AVALIAÇÃO DOS FILTROS

O Quadro 11 apresenta uma relação de todos os experimentos efetuados, informando a quantidade de polígonos obtidos após o processamento em cada fase.

QUADRO 11 - CAPACIDADE DE FILTRAGEM

O algoritmo de deslocamento pela média, neste contexto responsável pela segmentação por cores de imagens, provou que é capaz de distinguir com qualidade as variações de cores dentro das mesmas, sendo considerado imprescindível. Este fato pode ser bem aproveitado sob inúmeras outras formas pela comunidade fotogramétrica.

As sombras nas imagens constituem armadilhas para muitos algoritmos, inclusive os aqui desenvolvidos. Recomenda-se adotar um limiar de luminosidade, abaixo do qual, outros procedimentos de análise da imagem sejam acionados. Isto possibilitaria o reconhecimento de bordas de edificações, vistas pelos seres humanos, mas imperceptíveis aos algoritmos que não tomam este cuidado. Muitas técnicas são estudadas sob o título de restauração de imagens, com emprego freqüente da transformada de Fourier, sem falar nas pesquisas específicas de procedimentos para diminuição de sombras.

Verifica-se que uma grande quantidade de polígonos é desprezada (32%), após a segmentação, porque não contem nenhum ponto de varredura LASER para o cálculo de sua altitude média (ver coluna sob o título "COM PONTO LASER"). Pode-se pensar em usar as altitude interpoladas, e não desperdiçar estes Pode-segmentos, mas a verdade é que estas regiões são realmente muito pequenas, e não trazem grande contribuição para o processo.

O filtro VERDE, não é muito poderoso, tendo causado diminuição dos segmentos existentes igual a 19% (a mais fraca atuação dentre todos os filtros). Por outro lado, o procedimento se encontra dentro dos objetivos propostos, isto é, só elimina um dado segmento se a probabilidade de existência de vegetação for alta (tons verdes bem definidos). Acredita-se que este filtro tenha cumprido eficazmente seu papel.

Para se melhorar este filtro pode-se pensar não tanto na simples adição de reconhecimento de novos tons de verde (talvez mais escuros), mas principalmente no acréscimo de conhecimento de percepção de vizinhança. Uma identificação positiva para verde, em uma região, pode ser sucedida por uma análise de todos os segmentos vizinhos, admitindo-se, desta feita, uma tolerância maior para tons de verde. O espaço de cores CIELUV, embora não perfeitamente isotrópico, mostra uniformidade adequada para este manuseio.

Quanto ao filtro altimétrico, impressionou pela qualidade das decisões tomadas (classificação entre regiões altas e baixas), concluindo-se que a lógica de seus

procedimentos foi muito acertada. Como resultado, nos experimentos efetuados, diminuiu a quantidade de segmentos existentes em cerca de 70%, com bastante eficácia. É claro que nem sempre as decisões deste procedimento foram acertadas, mas, sob condições adequadas (edificações isoladas), com quantidade razoável de dados de varredura LASER circundando bem toda a edificação, os resultados apresentados foram bons.

Torna-se claro que quanto maior a densidade de informação altimétrica, tanto maior a eficácia deste procedimento. Deve -se lembrar que, nos experimentos efetuados, a relação de pontos de varredura LASER sobre pontos de imagem ficou abaixo de 10%.

Uma informação existente nos pontos de varredura LASER, que não foi aproveitada, é a localização dos pontos com diferenças significativas entre os primeiro e último pulsos. São poucos pontos na borda de uma edificação (ou vegetação), mas isto é informação adicional. Outra ferramenta que pode contribuir é a identificação dos pontos LASER próximos de desnível, pela borda superior (empregado para gerar as Figuras 91 e 92).

O filtro altimétrico pode tirar proveito das sugestões acima mencionadas para tratamento de sombras, tons de verde, e dados da varredura LASER. Este filtro já analisa inerentemente toda a sua vizinhança, mas a adição de mais conhecimento nunca deve ser descartada. A extensão de análise de vizinhança aumenta a quantidade de informação empregada nas classificações, devendo ocasionar um aumento consistente no porcentual de exclusão de segmentos indesejáveis.

