CONTEÚDO CAPÍTULO I.................................................................................................................20 1 INTRODUÇÃO.........................................................................................................20

(1)

CONTEÚDO

CAPÍTULO I ... ...20

1 INTRODUÇÃO ... ...20

1.1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS ... ...20

1.2 O PROBLEMA DA AUTOMAÇÃO DA RESSEÇÃO ESPACIAL DE IMAGENS ...23

1.3 OBJETIVOS ... ...29

1.3.1 Objetivo geral ... ...30

1.3.2 Objetivos específicos... ...30

1.4 CONTRIBUIÇÃO DA TESE... ...30

1.5 ESTRUTURA E CONTEÚDO DO TRABALHO ... ...31

CAPÍTULO II ... ...33

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ... ...33

2.1 TEORIA DA CORRELAÇÃO ESTRUTURAL ... ...33

2.1.1 Descrição relacional com atributos...34

2.1.2 Estrutura em grafo e árvore...35

2.1.3 Definições de Correlação estrutural ...36

2.1.4 Medidas de função custo...39

2.2 PRIMITIVAS UTILIZADAS PARA O PROCESSO DE CORRELAÇÃO ESTRUTURAL ...40

2.2.1 Fluxo de extração de feições retas... ...42

2.2.1.1 Suavização... ...43

2.2.1.2 Segmentação ...44

2.2.1.2.1 Detecção de bordas ... ...44

2.2.1.3 Limiarização ... ...45

2.2.1.4 Afinamento de bordas ... ...46

2.2.1.5 Vetorização ... ...46

2.2.1.6 Ajustamento de segmentos retos ... ...47

2.3 MODELOS MATEMÁTICOS FOTOGRAMÉTRICOS... ...48

2.3.1 Modelo de colinearidade ... ...48

2.3.2 Modelo dos planos equivalentes ... ...51

2.4 MÉTODOS DE ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS ... ...58

2.4.1 Método de estimação recursiva... ...59

(2)

2.4.1.1 Filtro de Kalman iterativo estendido ... ...59

2.5 CONTROLE DE QUALIDADE... ...64

2.5.1 Teste hipótese... ...64

2.5.2 Detecção de erros grosseiros... ...65

2.6 SISTEMA DE VARREDURA LASER ... ...66

2.6.1 Imagem de intensidade laser ... ...68

CAPÍTULO III ... ...70

3 MATERIAIS E MÉTODOS ... ...70

3.1 RECURSOS UTILIZADOS ... ...70

3.2 METODOLOGIA... ...71

3.2.1 Imagem de intensidade laser e imagem digital ... ...72

3.2.2 Proposta de reconstrução automática de hipótese de rodovias ... ...74

3.2.2.1 Classificação de objetos baseada em imagens coloridas ... ...74

3.2.2.2 Classificação de objetos rodovia baseada em descritores de variação espacial ... ...75

3.2.2.3 Classificação de objetos baseada na proporção de contraste ... ...78

3.2.2.4 Extração de objetos semânticos... ...79

3.2.2.4.1 Fluxo de extração de feições retas... ...79

3.2.2.4.2 Geração de hipóteses de rodovia em potencial para imagens digitais . ...81

3.2.2.5 Filtro para detectar objetos com baixo valor de intensidade... ...85

3.2.2.6 Busca de feições retas de apoio de campo no arquivo bruto do sistema de varredura laser... ...88

3.2.3 Definição de uma janela de restrição ... ...93

3.2.4 Proposta de uma descrição relacional na solução do problema de correlação baseada em atributos ... ...96

3.2.5 Proposta de uma medida de similaridade ... ...102

3.2.6 Proposta de estimação de parâmetros com uso de hipóteses de rodovias e controle de qualidade ... ...104

3.2.6.1 Controle de qualidade ... ...106

CAPÍTULOS IV ... ...108

4 EXPERIMENTOS E ANÁLISE DOS RESULTADOS ... ...108

4.1 ANÁLISE DOS EXPERIMENTOS COM DADOS SIMULADOS ... ...109

4.1.1 Análise dos experimentos do grupo 1... ...111

(3)

