbano, utilizando imagem GeoEye(r) e dados ALS, baseada na segmentação de objetos, e submetidos a um processo de classificação baseada em árvores de decisão. Os dados adquiridos pelo ALS permitem gerar o MDS (Modelo Digital de Superfície), o MDT (Modelo Digital de Terreno) e o MDSn (Modelo Digital de Terreno normalizado) da área de estudo. Com o MDS e a imagem GeoEye, fez-se a ortorretificação da imagem, a qual, junto com o MDSn, foi segmentada pela ação do segmentador FLSA (Full-Lambda Schedule Algorithm). Amostras representativas das classes de interesse, foram usadas para treinar o processo de classificação, com a finalidade de criar regras de decisão. Os experimentos realizados buscaram verificar os atributos mais importantes para a detecção de edificações
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Digital revista |
Language: | Portuguese |
Published: |
Universidade Federal do Paraná
2015
|
Online Access: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702015000300548 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
id |
oai:scielo:S1982-21702015000300548 |
---|---|
record_format |
ojs |
spelling |
oai:scielo:S1982-217020150003005482015-09-28INTEGRAÇÃO DE DADOS DE IMAGENS ORBITAIS DE ALTA RESOLUÇÃO E ALS PARA DETECÇÃO SEMI-AUTOMÁTICA DE EDIFICAÇÕES EM ÁREAS URBANASSilva,Felipe Martins Marques daAraki,Hideo Integração de Dados Alta Resolução GeoEye ALS Resumo:Atualmente, sensores de alta resolução espacial e radiométrica adquirem imagens onde feições terrestres são representadas por pixels de resolução espacial submétrica. Aliado a isto, o ALS (Airborne LiDAR System) - tecnologia de Sensoriamento Remoto ativo de varredura a laser acoplada em aeronaves - é capaz de coletar dados de altimetria de milhares de coordenadas de pontos na superfície terrestre. A integração destas tecnologias é desejada, pois geram dados complementares. Este artigo apresenta uma metodologia para detecção de edificações em ambiente urbano, utilizando imagem GeoEye(r) e dados ALS, baseada na segmentação de objetos, e submetidos a um processo de classificação baseada em árvores de decisão. Os dados adquiridos pelo ALS permitem gerar o MDS (Modelo Digital de Superfície), o MDT (Modelo Digital de Terreno) e o MDSn (Modelo Digital de Terreno normalizado) da área de estudo. Com o MDS e a imagem GeoEye, fez-se a ortorretificação da imagem, a qual, junto com o MDSn, foi segmentada pela ação do segmentador FLSA (Full-Lambda Schedule Algorithm). Amostras representativas das classes de interesse, foram usadas para treinar o processo de classificação, com a finalidade de criar regras de decisão. Os experimentos realizados buscaram verificar os atributos mais importantes para a detecção de edificaçõesinfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidade Federal do ParanáBoletim de Ciências Geodésicas v.21 n.3 20152015-09-01info:eu-repo/semantics/othertext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702015000300548pt10.1590/S1982-21702015000300031 |
institution |
SCIELO |
collection |
OJS |
country |
Brasil |
countrycode |
BR |
component |
Revista |
access |
En linea |
databasecode |
rev-scielo-br |
tag |
revista |
region |
America del Sur |
libraryname |
SciELO |
language |
Portuguese |
format |
Digital |
author |
Silva,Felipe Martins Marques da Araki,Hideo |
spellingShingle |
Silva,Felipe Martins Marques da Araki,Hideo INTEGRAÇÃO DE DADOS DE IMAGENS ORBITAIS DE ALTA RESOLUÇÃO E ALS PARA DETECÇÃO SEMI-AUTOMÁTICA DE EDIFICAÇÕES EM ÁREAS URBANAS |
author_facet |
Silva,Felipe Martins Marques da Araki,Hideo |
author_sort |
Silva,Felipe Martins Marques da |
title |
INTEGRAÇÃO DE DADOS DE IMAGENS ORBITAIS DE ALTA RESOLUÇÃO E ALS PARA DETECÇÃO SEMI-AUTOMÁTICA DE EDIFICAÇÕES EM ÁREAS URBANAS |
title_short |
INTEGRAÇÃO DE DADOS DE IMAGENS ORBITAIS DE ALTA RESOLUÇÃO E ALS PARA DETECÇÃO SEMI-AUTOMÁTICA DE EDIFICAÇÕES EM ÁREAS URBANAS |
title_full |
INTEGRAÇÃO DE DADOS DE IMAGENS ORBITAIS DE ALTA RESOLUÇÃO E ALS PARA DETECÇÃO SEMI-AUTOMÁTICA DE EDIFICAÇÕES EM ÁREAS URBANAS |
title_fullStr |
INTEGRAÇÃO DE DADOS DE IMAGENS ORBITAIS DE ALTA RESOLUÇÃO E ALS PARA DETECÇÃO SEMI-AUTOMÁTICA DE EDIFICAÇÕES EM ÁREAS URBANAS |
title_full_unstemmed |
INTEGRAÇÃO DE DADOS DE IMAGENS ORBITAIS DE ALTA RESOLUÇÃO E ALS PARA DETECÇÃO SEMI-AUTOMÁTICA DE EDIFICAÇÕES EM ÁREAS URBANAS |
title_sort |
integração de dados de imagens orbitais de alta resolução e als para detecção semi-automática de edificações em áreas urbanas |
description |
Resumo:Atualmente, sensores de alta resolução espacial e radiométrica adquirem imagens onde feições terrestres são representadas por pixels de resolução espacial submétrica. Aliado a isto, o ALS (Airborne LiDAR System) - tecnologia de Sensoriamento Remoto ativo de varredura a laser acoplada em aeronaves - é capaz de coletar dados de altimetria de milhares de coordenadas de pontos na superfície terrestre. A integração destas tecnologias é desejada, pois geram dados complementares. Este artigo apresenta uma metodologia para detecção de edificações em ambiente urbano, utilizando imagem GeoEye(r) e dados ALS, baseada na segmentação de objetos, e submetidos a um processo de classificação baseada em árvores de decisão. Os dados adquiridos pelo ALS permitem gerar o MDS (Modelo Digital de Superfície), o MDT (Modelo Digital de Terreno) e o MDSn (Modelo Digital de Terreno normalizado) da área de estudo. Com o MDS e a imagem GeoEye, fez-se a ortorretificação da imagem, a qual, junto com o MDSn, foi segmentada pela ação do segmentador FLSA (Full-Lambda Schedule Algorithm). Amostras representativas das classes de interesse, foram usadas para treinar o processo de classificação, com a finalidade de criar regras de decisão. Os experimentos realizados buscaram verificar os atributos mais importantes para a detecção de edificações |
publisher |
Universidade Federal do Paraná |
publishDate |
2015 |
url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702015000300548 |
work_keys_str_mv |
AT silvafelipemartinsmarquesda integracaodedadosdeimagensorbitaisdealtaresolucaoealsparadeteccaosemiautomaticadeedificacoesemareasurbanas AT arakihideo integracaodedadosdeimagensorbitaisdealtaresolucaoealsparadeteccaosemiautomaticadeedificacoesemareasurbanas |
_version_ |
1756435432085651456 |