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

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Silva,Felipe Martins Marques da, Araki,Hideo
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