4.1.2 Análise dos experimentos do grupo 2... ...128

4.1.3 Análise dos experimentos do grupo 3... ...145

4.2 ANÁLISE DOS EXPERIMENTOS COM DADOS REAIS ... ...150

4.2.1 Experimento 01 – dados reais... ...152

4.2.2 Experimento 02 – dados reais... ...164

4.2.3 Experimento 03 – dados reais... ...170

4.2.4 Experimento 04 – dados reais... ...174

4.2.5 Análise das correspondências estabelecidas... ...177

4.2.6 Análise dos resultados em função da qualidade geométrica das imagens ...178

CAPÍTULO V... ...182

5 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES ... ...182

5.1 SÍNTESE DO TRABALHO DESENVOLVIDO ... ...182

5.2 CONCLUSÕES ... ...183

5.3 RECOMENDAÇÕES ... ...186

BIBLIOGRAFIA ... ...187

LISTA DE TABELAS ... ...xi

LISTA DE QUADROS... ...xiv

LISTA DE FIGURAS... ...xiv

LISTA DE GRÁFICOS ... ...xvii

LISTA DE TABELAS TABELA 1 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO INTERIOR SIMULADOS... ...111

TABELA 2 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR VERDADEIROS... ...112

TABELA 3 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 1, GRUPO 1...113

TABELA 4 – PARÂMETROS DA RETA, SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES, PONTOS EXTREMOS DAS FEIÇÕES RETAS COLETADAS NO ESPAÇO-OBJETO E OS COSSENOS DIRETORES. ... ...114

TABELA 5 – RESUMO DOS RESULTADOS DO PROCESSO DE CORRELAÇÃO. .115 TABELA 6 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 1, GRUPO 1. ... ...116

TABELA 7 – RESUMO DA DETECÇÃO DE ERROS GROSSEIROS E

IDENTIFICAÇÃOD E FALSA-CORRESPONDÊNCIA... ...117

(4)

TABELA 8 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 2, GRUPO 1...122 TABELA 9 – PARÂMETROS DA RETA, SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES,

PONTOS EXTREMOS DAS FEIÇÕES RETAS EXTRAÍDAS NO

ESPAÇO-OBJETO E OS COSSENOS DIRETORES - EXPERIMENTO 2, GRUPO 1. ... ...122 TABELA 10 – RESUMO DOS RESULTADOS DO PROCESSO DE CORRELAÇÃO 124 TABELA 11 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS

RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 2, GRUPO 1. ... ...124 TABELA 12 – RESUMO DA DETECÇÃO DE ERROS GROSSEIROS E

IDENTIFICAÇÃOD DE FALSAS-CORRESPONDÊNCIA –

EXSPERIMENTO 2, GRUPO 1... ...125 TABELA 13 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 1, GRUPO 2. .130 TABELA 14 – RESUMO DOS RESULTADOS DO PROCESSO DE

CORRESPONDÊNCIA – EXPERIMENTO 1, GRUPO 2. ... ...130 TABELA 15 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS

RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 1, GRUPO 2. ... ...131 TABELA 16 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 2, GRUPO 2. .133 TABELA 17 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS

RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 2, GRUPO 2. ... ...134 TABELA 18 – RESUMO DOS RESULTADOS DO PROCESSO DE

CORRESPONDÊNCIA E DETECÇÃO DE ERROS GROSSEIROS – EXPERIMENTO 2, GRUPO 2. ... ...135 TABELA 19 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 3, GRUPO 2. .138 TABELA 20 – RESUMO DOS RESULTADOS DO PROCESSO DE

CORRESPONDÊNCIA – EXPERIMENTO 3, GRUPO 2. ... ...138 TABELA 21 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS

RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 3, GRUPO 2. ... ...139 TABELA 22 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 4, GRUPO 2. .142

(5)

