UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO ACADÊMICO DE CONSTRUÇÃO CIVIL
CURSO DE ENGENHARIA CIVIL
ERNESTO VALDECIR GOMES JUNIOR RENATO DAMIÃO DUARTE
ANÁLISE DE LEVANTAMENTO DE DEFEITOS EM SUPERFÍCIE DE PAVIMENTOS ASFÁLTICOS A PARTIR DO USO DE AERONAVE
REMOTAMENTE PILOTADA (RPA)
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO
PATO BRANCO 2018
ERNESTO VALDECIR GOMES JUNIOR RENATO DAMIÃO DUARTE
ANÁLISE DE LEVANTAMENTO DE DEFEITOS EM SUPERFÍCIE DE PAVIMENTOS ASFÁLTICOS A PARTIR DO USO DE AERONAVE
REMOTAMENTE PILOTADA (RPA)
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Engenharia Civil da Universidade Tecnológica Federal do Paraná como requisito parcial para a obtenção do grau de Bacharel em Engenharia Civil.
Orientador: Prof. MSc. Danilo Rinaldi Bisconsini
Coorientador: Prof. MSc. Henrique dos Santos Felipetto
PATO BRANCO 2018
AGRADECIMENTOS
Agradecemos aos nossos professores orientadores, Danilo Rinaldi Bisconsini e Henrique Felipetto dos Santos, pela dedicação em nos instruir, por compartilhar conhecimentos fundamentais à realização deste trabalho e pela disponibilidade nas diversas reuniões realizadas ao longo dos últimos meses.
Agradecemos também às empresas HECTARE – Topografia e Engenharia Ambiental e ARQUIGEO – Arquitetura e Topografia por terem disponibilizado equipamentos e mão de obra necessários às principais etapas deste trabalho.
“É com profunda satisfação que recordarei das inúmeras pessoas que contribuíram, durante estes 5 anos, à conclusão desta etapa de minha vida, a qual se apresenta como apenas o início de um longo caminho a ser trilhado em direção aos meus objetivos.
Gostaria de agradecer, em especial, à minha família. Aos meus pais, Ernesto e Jane, que, com muito esforço ao longo dos anos, possibilitaram-me esta oportunidade, e a minha irmã, Ana, que sempre foi uma inspiração acadêmica e pessoal para mim.
Agradeço também a cada amizade e parceria firmada durante este período, com ênfase no Renato, minha dupla nesta empreitada que foi a realização deste trabalho ao longo do ano.”
- Ernesto V. Gomes Junior.
“Chegar até aqui e ter vivenciado as experiências incríveis da graduação seria impossível sem as grandiosas pessoas que fizeram parte dessa jornada. Para mim, determinação, força de vontade e garra são sinônimos de família e amizade, por isso agradeço com todas as minhas forças por ter vocês ao meu lado e espero que os laços permaneçam firmes para que eu consiga continuar com força e sonhando alto.
Agradeço aos meus pais Dirceu Gilberto Duarte e Nilda Zanchet pelo suporte e os preciosos ensinamentos, sempre estando ao meu lado e acreditando em meu potencial. Agradeço a minha irmã Renata Duarte pelo apoio em tudo o que precisei e principalmente pelos dizeres de que sente orgulho em ser minha irmã e que se inspira em mim, isto de fato mostra que o caminho traçado até aqui tem significado. Agradeço
a Gabriela Legramanti pelo companheirismo incondicional, dedicação e por sempre estar ao meu lado em todas as situações, sem você o caminho não teria o mesmo sentido.
Por fim agradeço ao meu companheiro de trabalho, Ernesto Valdecir Gomes Junior, pela paciência, dedicação e seriedade para a realização deste estudo.”
RESUMO
DUARTE, Renato Damião; GOMES JUNIOR, Ernesto Valdecir. Análise de levantamento de defeitos em superfície de pavimentos asfálticos a partir do uso de Aeronave Remotamente Pilotada (RPA). 2018, 134 pgs. Trabalho de Conclusão de Curso de Engenharia Civil - Departamento Acadêmico de Construção Civil, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR. Pato Branco, 2018.
As péssimas condições de boa parte da malha rodoviária nacional, aliadas ao atual cenário econômico, indicam a necessidade de aplicação de novas tecnologias aplicadas a Sistemas de Gerência de Pavimentos (SGP), visando a otimização de processos e um melhor direcionamento dos recursos disponíveis. Atualmente, tem-se investigado o uso de Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPAs) para o monitoramento de rodovias, especialmente pela possibilidade do levantamento automático, de baixa interferência, de diversos parâmetros relacionados ao tráfego e à infraestrutura viária. Neste trabalho, objetivou-se a análise da aplicabilidade do levantamento de defeitos na superfície de pavimentos asfálticos com o uso de RPAs. O estudo foi realizado a partir da avaliação de defeitos em um trecho de pavimento urbano por meio de um levantamento por caminhamento e de uma classificação manual, e supervisionada, de imagens geradas por uma RPA. Realizou-se um comparativo em termos de assertividade do tipo e da extensão dos defeitos, de tempo e de custos para cada método de avaliação. Os resultados indicaram que o método de classificação manual apresentou respostas condizentes com a realidade observada no trecho estudado. Já para as metodologias de classificação supervisionadas, devido a diversas limitações encontradas, os resultados foram menos satisfatórios. No entanto, com os equipamentos adequados e um refinamento dos procedimentos de classificação, as metodologias apresentam grande potencial de melhoria. Apesar da RPA apresentar um custo inicial elevado e demandarem um tempo maior para a aquisição dos dados, pode trazer diversos benefícios à gerência de pavimentos, especialmente pelas diversas aplicações que a tecnologia abrange.
Palavras-Chave: Sistema de Gerência de Pavimentos, Levantamento de defeitos, Aeronave Remotamente Pilotada, Classificação Supervisionada, Sistemas de Informação Geográfica.
ABSTRACT
DUARTE, Renato Damião; GOMES JUNIOR, Ernesto Valdecir. Analysis of evaluation of the surface of asphalt pavement using Unmanned Aerial Vehicles (UAV). 2018. 132pgs. Trabalho de Conclusão de Curso de Engenharia Civil - Departamento Acadêmico de Construção Civil, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR. Pato Branco, 2018.
The awful conditions of national highway network many parts, allied with the current economic scenario, imply the necessity of new technologies applicated to Pavement Management Systems, looking for the processes optimization and a better allocation of the available resources. Nowadays, it has being studied the Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) use in pavement management, especially because of the automatic survey possibility, with low interference and a lot of indicators related to traffic and road infrastructure. This work has the objective to examine the applicability of defects identification on asphalt pavements surface using UAVs. The study was held by the defects evaluation in an urban pavement stretch by hiking identification and by manual and supervised classifications with UAVs mapping. It took place a comparative in terms of the defects type and extension assertiveness, the length and the costs of each evaluation methods. The results suggest that the manual classification method presented agreeing results with the reality seen on the studied stretch. For the supervised classification methods, due the barriers found, the results seen was less satisfactory. However, if using suitable equipment with a detailed technical knowledge, the methodologies present great potential of improvement. Despite the initial cost and longer time required for data acquisition, the UVAs methods have great potential, which may bring many benefits to its technology range of applications.