O algoritmo de Douglas-Peucker, usado com diversas tolerâncias, para diferentes finalidades, demonstrou mais uma vez sua capacidade para traçar contornos de edificações. A atuação, como filtro discriminador de segmentos válidos ou não, foi enorme (92% de eliminações), muito embora a maior contribuição tenha vindo das micro-regiões, o que acarretou uma limpeza visual.

Uma das dificuldades deste algoritmo, quando da integração com o processo de ajustamento de retas, e cômputo de coordenadas de intersecções entre retas

consecutivas, é a criação de pontas, eventualmente muito distantes do polígono original (às vezes até fora da imagem). Isto acabou sendo resolvido, de forma geral, pela diminuição progressiva, em escala geométrica, da tolerância para a suavização de polígonos. Infelizmente esta medida implica aumento da quantidade de segmentos de reta para o traçado do contorno das edificações.

O emprego do algoritmo de Douglas-Peucker para localizar feições retilíneas presentes em uma imagem (após o segmentador) constitui uma ferramenta muito valiosa para a automatização de procedimentos fotogramétricos.

O processo de fusão de regiões vizinhas, realizado dentre as que persistiram através de todos os procedimentos anteriores, é complexo, sob o ponto de vista de programação. A diminuição de segmentos foi da ordem de 50%, significando que, em média, cada dois segmentos deram origem a um novo segmento resultante da integração. Os procedimentos foram corrigidos diversas vezes, sendo finalmente acertados.

Muita dúvida existiu sobre se o a fusão de polígonos devia vir antes ou depois do filtro de Douglas-Peucker. Os resultados apontaram para uma melhoria em alguns casos e piora em outros. A sugestão é a elaboração de um filtro conjunto, com mais conhecimento, fazendo-se a fusão antes, se a quantidade de feições retas do conjunto alterado assim aumentar, e depois em caso contrário. Esta regra evitaria eliminações indesejáveis de segmentos em fases intermediárias, fatos que aconteceram nos diversos experimentos.

Finalmente, no processo de vetorização, via ajuste geométrico, mais alguns polígonos acabaram sendo eliminados (cerca de 15%), por causa justamente da dificuldade de traçar os contornos (sem intersecções válidas).

A etapa de vetorização emprega o algoritmo de Douglas-Peucker para a generalização do traçado do contorno de uma edificação. Dependendo da generalização, podem acontecer intersecções de segmentos de reta em locais muito distantes de qualquer vértice do polígono original (algumas vezes até saindo do domínio da imagem). Nestes casos, adotou-se uma diminuição progressiva de

tolerância, até que a localização de todas as intersecções estejam próximas do polígono. Esta medida implica, eventualmente, na eliminação do polígono. Como sugestão pode-se pensar na adoção do algoritmo de Douglas-Peucker com tolerância reduzida apenas nos locais onde se precisa, e não em todo o conjunto, como hoje, ou seja, a generalização seria a adequada para cada caso.

A etapa de vetorização pode ganhar muito adicionando-se mais conhecimento aos seus algoritmos, visando-se aspectos geométricos das edificações encontradas: por exemplo, os segmentos de reta, componentes de um polígono, podem ser analisados sob o enfoque de eventual continuidade ou colinearidade com outros segmentos de reta do mesmo polígono (arestas parcialmente ocultas); e vértices ocultos podem ter sua localização deduzida.

Os diversos limiares adotados nos filtros propostos neste trabalho, hoje fixos, podem ser alterados para variáveis calculadas automaticamente conforme a escala de trabalho e/ou áreas das regiões segmentadas.

Algumas sugestões foram apresentadas aqui. Que não se interprete estas sugestões como sinal de que este trabalho não contemplou adequadamente o objetivo proposto. A busca da melhoria, na automatização, não tem fim. Dia a dia, novos testes vêm sendo feitos, incorporando seus algoritmos, eventualmente, à sistemática apresentada aqui, com a geração de novas sugestões. As sugestões aqui apresentadas são as que, no momento da escrita deste trabalho, estavam sendo cogitadas. Mais importante, a implementação das sugestões não implica necessariamente em melhoria de resultados (melhores contornos para as edificações).