TABELA 23 – RESUMO DOS RESULTADOS DO PROCESSO DE

CORRESPONDÊNCIA, DETECÇÃO DE ERROS GROSSEIROS E IDENTIFICAÇÃO DE FALSAS-CORRESPONDÊNCIAS –

EXPERIMENTO 4, GRUPO 2. ... ...143 TABELA 24 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS

RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 4, GRUPO 2. ... ...143 TABELA 25 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES – GRUPO 3. ... ...146 TABELA 26 – RESUMO DOS RESULTADOS DO PROCESSO DE

CORRESPONDÊNCIA – EXPERIMENTO 1, GRUPO 3. ... ...147 TABELA 27 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS

RESPECTIVAS PRECISÕES – EXPERIMENTO 1, GRUPO 3. ... ...148 TABELA 28 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO INTERIOR (FONTE: DELARA et

al., 2004, p. 11). ... ...153 TABELA 29 – PARÂMETROS DAS FEIÇÕES RETAS, SUAS RESPECTIVAS

PRECISÕES, PONTOS EXTREMOS DAS FEIÇÕES RETAS EXTRAÍDOS NO ESPAÇO-OBJETO E OS COSSENOS

DIRETORES. ... ...162 TABELA 30 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES. ... ...163 TABELA 31 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS

RESPECTIVAS PRECISÕES – IMAGEM 4216... ...166 TABELA 32 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

AJUSTADOS – IMAGEM 4216 –EXPERIMENTO 2 ...166 TABELA 33 – PARÂMETROS DAS FEIÇÕES RETAS, SUAS RESPECTIVAS

PRECISÕES, PONTOS EXTREMOS DAS FEIÇÕES RETAS

EXTRAÍDOS NO ESPAÇO-OBJETO E OS COSSENOS DIRETORES - 4194... ...169 TABELA 34 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES - 4194. ... ...169 TABELA 35 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS

RESPECTIVAS PRECISÕES – IMAGEM 4194... ...170

(6)

TABELA 36 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES – IMAGEM 4194 – EXPERIMENTO 2....171 TABELA 37 – PARÂMETROS DAS FEIÇÕES RETAS, SUAS RESPECTIVAS

PRECISÕES, PONTOS EXTREMOS DAS FEIÇÕES RETAS

EXTRAÍDOS NO ESPAÇO-OBJETO E OS COSSENOS DIRETORES - 4217... ...174 TABELA 38 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES - 4217. ... ...174 TABELA 39 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS

RESPECTIVAS PRECISÕES – IMAGEM 4217... ...174 TABELA 40 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES – 4217 – EXPERIMENTO 2 ...175 TABELA 41 – PARÂMETROS DAS FEIÇÕES RETAS, SUAS RESPECTIVAS

PRECISÕES, PONTOS EXTREMOS DAS FEIÇÕES RETAS

EXTRAÍDOS NO ESPAÇO-OBJETO E OS COSSENOS DIRETORES - 4215... ...176 TABELA 42 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR APROXIMADOS E

SUAS RESPECTIVAS PRECISÕES - 4215. ... ...176 TABELA 43 – PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR AJUSTADOS E SUAS

RESPECTIVAS PRECISÕES – IMAGEM 4215... ...177 TABELA 44 – RESUMO DOS RESULTADOS DO PROCESSO DE

CORRESPONDÊNCIA E DETECÇÃO DE ERROS GROSSEIROS...178 TABELA 45 – MÉDIA DAS VARIÂNCIAS DAS OBSERVAÇÕES PARA OS

EXPERIMENTOS COM DADOS REAIS... ...180

LISTA DE QUADROS

QUADRO 1 - CARACTERÍSTICAS DE SISTEMAS OPETCH ALTM (Airborne Laser Terrain Mapper) 2050. ... ...68

LISTA DE FIGURAS

(7)

FIGURA 1 - (A) HIPÓTESES DE RODOVIA NO ESPAÇO-IMAGEM. (B) GRAFO DE NÓS REPRESENTANDO AS HIPÓTESES DE RODOVIA NO

ESPAÇO-IMAGEM. ...34

FIGURA 2 – (A) ESTRUTURA SIMPLES DE ÁRVORE DE BUSCA. (B) ESTRUTURA EM ESTRELA APRESENTADA POR CHENG e HUANG (1984)... ...36