Keywords: Pavement Management System, Asphalt Defects Identification, Unmanned Aerial Vehicles, Supervised Classification, Geographic Information System.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Componentes Sensor ... 21
Figura 2 - Imagem ilustrativa do processo de ortorretificação, que transforma uma imagem de perspectiva central em outra de perspectiva ortogonal ... 28
Figura 3 - Investimentos públicos federais/PIB ... 33
Figura 4 - Estrutura simplificada SGP ... 34
Figura 5 - Níveis de gerência de um SGP ... 36
Figura 6 - Rua Irineu Parzianello, trecho do primeiro experimento ... 45
Figura 7 - Perfil de Elevação do trecho ... 46
Figura 8 - Áreas do trecho com a presença de sombras (a) e com a ausência delas (b) ... 47
Figura 9 - Autorização de voo ... 47
Figura 10 - Plano de Voo 1 (a) e Plano de Voo 2 (b) Fonte: Adaptado de DroneDeploy (2018) ... 50
Figura 11 - Parâmetros Plano de Voo 1 (a) e Plano de Voo 2 (b) Fonte: Adaptado de DroneDeploy (2018) ... 51
Figura 12 - Phantom 4 Advanced Fonte: Autoria Própria (2018)... 52
Figura 13 - Câmera Acoplada Fonte: Adaptado DJI (2018) ... 53
Figura 14 - Receptor GNSS RTK ... 54
Figura 15 - Croqui de pontos de controle ... 55
Figura 16 - Local de fixação da estaca de um ponto de controle ... 55
Figura 17 - Local de fixação da base receptora (a) e coleta de coordenadas (b)... 56
Figura 18 - Visualização prévia de pontos ... 57
Figura 19 - Representação Gráfica do Trecho Fonte: Autoria Própria (2018) ... 57
Figura 20 - Alvos do tipo laranja e preto (a), e branco e preto (b) ... 58
Figura 21 - Visualização de alvos em imagens aéreas ensolaradas (a) e sombreadas (b) ... 58
Figura 22 - Imagens removidas do processamento por falta de foco (a) e presença de elementos sobre a pista (b) ... 60
Figura 23 - Nuvem de pontos fotogramétricos com pontos de controle ... 61
Figura 24 - Nuvem densa de pontos ... 61
Figura 25 - Modelo Digital de Elevação (MDE) ... 62
Figura 26 - Primeiro Ortomosaico do processamento ... 62
Figura 28 - Divisão do trecho de estudo Fonte: Autoria Própria ... 64
Figura 29 - Delimitação da área de levantamento Fonte: Adaptado de AutoCAD (2018) ... 64
Figura 30 - Exemplo de medições transversal (a) e longitudinal (b) de defeitos Fonte: Autoria Própria ... 65
Figura 31 - Croqui do levantamento de defeitos Fonte: Autoria Própria ... 66
Figura 32 - Delimitação da região de estudo Fonte: Adaptado de QGIS (2018) ... 67
Figura 33 - Recorte da área de estudo Fonte: Adaptado de QGIS (2018) ... 68
Figura 34 - Ferramenta de geração de bandas ... 68
Figura 35 - Ortoimagem dividida em três bandas ... 69
Figura 36 - Ferramenta Band Set do QGIS ... 69
Figura 37 - Exemplos de amostragem por Pixel (a) e por Polígono (b) ... 70
Figura 38 - Exemplos de delimitação manual de áreas de defeitos ... 72
Figura 39 - UAV Forecast - Condições de Voo ... 73
Figura 40 - Produtos finais do processamento e suas respectivas resoluções ... 74
Figura 41 - Exemplos de trincas (a), panela (b) e remendo (c) observados no ortomosaico ... 75
Figura 42 - Local de difícil determinação de presença e a extensão de trincas ... 75
Figura 43 - Descontinuidade da faixa do pavimento resultante da interferência da vegetação ... 76
Figura 44 - Legenda de cores utilizadas na classificação supervisionada ... 79
Figura 45 - Identificação da proximidade de valores espectrais de amostras de diferentes categorias ... 80
Figura 46 - Comparativo entre as classificações utilizando o algoritmo Minimum Distance ... 81
Figura 47 - Comparativo de resultados obtidos com o algoritmo Maximum Likehood para a amostragem por Pixel ... 82
Figura 48 – Exemplos de trechos classificados a partir de 12 amostras de Polígono ... 83
Figura 49 - Exemplo de classificação aceitável para 24 amostras do tipo polígono.. 84
Figura 50 – Detalhe das diferentes tonalidades de um pavimento em bom estado .. 86
Figura 51 – Detalhe das diferentes tonalidades observadas na superfície de uma seção de pavimento limpo e outro com a presença de solo ... 87
Figura 52 - Detalhe da similaridade de tonalidade de uma seção de pavimento em boas condições e uma seção com remendo ... 87 Figura 53 - Comparação da classificação de pavimento bom e remendo com o pavimento real ... 88 Figura 54 - Defeitos não identificados devido à sobreposição de vegetação ... 90
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Tempo necessário à realização do levantamento de defeitos por
caminhamento ... 76
Tabela 2 - Tipos de defeitos e suas respectivas áreas ... 77
Tabela 3 - Tipos de defeitos e sua porcentagem em relação à área total dos trechos avaliados ... 77
Tabela 4 - Tipos de defeitos e sua porcentagem em relação ao pavimento ... 77
Tabela 5 – Métodos de classificação utilizados ... 78
Tabela 6 - Tempo necessário às classificações supervisionadas ... 79
Tabela 7 - Tempo necessário à classificação manual ... 89
Tabela 8 - Tipos de defeitos e suas respectivas áreas ... 89
Tabela 9 - Tipos de defeitos e sua extensão em relação à área total do pavimento. 89 Tabela 10 - Tipos de defeitos e sua extensão em relação à área total de defeitos ... 90
Tabela 11 – Relação entre os defeitos encontrados a partir da classificação manual e o levantamento por caminhamento ... 91
Tabela 12 - Tempo necessário à realização de cada um dos métodos ... 93
Tabela 13 - Discriminação do tempo de trabalho para cada metodologia ... 93
Tabela 14 - Custos levantados necessários às metodologias de levantamento com RPA ... 94
Tabela 15 - Custos levantados necessários as metodologias de levantamento por caminhamento ... 95
LISTA DE SIGLAS
AASHO American Association of State Highway Officials ANAC Agência Nacional de Aviação Civil
CMOS Complementary Metal Oxide Semiconductor CNT Confederação Nacional do Transporte COV Custo Operacional de Veículo
CTA Centro Técnico de Aeronáutica
DCTA Departamento de Ciência e Tecnologia Aeroespacial DJI Dà-Jiāng Innovations
DNIT Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes GIS Geographic Information System
GNSS Global Navigation Satellite System GPS Global Positioning System
GSD Ground Sample Distance
ICP Índice de Condição do Pavimento IGG Índice de Gravidade Global IGI Índice de Gravidade Individual
INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais IRI International Roughness Index
MDE Modelo Digital de Elevação
PNCT Plano Nacional de Contagem de Tráfego QGIS Quantum Geographic Information System RADAR Radio Detection and Ranging
RPA Remotely Piloted Aircraft
RGB Red, Blue and Green
SCP Semi-Automatic Classification Plugin SGP Sistema de Gerência de Pavimentos
SGPU Sistema de Gerência de Pavimentos Urbanos SHRP Strategic Highway Research Program
SIG Sistema de Informações Geográficas UAV Unmanned Aerial Vehicles
VANT Veículo Aéreo Não Tripulado
SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO ... 15 1.1 OBJETIVOS ... 16 1.1.1 Objetivo Geral ... 16 1.1.2 Objetivos Específicos ... 16 1.2 JUSTIFICATIVA ... 16 2. REFERENCIAL TEÓRICO ... 19 2.1 SENSORIAMENTO REMOTO ... 19 2.1.1 Tipos de Sensores ... 20
2.1.2 Níveis de Aquisição de Dados ... 21
2.2 AERONAVES REMOTAMENTE PILOTADAS – RPA ... 22
2.2.1 Breve Histórico ... 23
2.2.2 Principais Utilizações na Engenharia ... 23
2.2.3 O Uso de RPAs no Monitoramento de Pavimentos e Rodovias ... 25
2.3 FOTOGRAMETRIA ... 25
2.3.1 Aerofotogrametria... 26
2.4 CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS ... 28
2.4.1 Aprendizado de Máquina ... 28
2.4.1.1 Aprendizado Supervisionado ... 29
2.5 SIG - SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS ... 30
2.6 SISTEMA DE GERÊNCIA DE PAVIMENTOS - SGP ... 32
2.6.1 Estrutura de um SGP ... 35
2.6.1.1 Nível de Rede ... 36
2.6.1.2 Nível de Projeto ... 37
2.7 AVALIAÇÃO DAS CONDIÇÕES DO PAVIMENTO... 37
2.7.1 Desempenho Estrutural ... 38
2.7.2 Desempenho Operacional e da Segurança ... 39
2.7.3 Desempenho Funcional ... 39
2.7.4 Levantamento de Defeitos de Superfície ... 40
2.7.5 Índice de Condição do Pavimento – ICP ... 41
2.7.6 Índice de Gravidade Global – IGG ... 42
3. MÉTODO ... 43
3.1 PLANEJAMENTO DE VOO ... 43
3.1.2 Viabilidade de Voo ... 48 3.1.3 Plano de Voo ... 49 3.2 REALIZAÇÃO DO VOO ... 51 3.2.1 RPA ... 52 3.2.1.1 Câmera ... 52 3.2.2 Receptor GNSS – RTK ... 53 3.2.3 Pontos de Controle... 54 3.2.4 Obtenção de Coordenadas ... 56 3.2.5 Recursos Gráficos ... 58 3.2.6 Procedimento de Voo ... 59
3.3 PROCESSAMENTO DAS IMAGENS ... 59
3.3.1 Procedimentos ... 60
3.4 LEVANTAMENTO DE DEFEITOS POR CAMINHAMENTO ... 63
3.5 CLASSIFICAÇÃO DAS IMAGENS ... 66
3.5.1 Pré-processamento ... 67
3.5.2 Treinamento de Algoritmo ... 69
3.5.3 Algoritmos de Classificação ... 71
3.6 CLASSIFICAÇÃO MANUAL DE IMAGENS ... 71
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO ... 73
4.1 VOO ... 73
4.2 PROCESSAMENTO ... 74
4.3 LEVANTAMENTO POR CAMINHAMENTO ... 76
4.4 CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA ... 78
4.4.1 Algoritmo Minimum Distance ... 80
4.4.2 Algoritmo Maximum LikeliHood ... 82
4.4.3 Limitações do Método ... 85
4.5 CLASSIFICAÇÃO MANUAL ... 89
4.6 ANÁLISE COMPARATIVA ... 91
4.6.1 Análise da Capacidade de Identificação de Defeitos ... 91
4.6.2 Análise de Tempo Empregado ... 92
4.6.3 Análise de Custos ... 94
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 96
APÊNDICE A – RELATÓRIO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS (AGISOFT) ... 103 APÊNDICE B – CROQUI DE LEVANTAMENTO DE DEFEITOS POR
CAMINHAMENTO ... 111 APÊNDICE C – DEFEITOS DO LEVANTAMENTO POR CAMINHAMENTO ... 117 APÊNDICE D - DELIMITAÇÃO DE DEFEITOS POR CLASSIFICAÇÃO MANUAL ... 120 APÊNDICE E - DEFEITOS DO LEVANTAMENTO ATRAVÉS DE CLASSIFICAÇÃO MANUAL ... 132
1. INTRODUÇÃO
A matriz de transportes brasileira remete a um domínio histórico do modal rodoviário sobre todos os outros. Segundo o boletim estatístico da Confederação Nacional do Transporte – CNT (2018) pode-se observar que as rodovias são responsáveis por 61,1% das movimentações anuais de cargas e passageiros. Porém, esta importância não é refletida nos investimentos destinados às rodovias, fato este que também é acentuado pelo momento econômico vivenciado atualmente em nosso país. Frente a estas circunstâncias, cabe aos órgãos públicos e concessionárias privadas uma racionalização e maior planejamento na utilização de recursos.
Assim, a atual abordagem de recursos proporciona aos Sistemas de Gerência de Pavimentos (SGP) uma preferência pela designação de recursos a serviços que estejam relacionados às atividades de manutenção, visando uma maior longevidade das rodovias. Vale frisar que os SGPs englobam não só a manutenção, como também o planejamento, o projeto e a construção de pavimentos, e possuem como fatores externos os recursos orçamentários, as diretrizes políticas e administrativas e os diversos dados necessários ao funcionamento do próprio sistema (DNIT, 2011).
Segundo Visconti (2000) o processo de obtenção dos dados e informações para a análise dos defeitos do pavimento tem papel fundamental na eficácia da caracterização, planejamento e priorização dos recursos. Os métodos mais utilizados para a determinação de índices de qualidade dos pavimentos, baseados nos defeitos que apresentam, podem ser demorados, envolver custos significativos, bloqueios de tráfego, subjetividade e riscos aos técnicos envolvidos na avaliação.
Com isso, observa-se um cenário no qual um SGP pode ser potencializado a partir da aplicação de novas tecnologias, com o auxílio de ferramentas específicas, como um Sistema de Informação Geográfica (SIG), o sensoriamento remoto e até mesmo de algoritmos baseados no aprendizado de máquinas, com o objetivo de proporcionar a automatização na obtenção e processamento de dados e, consequentemente, aumentar a produtividade, eficácia e precisão na avaliação de pavimentos, uma vez que estes dados são majoritariamente coletados de modo manual, de forma lenta e, muitas vezes, subjetiva.
Nos últimos anos, diversos estudos foram realizados visando o uso de novas tecnologias neste meio, inclusive, algumas já possuem aplicações práticas. Dentre elas, destacam-se as RPAs (Aeronaves Remotamente Pilotadas), as quais
possibilitam a varredura de áreas extensas em um único voo de curta duração, capaz de fornecer imagens aéreas com resolução compatível à requerida para diversas aplicações.
Com isso, fica evidente a necessidade de estudos que investiguem o potencial dos RPAs em determinadas áreas ainda pouco exploradas, como é o caso da gerência de pavimentos. Neste trabalho, serão realizados voos com RPA para a obtenção de dados e o processamento dos mesmos, para uma análise da eficácia do levantamento de defeitos de superfície em pavimentos flexíveis, indicando possíveis aplicações dentro de um SGP.
1.1 OBJETIVOS
1.1.1 Objetivo Geral
Analisar a eficiência do monitoramento da condição de superfície de pavimentos asfálticos realizados por meio de Aeronave Remotamente Pilotada - RPA
1.1.2 Objetivos Específicos
● Levantar os fatores de relevância para utilização de RPAs, como: precisão, tempo, segurança e custos;
● Realizar um comparativo entre o método convencional de levantamento de defeitos, por caminhamento, e os métodos de levantamento por classificações supervisionadas e manual, a partir da utilização de RPAs;
● Levantar possíveis aplicações do sistema, utilizando RPAs, na prática de monitoramento de rodovias.
1.2 JUSTIFICATIVA
Amorim e Oliveira (2015, p. 135, apud OLIVEIRA, 2005) descrevem que o primeiro projeto envolvendo VANTs no Brasil data da década de 1980, sendo o primeiro voo realizado no ano de 1985 pelo Centro Técnico de Aeronáutica (CTA),
atualmente Departamento de Ciência e Tecnologia Aeroespacial (DCTA), para fins de ampliação do conhecimento nas áreas de controle, telecomando e telemetria (AMORIN e OLIVEIRA, 2015). Desde então, essa tecnologia que, inicialmente, tinha por objetivo fins militares, evoluiu de modo a propiciar a sua utilização por civis para fins particulares ou empresariais.
Devido ao contexto socioeconômico atual de nosso país, a engenharia civil busca constantemente a utilização de novas tecnologias para aumentar a produtividade, reduzir custos, garantir a qualidade dos serviços e fornecer segurança aos seus colaboradores. Nesse contexto, os VANTs surgem como uma alternativa, com inúmeras aplicações ainda a serem exploradas e aprimoradas.
O setor de transportes rodoviários brasileiro tem papel socioeconômico importantíssimo. No entanto, na última década, tem apresentado uma redução de seus investimentos, trazendo consigo, como consequência, a necessidade de um melhor planejamento dos recursos disponíveis. A melhor utilização dos recursos demanda um sistema gerencial de informações que precisam ser coletadas de modo a fornecer subsídios para a tomada de decisões.
Para a escolha do método de coleta de dados, é importante a consideração dos prazos, custos e precisão relacionadas com cada alternativa disponível. Com isso, é importante a busca por novas tecnologias para a coleta de dados para fins de gerência de obras rodoviárias. Atualmente, os RPAs têm sido alvo de estudos em processos de fiscalização e monitoramento de rodovias, uma vez que essa tecnologia possibilita a obtenção de dados e informações com confiabilidade, agilidade, eficiência e segurança, mesmo tratando-se de trechos extensos.
A engenharia civil está direta e indiretamente ligada ao setor de transportes em vários aspectos, não somente nas etapas de projeto e execução, mas também no planejamento administrativo, destacando-se principalmente os Sistemas de Gerenciamento de Pavimentos, nos quais é importante a posse de dados confiáveis acerca das condições de uso das estradas, desde a obtenção inicial de informações relacionadas ao planejamento e orçamento até o monitoramento periódico da estrutura em serviço, o que inclui o projeto, execução e conservação do pavimento ao longo do tempo (FERNANDES JR et al., 1999).
Admitindo-se o potencial de uso dos RPAs, atualmente tem-se fomentado pesquisas visando sua difusão, sendo a maioria no ambiente das universidades, uma vez que as mesmas têm em seus corpos docentes profissionais das mais diversas
áreas de atuação; e empresas privadas que buscam por inovações e tecnologias capazes de suprir as necessidades do mercado e potencializar a competitividade.
Atualmente, o Campus de Pato Branco da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) possibilita uma parceria onde os acadêmicos possuem, junto aos professores responsáveis, acesso a equipamentos automatizados, como RPAs, GPS e também a softwares de processamento de imagem e aprendizado de máquina, tornando assim, completamente viável, em termos técnicos, a linha de pesquisa a que se propõe este trabalho. Assim sendo, o estudo vem a contribuir à investigação de uma tecnologia relativamente recente, aplicada ao monitoramento de defeitos na superfície de pavimentos asfálticos, fomentando o interesse em pesquisas relacionadas aos campos abordados, no âmbito da UTFPR.