FIGURA 3 – DETERMINAÇÃO DA MAGNITUDE E DIREÇÃO DOS GRADIENTES ...38

FIGURA 4 – MÁSCARAS UTILIZADAS PELO OPERADOR NEVATIA E BABU (FONTE: PRATT, 1991) ...38

FIGURA 5 – CONDIÇÃO DE COLINEARIDADE. ... ...49

FIGURA 6 – GEOMETRIA DOS PLANOS EQUIVALENTES... ...52

FIGURA 7 – PARAMETRIZAÇÃO DAS RETAS. ... ...57

FIGURA 8 – PROCESSO DE ESTIMAÇÃO DO IEKF. ... ...61

FIGURA 9 – IMAGEM DE INTENSIDADE (FONTE: LACTEC)... ...69

FIGURA 10 – FLUXOGRAMA DO PROCESSO DE AUTOMAÇÃO DA RESSEÇÃO ESPACIAL DE IMAGENS. ... ...72

FIGURA 11 – FLUXOGRAMA DO PROCESSO DE CLASSIFICAÇÃO DE OBJETOS RODOVIA... ...77

FIGURA 12 – FLUXO DE EXTRAÇÃO DE FEIÇÕES RETAS... ...79

FIGURA 13 – ESBOÇO DE UM OBJETO RODOVIA E DO MÉTODO DA JANELA UNIDIMENSIONAL. ... ...80

FIGURA 14 – OBJETOS SEMÂNTICOS. (A) CASO 1; (B) CASO 2; (C) CASO 3; (D) CASO 4 (Fonte: DAL POZ, 2003, p. 266). ... ...82

FIGURA 15 – RECORTE DE UM PEDAÇO DA IMAGEM DE INTENSIDADE APRESENTANDO UM OBJETO RODOVIA. ... ...85

FIGURA 16 – FLUXOGRAMA DO PROCESSO DE DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE RODOVIAS EM IMAGENS DE INTENSIDADE. ... ...86

FIGURA 17 – MÁSCARA DO FILTRO PROPOSTO... ...87

FIGURA 18 – FLUXOGRAMA DO PROCESSO DE BUSCA DE COORDENADAS TRIDIMENSIONAIS. ... ...89

FIGURA 19 – ESQUEMA DE DIVISÃO DO ARQUIVO BRUTO EM SUB-CÉLULAS. ..90

(8)

FIGURA 20 – REPRESENTAÇÃO DE UMA FEIÇÃO RETA E O RAIO QUE DETERMINA A JANELA DE BUSCA NA SUB-CÉLULA

SELECIONADA... ...92 FIGURA 21 – ESQUEMA DE PROJEÇÃO DOS PONTOS EXTREMOS DAS

FEIÇÕES RETAS. ... ...93 FIGURA 22 – JANELA DE RESTRIÇÃO APLICADA NO ESPAÇO-IMAGEM. .... ...94 FIGURA 23 – (A) ATRIBUTOS QUE DESCREVEM A RELAÇÃO ENTRE FEIÇÕES

RETAS (ADAPTADO DE DAL POZ e TOMMASELLI, 1998, p. 3). (B) ATRIBUTOS DEFINIDOS PARA FEIÇÕES RETAS PARALELAS...97 FIGURA 24 – (A) PLANOS DEFINIDOS NO ESPAÇO-REFERÊNCIA. (B) VETORES

DETERMINADOS PELOS NÓS, REPRESENTANDO FEIÇÕES

RETAS NA ESTRUTURA DE ÁRVORE DE BUSCA. ... ...98 FIGURA 25 – ESTRUTURA EM CARROSSEL...99 FIGURA 26 – CARROSSEIS RESULTANTES DAS RELAÇÕES ENTRE AS