2. REFERENCIALTEÓRICO
2.1 SENSORIAMENTO REMOTO
Schäfer et al. (2006) consideram que a escolha de diretrizes para definir metodologias de trabalhos nas áreas de engenharia, como linhas de transmissão, sistemas duto viários, canais de drenagem, projetos de saneamento básico e projetos de rodovia, requer um grau elevado de análises e avaliações de inúmeras variáveis e fatores de interferência. Embora, nessas atividades, exista a necessidade de se trabalhar somente com uma faixa estreita e longa é necessário que haja uma investigação detalhada com o objetivo de buscar o melhor traçado para cada projeto.
Devido a necessidade de se conhecer áreas extensas em um período de tempo reduzido, o sensoriamento remoto surge como uma ferramenta essencial visando o aumento da produtividade e a busca de dados mais confiáveis e precisos.
Fitz (2008) trata o sensoriamento remoto como uma técnica de utilização de sensores para a captação e registro à distância da energia refletida ou absorvida pela superfície terrestre, sendo que esse registro ocorre sem um contato direto com a superfície. Dentro do contexto de sensoriamento remoto os sensores utilizados são entendidos como dispositivos capazes de captar a energia refletida, ou emitida por uma superfície terrestre qualquer, e registrar de forma digital as informações, como gráficos, imagens, mapas e números. As informações registradas podem ser manipuladas, analisadas e armazenadas em softwares específicos e/ou em SIGs.
Souza (2010) comenta que os processos que envolvem o sensoriamento remoto são:
I. Fonte de energia ou iluminação; II. Radiação eletromagnética; III. Interação com o Alvo;
IV. Registro da energia pelo sensor;
V. Transmissão, recepção e processamento dos dados; VI. Interpretação e análise;
2.1.1 Tipos de Sensores
Fitz (2008) explica que os sensores apresentam diferentes classificações, mas em relação a origem da fonte de energia existem duas possibilidades, sendo sensores ativos ou passivos.
Os sensores ativos possuem fonte de energia própria, onde os mesmos emitem uma quantidade de energia que é direcionada aos alvos e posteriormente refletida e capturada pelo próprio sensor. Um exemplo clássico de sensor ativo é o RADAR (Radio Detection and Ranging), que a grosso modo pode ser entendido como um equipamento que possui a capacidade para gerar ou receber dados por meio de ondas de rádio, possibilitando o rastreamento de objetos situados na superfície terrestre. Outro exemplo clássico, presente no cotidiano, é uma câmera fotográfica que possua um flash ou um spot de luz acoplado (FITZ, 2008).
Já os sensores passivos não possuem uma fonte própria de emissão de energia e por isso necessitam de fontes externas para realizar a captura da reflexão dos alvos, como a energia solar. Um exemplo de sensor passivo é a câmera digital sem flash, onde a mesma só é capaz de registrar uma imagem com o auxílio da energia solar (FITZ, 2008).
Segundo Florenzano et al. (2008), as principais partes de um sensor são: I. Coletor: componente óptico que concentra o fluxo de energia proveniente
da amostra no detector;
II. Filtro: componente que faz a seleção da faixa espectral da energia a ser medida;
III. Detector: componente responsável por produzir um sinal elétrico em função da variação da absorção de energia;
IV. Processador: componente responsável pela amplificação do sinal gerado pelo detector e pela digitalização do sinal elétrico produzido;
V. Unidade de Saída: componente responsável por registrar os sinais elétricos captados pelo detector para posterior extração de informações.
Na Figura 1 é possível compreender simplificadamente as partes do sensor descritas anteriormente.
Figura 1 - Componentes Sensor Fonte: Florenzano et al., (2008)
2.1.2 Níveis de Aquisição de Dados
Florenzano et al. (2008) comentam que o sensoriamento remoto possui três diferentes níveis de aquisição dos dados, sendo classificados em nível orbital, suborbital e terrestre.
No nível terrestre são realizadas aquisições de dados em campo ou em laboratório com o objetivo de se conhecer mais a fundo como os objetos respondem a radiação, utilizando radiômetros ou espectrorradiômetros.
No nível suborbital encontram-se aeronaves, balões, radares e VANTs, que através de uma varredura com sistemas óptico-eletrônicos são capazes de obter as informações desejadas. Nesse nível, a altura de voo reflete diretamente na resolução espacial dos dados.
Já no nível orbital a obtenção dos dados é realizada por meio dos sensores acoplados nos satélites artificiais. Nesse nível, o monitoramento de grandes áreas e recursos naturais é mais eficaz que nos outros.
2.2 AERONAVES REMOTAMENTE PILOTADAS – RPA
Segundo Neto (2017), nos anos 90 as aeronaves não tripuladas foram amplamente utilizadas pelas forças armadas dos Estados Unidos e hoje são conhecidas mundialmente pela população civil, que constantemente cria diferentes aplicações para esses equipamentos. Com a popularização repentina da tecnologia e informação, surgem dúvidas sobre sua utilização e limitações, e uma das maiores discussões é quanto aos termos corretos a serem utilizados. Com isso, na sequência serão apresentados simplificadamente as definições de DRONE, VANT e RPA.
Pecharromán e Veiga (2017) descrevem ‘DRONE’ com um termo genérico, sem amparo técnico para descrever qualquer objeto voador que não possui tripulação a bordo, independente da finalidade ou do tamanho do veículo.
Segundo ANAC (2017), o termo ‘DRONE’ pode ser utilizado para descrever qualquer aeronave ou tipo de veículo que possua alto grau de automatismo. Porém, a regulamentação da ANAC não utiliza essa nomenclatura, mas sim aeromodelos e aeronaves remotamente pilotadas (RPA).
Pecharromán e Veiga (2017), explicam que o termo ‘VANT’ é a nomenclatura utilizada pelos órgãos reguladores brasileiros do transporte aéreo e que de acordo com a ICA 100-40 do DECEA (2016) o ‘VANT’ é caracterizado por qualquer aeronave projetada para operar sem piloto a bordo e a mesma deve ser de caráter não recreativo e possuir carga útil embarcada.
De acordo com Pecharromán e Veiga (2017), existem dois tipos diferentes de ‘VANTs’. O mais conhecido é o RPA (Remotely Piloted Aircraft, ou Aeronave Remotamente Pilotada), nessa categoria o piloto não está a bordo da aeronave, porém, a controla remotamente através de um controle remoto, por exemplo. A outra variante é a chamada “Aeronave Autônoma” que tem a capacidade de realizar suas funções sem a intervenção humana durante o voo. De acordo com o Regulamento Brasileiro de Aviação Civil Especial nº 94 da ANAC (2017), as operações totalmente autônomas desses equipamentos ainda estão proibidas no país.
2.2.1 Breve Histórico
Pecharromán e Veiga (2017) comentam que o primeiro emprego de VANTs conhecido na história, ocorreu em 22 de agosto de 1849. No momento em questão, o exército austríaco atacou a cidade de Veneza utilizando balões não tripulados carregados de explosivos. Já na Segunda Guerra Mundial as bombas voadoras, conhecidas por “V1”, foram utilizadas pelos alemães para atacar alvos a grandes distâncias sem colocar em risco seus pilotos.
Na Segunda Guerra do Golfo, em 2003, os VANTs tornaram-se mais conhecidos pelo público em geral ao serem usados em grande escala pelas forças norte-americanas para o monitoramento de inimigos, designação de alvos e lançamento de armamentos guiados. Por questões de custo e complexidade, até as últimas décadas essas plataformas foram geralmente desenvolvidas para fins militares.
No Brasil o primeiro registro de desenvolvimento de um VANT ocorreu em 1982 onde o Centro Técnico Aeroespacial em parceria com a Companhia Brasileira de Tratores produziram um veículo a jato não tripulado, porém o projeto acabou sendo encerrado antes do seu primeiro voo.
Com o passar dos anos, na década de 2000, o mercado civil de VANT foi impulsionado por empresas criadas por pesquisadores universitários que, com o avanço tecnológico nas áreas de processamento de imagem, sensores óticos digitais, sistema de comunicação e componentes eletrônicos, possibilitaram a criação de plataformas para o uso comercial.
2.2.2 Principais Utilizações na Engenharia
Morgenthal e Hallermann (2014) citam que, quando o foco é a sustentabilidade e a eficiência no direcionamento dos recursos nos setores de infraestrutura, é necessária a busca por métodos confiáveis e ágeis para a aquisição de informações. Serviços de inspeções visuais tendem a ser tecnicamente exigentes e possuem custos elevados, e é por isso que as plataformas VANT possuem um grande potencial de uso que, por sua vez, está ligado diretamente ao baixo custo, a alta mobilidade e a segurança oferecida na aquisição dos dados.
De acordo com Melo (2016), devido a constante evolução da tecnologia e das plataformas VANT, tornou-se possível a utilização dos mesmos em algumas áreas como, por exemplo, na vigilância e controle de tráfego, no monitoramento de incêndios e desastres naturais e também no domínio das áreas de engenharia civil e afins.
Segundo Melo (2016, p. 18):
Na engenharia civil, os estudos são recentes, tendo como destaque: as áreas de infraestrutura de transportes, para monitoramento e manutenção de pavimentos, rodovias (ZHANG, 2008; THEMISTOCLEOUS et al., 2014); inspeção e monitoramento de pontes (METNI; HAMEL, 2007; MORGENTHAL; HALLERMANN, 2014); inspeção de edificações, para monitoramento de patologias, manutenção de fachadas e mapeamento de monumentos históricos” (ESCHMANN et al., 2012; EMELIANOV; BULGAKOW; SAYFEDDINE, 2014; TOROK; GOLPARVAR-FARD; KOCHERSBERGER, 2014; ELLENBERG et al.,2015).
Conforme Pecharromán e Veiga (2017), aplicar análises geoespaciais propicia às empresas acesso a informações poderosas a respeito de topografia, hidrografia, tipos de solo e outras características que podem auxiliar e melhorar suas operações comerciais. Porém, obter dados geoespaciais, como imagens aéreas, se coletadas de maneira tradicional, são custosas e podem não fornecer o nível de detalhe necessário. Para tais operações, os VANTs têm a capacidade de garantir dados de alta qualidade com custos mais acessíveis, tornando-se assim concorrentes diretos com outros meios de sensoriamento remoto, como a aviação tripulada e os satélites.
Apesar do vasto campo de atuação, existem obstáculos que ainda tornam sua utilização cautelosa, e o aspecto que mais tem influência na utilização de DRONES por empresas e entidades governamentais é a regulamentação das operações. Pecharromán e Veiga (2017) explicam que, para minimizar esse quadro e potencializar o uso do VANTs, as autoridades de aviação nacional e internacional começaram a desenvolver quadros regulamentares, garantindo a segurança das operações.
Melo (2016) explica que, no Brasil, as atividades de aviação comercial são reguladas e monitoradas pela ANAC, e os critérios exigidos para a operação legal dos VANTs variam de acordo com a classificação dos modelos. Os fatores levados em consideração para a classificação das aeronaves são baseados em seu peso, nos tipos de operação, o propósito do voo e os critérios visuais envolvidos no processo.
2.2.3 O Uso de RPAs no Monitoramento de Pavimentos e Rodovias
De acordo com MELO (2016), em alguns países de vanguarda, como é o caso dos Estados Unidos, os RPAs já são utilizados para o controle de tráfego nas rodovias, devido a sua agilidade no deslocamento e a possibilidade de sobrevoar grandes extensões com maior eficiência e menor custo.
Na mesma linha de atuação, estão sendo realizados estudos para a aplicação destes mesmos RPAs para o monitoramento da condição da superfície das rodovias, buscando averiguar a eficiência do processo no geral, envolvendo os fatores de qualidade das imagens, confiabilidade, segurança e economia.
Um exemplo da tentativa de aplicação dos RPAs na área de pavimentação é o estudo realizado por Parente et al. (2017). O referido trabalho foi realizado na Rodovia Estadual TO-050, Palmas - TO, e teve como objetivo a avaliação do desempenho dos RPAs na identificação de patologias, quando comparado aos resultados obtidos a partir de inspeção convencional de campo. Uma das vantagens observadas pelos autores foi a agilidade na aquisição de dados e a boa mobilidade da aeronave, mesmo com adversidades climáticas, além de um bom custo-eficiência no processo.
Outro exemplo do uso de RPAs na área da pavimentação é o estudo realizado por Branco (2016) que, em sua tese, demonstra a metodologia “MANIAC”, que tem o objetivo de criar um monitoramento automatizado das condições dos pavimentos, através da utilização de RPAs, e averiguar a eficiência e precisão dos dados obtidos.
2.3 FOTOGRAMETRIA
A Fotogrametria, segundo Brito e Coelho (2007, p. 18), pode ser definida como:
A ciência e tecnologia de se reconstruir o espaço tridimensional, ou parte do mesmo (espaço-objeto), a partir de imagens bidimensionais, advindas da gravação de padrões de ondas eletromagnéticas (espaço-imagem), sem contato físico direto entre o sensor e o objeto ou alvo de interesse.
Assim, a fotogrametria é basicamente a transformação entre um sistema bidimensional (sistema fotográfico), o qual é próprio de cada câmera, com
coordenadas determinadas por calibração; e um sistema tridimensional, demonstrando o espaço-objeto, que comumente representa as coordenadas do terreno, sejam elas coordenadas geodésicas, planialtimétricas (do tipo Transversa de Mercator) ou cartesianas (BRITO E COELHO, 2007).
As primeiras propostas de fotogrametria datam da invenção da fotografia. Theodore Scheimpflug criou, em 1911, um método de retificação de fotografias aéreas, com retificadores analógicos, possibilitando sua utilização no mapeamento de extensas superfícies. Posteriormente, passou-se a utilizar restituidores analógicos, capazes de atingir um maior nível de precisão. Outros marcos da fotogrametria foram a invenção dos computadores, das fotografias digitais, de hardwares, softwares, entre outros equipamentos, até chegar na fotogrametria como é conhecida hoje (BRITO e COELHO, 2007).
Para Brito e Coelho (2007), fotogrametria pode ser classificada, quanto à plataforma onde os sensores estarão posicionados, como:
Fotogrametria terrestre, com sensores posicionados sobre a superfície. É aplicada em trabalhos de engenharia civil, arquitetura, controle industrial e artes plásticas;
Aerofotogrametria, ou fotogrametria aérea, é a técnica com a qual este trabalho será realizado, e melhor abordada posteriormente. Geralmente praticada com aeronaves, drones e até mesmo balões. Tradicionalmente, a técnica mais envolvida com a geomática;
Fotogrametria orbital, com sensores posicionados em satélites artificiais. Seu uso é constantemente crescente.
2.3.1 Aerofotogrametria
Os trabalhos de aerofotogrametria, realizados com aeronaves pilotadas, drones e até mesmo balões, possuem a capacidade de imagear áreas de grande extensão. As etapas de realização dos trabalhos irão depender principalmente do produto desejado, podendo ser a fotografia, analógica ou digital, ou imagens de radar (FITZ, 2008).
Independente do produto a ser obtido, o primeiro passo a ser dado em todos os trabalhos deverá ser a criação de um planejamento consistente do voo, firmado por dados a serem coletados em um estudo teórico-prático sobre as características da
região e dos equipamentos. Assim, o voo poderá ser executado, desde que com equipamentos adequados, condições meteorológicas favoráveis e horário ideal para que as fotografias sejam tiradas (FITZ, 2008).
Tal planejamento deverá ter por estabelecidas as direções das linhas de voos com que a plataforma utilizada irá cobrir a área de interesse. Neste momento, deve-se atentar também às faixas de sobreposição entre cada uma das fotografias. A sobreposição fornece dados altimétricos e evita a perda de informações no mapeamento, ela deverá existir lateralmente, entre diferentes linhas de voo (sobreposição de 20% a 30%) e também longitudinalmente, entre fotografias de uma mesma linha de voo (sobreposição de 50% a 60%). Quando o produto buscado por um levantamento é a elaboração de mapas, faz-se necessário que as fotografias aéreas sejam do tipo vertical, ou seja, o ângulo de inclinação das fotos deve ser inferior a três graus (3º) (FITZ, 2008).
Para a implementação da transformação, devem ser utilizados pontos de controle, os quais devem estar locados no objeto. Após a obtenção do espaço-imagem, os pontos de controle fornecerão parâmetros de entrada para a determinação da função que mapeia um sistema no outro, onde a qualidade dos resultados finais será proporcional à quantidade de pontos utilizados. Tendo em vista a viabilidade econômica no número de pontos de controle a serem locados, alguns processos como a fototriangulação permitem que, a partir de apenas alguns pontos de controle, uma infinidade de outros pontos sejam locados, os quais possuirão precisão aceitável para que sejam utilizados como pontos reais (BRITO e COELHO, 2007).