HIPÓTESES DE RODOVIA...100 FIGURA 27 – FIGURAS PLANAS COMO APOIO DE CAMPO COLETADOS

MANUALMENTE NA IMAGEM DE INTENSIDADE ...112 FIGURA 28 – DISTRIBUIÇÃO DOS PLANOS SIMULADOS NA IMAGEM DIGITAL –

GRUPO 1...115 FIGURA 29 – FIGURAS PLANAS COMO APOIO DE CAMPO COLETADOS

MANUALMENTE SOBRE EDIFICAÇÕES...121 FIGURA 30 – DISTRIBUIÇÃO DAS FIGURAS PLANAS SIMULADOS –

EXPERIMENTO 2, GRUPO 1 ...123 FIGURA 31 – DISTRIBUIÇÃO DAS FIGURAS PLANAS SIMULADAS –

EXPERIMENTO 1, GRUPO 2 ...129 FIGURA 32 – DISTRIBUIÇÃO DAS HIPÓTESES DE RODOVIA SIMULADAS –

EXPERIMENTO 2, GRUPO 2 ...133 FIGURA 33 – DISTRIBUIÇÃO DAS FIGURAS PLANAS SIMULADAS –

EXPERIMENTO 3, GRUPO 2...137 FIGURA 34 – DISTRIBUIÇÃO DOS PLANOS SIMULADOS NA IMAGEM DIGITAL –

EXPERIMENTO 4, GRUPO 2 ...142 FIGURA 35 – DISTRIBUIÇÃO DAS FIGURAS PLANAS SIMULADAS NA IMAGEM

DIGITAL – EXPERIMENTO 1 DO GRUPO 3...146

(9)

FIGURA 36 – JANELA DO SISTEMA DE AUTOMAÇÃO DA RESSEÇÃO ESPACIAL

DE IMAGENS... ...150

FIGURA 37 – (A) IMAGEM ORIGINAL SELECIONADA; (B) IMAGEM CLASSIFICADA. ... ...152

FIGURA 38 – IMAGEM AÉREA CLASSIFICADA POR DESCRITORES DE VARIAÇÃO ESPACIAL. ... ...153

FIGURA 39 – (A) IMAGEM ORIGINAL; (B) IMAGEM DE PROPORÇÃO DE CONTRASTE. ... ...154

FIGURA 40 – RESULTADO DA COMBINAÇÃO DAS CLASSIFICAÇÕES. ... ...154

FIGURA 41 – SEGMENTOS DE RETAS EXTRAÍDAS SOBRE O OBJETO LINEAR RODOVIA... ...155

FIGURA 42 – HIPÓTESES GERADAS AUTOMATICAMENTE. ... ...156

FIGURA 43 – HIPÓTESES GERADAS E VERIFICADAS... ...156

FIGURA 44 – HIPÓTESES EM POTENCIAL AVALIADAS. ... ...157

FIGURA 45 – RECORTE DE REGIÕES ESPECÍFICAS DA IMAGEM DE INTENSIDADE. ... ...158

FIGURA 46 – OBJETOS CLASSIFICADOS PELO FILTRO PROPOSTO. ... ...159

FIGURA 47 – HIPÓTESES DE RODOVIA EXTRAÍDAS AUTOMATICAMENTE NA IMAGEM DE INTENSIDADE... ...159

FIGURA 48 – IMAGEM DIGITAL ORIGINAL-4194. ... ...165

FIGURA 49 – OBJETOS SEMÂNTICOS CLASSIFICADOS EM IMAGENS DIGITAIS- 4194. ... ...166

FIGURA 50 – IMAGEM ORIGINAL A SER ORIENTADA - 4217... ...170

FIGURA 51 – OBJETOS SEMÂNTICOS CLASSIFICADOS EM IMAGENS DIGITAIS - 4217... ...171

FIGURA 52 – EFEITO DE ALIASING NAS IMAGENS DIGITAL E DE INTENSIDADE (A) IMAGEM DIGITAL; (B) IMAGEM DE INTENSIDADE... ...179