Para possibilitar o uso das imagens, faz-se necessário o processo de ortorretificação, transformando-as em ortoimagens, uma vez que, originalmente, elas não são fontes seguras para a obtenção de informações métricas, pois possuem erros devido ao centro de perspectiva, pelo qual passam todos os raios de luz provenientes dos pontos imageados. Na fotogrametria digital, este processo efetua-se à partir das transformações sobre números digitais dos inúmeros pixels das imagens originais. A ortorretificação é executada segundo três modelos matemáticos: a transformação afim, a transformação projetiva e, por fim, o método mais utilizado é o de retificação diferencial (BRITO E COELHO, 2007).
Originalmente, a imagem possuirá o formato de projeção cônica, para que, após a ortorretificação, ela possua o formato de projeção ortogonal, como pode ser
observado na Figura 2, no qual os raios provenientes de cada um dos pontos imageados nunca se encontrarão, eliminando desvios e rotações relativas ao terreno imageado (BRITO E COELHO, 2007).
Figura 2 - Imagem ilustrativa do processo de ortorretificação, que transforma uma imagem de perspectiva central em outra de perspectiva ortogonal
Fonte: (BRITO e COELHO, 2007)
2.4 CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS
Segundo Oliveira (2016), a área da computação conhecida por Reconhecimento de Padrões tem como objetivo a identificação e categorização de padrões em imagens, dados, sinais, entre outras fontes de informação, em inúmeras áreas de aplicação. Nesta área, existe uma demanda de aplicações em Sensoriamento Remoto, as quais necessitam de métodos de classificação de imagem. Basicamente, nos métodos são detectados os objetos que compõe a imagem, estimando uma função capaz de mapear um conjunto de padrões, como os pixels de uma imagem, em um determinado conjunto de classes, caracterizando um processo de aprendizagem durante a determinação da função (DUTRA et al., 2013).
O aprendizado de máquinas é uma área de pesquisa focada no desenvolvimento de algoritmos computacionais que tenham a capacidade de melhorar seu próprio desempenho conforme a experiência adquirida (MITCHELL, 1997). Esta área, pertencente ao campo de inteligência artificial, é baseada na capacidade cognitiva humana, partindo do princípio que, a partir do erro, pode-se melhorar uma resposta, aprendendo com a experiência e gerando uma base de dados que possibilite o trabalho (NEVES, 2018).
Fazer com que os computadores apresentem um nível de aprendizado a altura dos seres humanos é uma tarefa ainda desconhecida para os pesquisadores. Porém, diversos algoritmos já inventados possuem a capacidade de realizar tarefas automaticamente e com eficácia, as quais, se realizadas manualmente, tornam-se inviáveis por demandar tempo e custo em mão de obra elevados. Estas tarefas podem ser observadas diariamente no monitoramento das atividades de clientes de bancos, na classificação de páginas da internet com base em seu conteúdo, na distinção de objetos em uma imagem e no reconhecimento de fala e escrita (DUTRA et al., 2013). A literatura traz diversas categorias de aprendizado de máquina, e dentre elas, podemos citar: primeiramente, o aprendizado supervisionado, categoria a qual será utilizada no trabalho; o aprendizado não-supervisionado e o aprendizado por reforço (BRANCO, 2016).
2.4.1.1 Aprendizado Supervisionado
O aprendizado supervisionado consiste em um conjunto de exemplos, cujas respostas corretas ou desejadas já são conhecidas. Os exemplos serão utilizados para “treinar” os algoritmos. Pode-se observar os exemplos como um conjunto (𝑥 , 𝑦 ), onde 𝑥 representa um exemplo e 𝑦 o seu rótulo (ou resposta). Desta forma o algoritmo é induzido a obter um classificador que funcionará como uma função 𝑓, que fornece a resposta 𝑦 a partir da entrada 𝑥 (BRANCO, 2016).
Ou seja, nesta técnica o sistema molda-se à partir dos marcadores presentes na base de dados de aprendizado. Assim, após uma entrada no algoritmo, a sua saída deve estar de acordo com o valor esperado pelo supervisor (NEVES, 2018).
2.5 SIG - SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS
Antes do desenvolvimento tecnológico da informática, a manipulação de dados geográficos era realizada através da utilização de desenhos manuais e mapas impressos. Desta forma, o processo de manipulação dos dados era limitado pela demora ao se trabalhar com dados de diversas fontes, além do retrabalho quando da necessidade de registro de alterações em um mapa (FRANCISCO, 2014).
Com o aprimoramento da tecnologia, os mapas tornaram-se digitais, juntamente com os processos de coleta dos dados, armazenamento, manipulação, gerenciamento e análise. Devido a essa evolução o SIG surgiu como um sistema que tornou possível a manipulação e armazenamento de dados georreferenciados de uma maneira rápida, segura e confiável. De acordo com o Manual de Geoprocessamento do INPE (2006), o SIG integra, em uma única base de dados, informações espaciais oriundas de dados cartográficos, oferecendo mecanismos para combinar várias informações, sendo possível a manipulação, análise de dados, visualização e a geração de mapas.
Segundo Fitz (2008), o SIG pode ser compreendido como uma poderosa ferramenta, que apoia a tomada de decisões por parte do usuário. Sua estrutura deve ser bem planejada, para que a interação homem-máquina tenha eficiência e atenda às necessidades do usuário. Um SIG, basicamente, é constituído pelos seguintes elementos:
● Hardware: Plataforma computacional utilizada;
● Software: Programa, módulos e sistemas vinculados;
● Dados: Registros de uma informação proveniente de investigações; ● Peopleware: Profissionais e usuários envolvidos.
O Manual de Geoprocessamento do INPE (2006) cita que a interface homem-máquina define como o sistema é operado e controlado. Em um nível intermediário, um SIG deve ter mecanismos de processamento de dados espaciais. Já em um nível mais aprofundado, um sistema de gerência de bancos de dados geográficos oferece armazenamento e recuperação dos dados espaciais e seus atributos. Os componentes envolvidos em um SIG são:
● Interface com usuário;
● Funções de processamento gráfico e de imagens; ● Visualização e plotagem;
● Armazenamento e recuperação de dados (organizados sob a forma de um banco de dados geográficos).
Segundo Matos (2004), os processos de planejamento, administração e gerenciamento de um sistema viário urbano, ou de uma rede de rodovias, são considerados complexos, levando-se em conta o elevado número de fatores e variáveis que por muitas vezes são desconsiderados ou até mesmo ignorados devido à falta de uma metodologia adequada para sua análise. Uma solução interessante para tal situação é a utilização de um SIG, que tem por objetivo propiciar uma melhor interação entre estes dados e o meio em que se encontram. Isso somente é possível devido à capacidade do SIG de armazenar, manipular e editar os dados espaciais com eficiência, gerando uma melhor visualização dos fenômenos ocorridos em um sistema viário urbano, através da análise direta em mapas georreferenciados.
Um SIG é um sistema projetado para trabalhar com dados referenciados por coordenadas espaciais ou geográficas, e que apresenta capacidades específicas para a realização de operações com os dados. São sistemas informatizados usados para coletar, armazenar, editar, analisar e exibir dados referenciados geograficamente (LOPES et al., 2014).
Lopes et al. (2014), comenta que a utilização de um SIG nos processos gerenciais da infra-estrutura municipal é indispensável. Serviços relacionados com drenagem pluvial, abastecimento de água, rede de energia elétrica, telefone, gás, qualidade do pavimento, acidentes, etc., fazem parte de um sistema de avaliações sistemáticas que está sujeito a análises e intervenções constantes. Essas intervenções tangem os âmbitos de projeto, manutenção, construção e ampliação, e esses fatores fazem parte de uma série de procedimentos dos quais se faz necessária uma análise racional e pontual, visando economia e eficiência.
Segundo Lopes et al. (2014), a integração de um SIG com um Sistema de Gerência de Pavimentos Urbanos (SGPU) propicia algumas vantagens, como:
● Exibição gráfica de mapas contendo a rede viária e a avaliação da condição do pavimento (por exemplo, em termos de um Índice de Condição dos Pavimentos – ICP), de seções selecionadas;
● Geração de arquivos de entrada para os módulos de análise do SGPU, extraindo os dados relevantes da avaliação do pavimento;
● Criação de uma interface entre um programa SIG e um programa já existente de SGPU, em que o SIG é utilizado como plataforma para a construção e operação dos modelos de análise;
● Exibição gráfica dos resultados dos módulos de análise do SGPU e geração de saídas gráficas que podem ser incluídas nos relatórios do SGPU.