LISTA DE GRÁFICOS GRÁFICO 1 – ESTABILIZAÇÃO DOS PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO EXTERIOR – EXPERIMENTO 1, GRUPO 1... ...120

GRÁFICO 2 – ESTABILIZAÇÃO DOS PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO

EXTERIOR – EXPERIMENTO 2, GRUPO 1... ...126

(10)

GRÁFICO 3 – ESTABILIZAÇÃO DOS PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO

EXTERIOR – EXPERIMENTO 1, GRUPO 2... ...131 GRÁFICO 4 – PADRÃO DE CONVERGÊNCIA DOS PARÂMETROS DE

ORIENTAÇÃO EXTERIOR – EXPERIMENTO 2, GRUPO 2. ... ...135 GRÁFICO 5 – ESTABILIZAÇÃO DOS PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO

EXTERIOR – EXPERIMENTO 3, GRUPO 2... ...140 GRÁFICO 6 – PADRÃO DE CONVERGÊNCIA DOS PARÂMETROS DE

ORIENTAÇÃO EXTERIOR – EXPERIMENTO 4, GRUPO 2. ... ...144 GRÁFICO 7 – ESTABILIZAÇÃO DOS PARÂMETROS DE ORIENTAÇÃO

EXTERIOR – EXPERIMENTO 1, GRUPO 3... ...148

(11)

RESUMO

Neste trabalho, será empregado o uso de hipóteses viárias extraídas automaticamente em imagens digitais, adquiridas por câmaras não métricas, e em imagens de varredura laser (imagem de intensidade) como apoio de campo para a determinar os parâmetros de orientação exterior de imagens. Os produtos gerados pelo sistema de varredura laser são: um arquivo texto contendo dados das coordenadas tridimensionais (ENH) e valores de intensidade correspondente à cada ponto varrido pelo sistema, bem como uma imagem de intensidade. A imagem de intensidade apresenta as informações reflectivas dos objetos, captadas pelo sensor.

Neste contexto, será utilizado o processo de correspondência baseado em atributos

para estabelecer automaticamente as correspondências entre as hipóteses viárias

extraídas no espaço-imagem e no espaço-objeto. A automação da resseção

espacial de imagens exige a implementação computacional de algoritmos para

reconhecimento automático dos objetos presentes em ambos os espaços. Este

problema é demasiadamente complicado e tem agregado esforços de várias áreas

do conhecimento. Para isto, foi desenvolvido um método para a construção

automática de hipóteses de objetos viários, que combina várias técnicas de PDI e

tratamento radiométrico da imagem digital, e valores de intensidade extraídas da

imagem de intensidade. A proposta deste trabalho, é implementar uma ferramenta

automática para a resseção espacial de imagens digitais, onde serão integradas

técnicas de PDI, Inteligência Artificial e Visão Computacional, aplicadas em imagens

adquiridas por diferentes sensores (câmara digital e laser), bem como o

desenvolvimento de novos métodos no que tange cada aspecto que envolve as

etapas de uma resseção espacial, tais como, problema de correspondência baseada

em atributos, árvore de busca e relações entre as feições envolvidas,

reconhecimento semântico de objetos e estimação dos parâmetros de orientação

exterior.

(12)

ABSTRACT

This work, presents a method that use roads hypotheses automatically

extracted in digital and intensity image as ground control to determination of exterior

orientation parameters. The Laserscanner system provides 3D information of points

over surface (ENH) and an intensity image, which provides reflective information of

points captured by sensor. In this context, we used the correspondence method

feature based between roads hypotheses extracted on image and object space. To

the automation of spatial resection is necessary implement algorithms for recognize

automatically the objects presents in image. This problem is very difficult and many

others Science have been aggregated to solve the problems. For that reason, we

implemented a method to reconstruction of roads hypotheses automatically, that

include many techniques of Image Digital Processing. The propose of this work is

implement a automatic sketch to determine the exterior orientation parameters of

images using techniques of Image Digital Processing, Computer Vision and Artificial

Intelligence in images acquired by different sensors, and development new

approaches to solve the problems that involve a spatial resection of images.