A apresentação dos resultados se dá em forma digital ou impressa, de tabelas e gráficos, que facilitam as análises técnicas e possibilitam um direcionamento estratégico dos recursos para a manutenção dos pavimentos. A grande vantagem é que, trabalhando-se diretamente com um SIG, existe a capacidade de uma análise espacial e detalhada, que permite uma maior compatibilização com a gerência de outros segmentos da infraestrutura urbana.
2.6 SISTEMA DE GERÊNCIA DE PAVIMENTOS - SGP
Matos (2004) descreve que, a partir da Segunda Guerra Mundial, nos países mais desenvolvidos da Europa e nos Estados Unidos, o ritmo do crescimento das redes rodoviárias chegou ao seu auge. Nesse período o processo de ampliação da malha rodoviária de países em desenvolvimento, como o Brasil, estava apenas começando. Nos países em desenvolvimento, em função das restrições financeiras e crises econômicas, espera-se que o ritmo de crescimento da malha rodoviária apresente uma redução e o foco mude para as atividades de conservação e restauração.
De acordo com Fernandes Jr (2001), a administração pública encontra muitos problemas nos processos de gerencia de infraestrutura urbana em razão da falta de recursos. A inexistência de uma política para a gerência do sistema viário contribui para o desperdício de recursos financeiros, de equipamentos e mão de obra.
No Brasil, de acordo com a CNT (2017), houve uma redução dos investimentos públicos federais no setor de transportes, como pode ser visto na Figura 3. Isso evidencia ainda mais que devido as restrições econômicas, juntamente com as exigências dos órgãos financeiros internacionais quanto a rentabilidade dos
investimentos, há a necessidade de as administrações adotarem políticas voltadas para a manutenção e recuperação da rede existente. É nesse contexto que a gerência de pavimentos tem potencial para melhorar a rentabilidade dos investimentos nesse setor (MATOS, 2004).
Figura 3 - Investimentos públicos federais/PIB Fonte: CNT (2017)
Visconti (2000) ressalta que a adoção de um SGP por um órgão rodoviário pode trazer benefícios para os usuários e a população de uma forma geral, devido a uma aplicação mais eficiente dos recursos em obras rodoviárias.
Porém, Haas et al. (1994) explicam que a gerência de pavimentos não é uma atividade simples e requer uma abordagem organizada e sistemática. Em seu sentido mais amplo, a gerência de pavimentos inclui todas as atividades envolvidas no planejamento, programação, projeto, construção, manutenção e reabilitação do pavimento. Um SGP tem as ferramentas para fornecer uma metodologia organizada, contribuir positivamente para a tomada de decisões e na busca de estratégias ideais para manter o pavimento em condições aceitáveis em um período de tempo.
Fernandes Jr (2001) comenta que os Sistemas de Gerência de Pavimento tem potencial concreto para avançar de um esquema tradicional de manutenção para um sistema de manutenção planejada, onde sua atuação pode ir além da solução imediata dos problemas, visando um trabalho de prevenção que prolongue a vida útil do pavimento, garantindo padrões mínimos de serviço. Reforça que a gerência de
pavimentos começa com a coleta e análise dos dados, terminando apenas com a seleção das estratégias de manutenção e previsão orçamentária. Além disso, busca otimizar a alocação de recursos, prevendo a evolução da condição do pavimento e estimando os períodos e custos de manutenção e reabilitação. Consequentemente, traz um melhor retorno para os recursos investidos, oferecendo pavimentos mais seguros, econômicos e confortáveis aos usuários.
De acordo com a visão de Matos (2004), um SGP tem por principais objetivos: I. Definição das políticas de manutenção rodoviária;
II. Redução da deterioração da malha rodoviária; III. Redução dos custos de operação dos veículos;
IV. Desenvolvimento econômico através da redução dos custos no transporte rodoviário;
V. Definir uma base sólida para a alocação de recursos e otimização dos orçamentos de obras;
VI. Elaboração de programas de manutenção de longo prazo.
A partir desses objetivos, Matos (2004) ressalta a importância da implantação de um SGP para que as atividades relacionadas ao gerenciamento fiquem mais simples e eficazes.
Visconti (2000) exemplifica a sequência lógica das atividades que envolvem a estrutura geral de um SGP, como pode ser visto na Figura 4.
Figura 4 - Estrutura simplificada SGP Fonte: Visconti (2000)
De acordo com o Manual de Gerência de Pavimentos do DNIT (2011), na implementação de um SGP, a avaliação de pavimentos é uma das etapas mais importantes. Além de tratar do ponto de partida para as futuras decisões, essa atividade possibilita que sejam definidas as condições funcionais, estruturais e operacionais do pavimento.
Visconti (2000) afirma que o processo de avaliação periódica dos pavimentos consiste na obtenção de todos os dados e informações necessárias para que se possa alcançar os objetivos do SGP. Ressalta também que é a etapa mais difícil e importante de um sistema gerencial e que, de nada adiantará um modelo sofisticado para definição das prioridades de investimentos, se os dados de entrada para o modelo não forem confiáveis.
2.6.1 Estrutura de um SGP
Zanchetta (2017) explica que, convencionalmente, o processo de tomada de decisão em um SGP é dividido em nível de rede e nível de projeto. No nível de rede, através de análises, são definidos os trechos que receberão manutenção. Já no nível de projeto, são determinadas características técnicas do pavimento, como espessura e tipo de camada, por exemplo.
O Manual de Gerência de Pavimentos do DNIT (2011) explica que, para se obter a otimização do Sistema de Gerência de Pavimentos, é necessário que ocorra a perfeita integração entre os níveis de decisão, o que não uma tarefa fácil. Uma forma de se verificar a otimização e a eficácia do uso de um SGP pode ser feita através de uma análise da coerência dos resultados obtidos em nível de projeto com o planejamento em nível de rede.
Na Figura 5 é possível observar os níveis de um sistema de gerência de pavimentos e seus processos de forma simplificada.
Figura 5 - Níveis de gerência de um SGP Fonte: Adaptado de Haas et al. (1994)
2.6.1.1 Nível de Rede
Zanchetta (2017) comenta que as decisões tomadas em nível de rede levam em consideração um grande número de trechos, ou até mesmo uma rede viária inteira, e, por isso, deve-se levantar as características julgadas necessárias para tomar as decisões pertinentes. Para isso, deve-se ter pleno conhecimento dos recursos disponíveis, tanto financeiro, humano e equipamentos, para realizar qualquer intervenção caso seja necessário.
De acordo com o Manual de Gerência de Pavimentos do DNIT (2011), a gerência em nível de rede tem por objetivo indicar os trechos prioritários da malha rodoviária que devem ser objeto de investigação, de forma que os recursos públicos alocados para um determinado período tenham o melhor retorno econômico.
O SGP em nível de rede estuda uma grande área onde encontram-se muitas rodovias, buscando-se o conhecimento da malha como um todo. As atividades relacionadas a coleta de dados são de grande importância em um SGP, por serem fontes de embasamento das análises e das decisões de destinação de recursos. Desta forma as informações devem ser obtidas com agilidade e confiabilidade. Para muitos administradores, a coleta de dados é o componente mais representativo nos custos de um SGP e, por isso, cada vez mais busca-se a utilização de equipamentos
automatizados, que permitam a aquisição dos dados de forma mais rápida e com o mínimo de interferência no fluxo normal do tráfego (DNIT, 2011).
2.6.1.2 Nível de Projeto
O Manual de Gerência de Pavimentos (DNIT, 2011) descreve que a gerência em nível de projeto envolve atividades detalhadas do próprio projeto de dimensionamento e da execução de obras de um trecho específico.
Fernandes Jr (2001) explica que, na gerência em nível de projeto, ocorre a tomada das decisões técnicas para projetos específicos, ou seja, há um detalhamento nas atividades de projeto, construção, manutenção ou reabilitação para um determinado trecho de pavimento. Com isso, adota-se uma estratégia que deverá ser escolhida a partir da comparação de custos e benefícios com outras possíveis estratégias. Além disso, a gerência em nível de projeto permite uma análise completa e detalhada da programação das intervenções no pavimento e inclui um levantamento detalhado de defeitos, suas possíveis causas, métodos corretivos e custos envolvidos.
2.7 AVALIAÇÃO DAS CONDIÇÕES DO PAVIMENTO
Diversos são os dados necessários ao funcionamento de um SGP. Cada um deles possui sua devida importância, porém, os dados relacionados às condições dos pavimentos são tratados com um apelo maior, uma vez que estão diretamente ligados ao seu uso. A cada viagem realizada os usuários avaliam as condições dos pavimentos pelos quais passam, mesmo que sem perceber (HAAS et al., 1994).
Segundo o Manual de Gerência de Pavimentos publicado pelo DNIT (2011, p. 37): “o grau de detalhes e a frequência das coletas e medições necessárias dependem do nível de gerência, do modelo para definição das prioridades a ser adotado e das exigências de cada organização rodoviária”.
Pode-se considerar que um pavimento apresenta boas condições quando fornece conforto ao seu usuário, dispensa altos custos com a manutenção para o reparo de defeitos, tem uma estrutura adequada às cargas de tráfego às quais será solicitado e possui aderência suficiente para minimizar o efeito da derrapagem (HAAS et al., 1994).
Ainda, segundo Haas et al. (1994), podem-se usar quatro medidas como base na determinação das condições do pavimento, em relação ao desempenho. São elas: a irregularidade longitudinal, os defeitos e o desgaste da superfície, a deflexão da estrutura e o atrito superficial.
O ciclo de vida do pavimento pode ser expressado pelo decréscimo de sua serventia ao longo do tempo, iniciando em ótimas condições e encerrando o clico quando alcança uma condição ruim, fazendo-se necessária a restauração. Para determinar se o pavimento necessita ou não desta intervenção, devem-se considerar três fatores, quanto ao desempenho pertencente ao pavimento, que servirão como base para a tomada de decisões: o desempenho estrutural, o desempenho operacional e da segurança e o desempenho funcional (DNIT, 2011).
2.7.1 Desempenho Estrutural
A determinação da capacidade estrutural de um pavimento é necessária por diversas razões e envolve o monitoramento e medição de características do pavimento e as análises dos dados obtidos (HAAS et al., 1994). Os ensaios estruturais podem ser destrutivos, permitindo a avaliação da capacidade de suporte no próprio local e em amostras coletadas; ou não-destrutivos, possibilitando a medição de deflexões superficiais causadas por carregamentos aplicados conhecidos (FERNANDES JR et al., 1999).
Normalmente, tem-se preferência por técnicas não-destrutivas de medição de defeitos, uma vez que geralmente possuem um custo menor, causam uma menor interrupção do tráfego, resultam em um dano menor ao pavimento, além de possuírem a capacidade de fazer o número suficiente de medições desejáveis (HAAS et al., 1994).
Os equipamentos costumeiros para ensaios não destrutivos são a viga Benkelman (carregamento quase-estático), os defletômetros vibratórios (carregamento vibratório) e os defletômetros de impacto (carregamento por impacto). Cada um destes equipamentos deverá ser devidamente calibrado com regularidade (FERNANDES JR et al., 1999).
2.7.2 Desempenho Operacional e da Segurança
Para as avaliações operacional e da segurança, devem-se considerar os aspectos do pavimento, como sua geometria, sua irregularidade superficial e o atrito pneu-pavimento, principalmente em pistas molhadas. Também são importantes as sinalizações, o comportamento humano e a hidroplanagem. Outro fator relevante é a demanda de usuários, sendo necessário avaliar a frota circulante, volumétrica e classificatória (DNIT, 2011).
Normalmente as medidas de aderência pneu-pavimento são feitas apenas em aeroportos. Os dois principais fatores que colaboram com a aderência são: a textura superficial da pista e as características dos pneus, como tipo, dimensões, ranhuras e pressão (BERNUCCI et al., 2006).
Geralmente, os SGP utilizam como parâmetro para as análises de tráfego o Volume Médio Diário (VMD). Os dados são obtidos a partir do Plano Nacional de Contagem de Tráfego (PNCT). Caso seja necessário, os dados deverão ser complementados por pesquisas específicas de tráfego (DNIT, 2011).
2.7.3 Desempenho Funcional
Uma das formas de determinação do desempenho funcional é a avaliação subjetiva da superfície de rolamento, apresentada no AASHO Road Test. A avaliação é baseada no conceito de serventia, a qual é definida pela habilidade de uma seção de pavimento de servir ao tráfego, com elevados volumes e altas velocidades (FERNANDES JR et al., 1999, apud CAREY e IRICK, 1960).
A avaliação consiste em uma equipe técnica de avaliadores que atribuirá notas as seções do pavimento, de 0 (péssimo) a 5 (ótimo). As opiniões dos usuários, apesar de subjetivas, relacionam-se com algumas características dos pavimentos passíveis de serem medidas objetivamente. Em seguida calcula-se a média aritmética das notas conferidas ao pavimento, definindo assim o Valor de Serventia Atual (VSA) (FERNANDES JR et al., 1999, apud CAREY e IRICK, 1960).
A partir do AASHO (atualmente AASHTO) Road Test, foi possível concluir que as avaliações dos usuários são influenciadas principalmente pela irregularidade longitudinal dos pavimentos. A medição e a avaliação desta característica são tomadas a partir do International Roughness Index – IRI (DNIT, 2011).
Segundo o DNIT (2011, p. 65): “a avaliação do IRI em conjunto com os levantamentos de defeitos de superfície são os mais apropriados para a definição da condição funcional do pavimento”. Desta forma, pode-se observar a importância dos dados acerca de defeitos presentes na superfície do pavimento em determinados trechos.
2.7.4 Levantamento de Defeitos de Superfície
Os diversos levantamentos de defeitos na superfície de pavimentos asfálticos flexíveis existentes têm por objetivo determinar o estado de conservação do pavimento. Além disso, eles permitem diagnosticar qual a situação funcional, possibilitando determinar qual solução é tecnicamente adequada para cada caso, indicando as melhores alternativas de restauração (BERNUCCI et al., 2006).
Os defeitos de superfície podem ser decorrentes de erros e inadequações de projeto, construtivas, na escolha, na dosagem ou na produção de materiais, e até mesmo nas alternativas de conservação e manutenção, aparecendo precocemente no pavimento. Quando em serviço, são expostos aos efeitos do tráfego e das intempéries (BERNUCCI et al., 2006).
Para a padronização na classificação de defeitos e o auxílio em levantamentos, diversos manuais de defeitos foram criados. Entre eles, encontra-se o manual do Programa SHRP (Strategic Highway Research Program - Programa Estratégico de Pesquisas Rodoviárias), dos Estados Unidos. O manual contempla 15 tipos de defeitos, ilustrados em figuras, com descrições, indicação de níveis de severidade e procedimentos de medição (SHRP, 1993).
No Brasil, o DNIT define a terminologia dos defeitos nos pavimentos flexíveis e semi-rígidos, trazendo a classificação dos defeitos e imagens para o auxílio na identificação dos mesmos (DNIT, 2003).
Os levantamentos devem identificar exatamente qual foi a causa de cada defeito, além de identificar também como deverão ser tratadas cada uma das seções, com manutenção imediata, de rotina, preventiva ou reabilitação (FERNANDES JR et al., 1999) (MACHADO, 2013).
Normalmente, os levantamentos são realizados por caminhamento em trechos previamente selecionados, mas uma alternativa é de realiza-los de dentro de um veículo em baixa velocidade (20 a 30km/h). O segundo método, apesar de fornecer
cobertura de toda a rede, possuirá dados com uma qualidade inferior. O tamanho da amostra depende da quantidade de defeitos encontrados, da precisão desejada, do tempo disponível e dos custos, variando de 10 a 25% da rede, podendo ou não ser aleatória. O detalhamento do levantamento se dá pela marcação de áreas afetadas e seus respectivos graus de severidade, contendo a simbologia específica para cada defeito. O levantamento permite o cálculo de índices combinados de defeitos, que fornecem uma nota final ao pavimento, em função de sua condição (FERNANDES JR et al., 1999).
2.7.5 Índice de Condição do Pavimento – ICP
O Índice de Condição do Pavimento (ICP) estabelece uma nota de 0 a 100 ao pavimento estudado, onde 100 representa a condição ótima do trecho. Este método considera a severidade dos defeitos, além de um fator de ponderação para cada um deles. O valor final calculado irá auxiliar na determinação de que estratégia deverá ser seguida para a manutenção e a reabilitação, se necessárias (FERNANDES JR et al., 1999).
Machado (2013) define a classificação da condição dos pavimentos, segundo sua pontuação neste índice, por:
Muito ruim (0 a 30 pontos); Ruim (30 a 50 pontos); Regular (50 a 70 pontos); Bom (70 a 90 pontos);
Muito bom (90 a 100 pontos).
Ainda segundo Machado (2013), a tomada de decisão, também baseada no valor do Índice, será classificada como:
Reconstrução (0 a 30 pontos);
Recapeamento, em alguns casos (30 a 80 pontos); Manutenção adequada a cada caso (80 a 100 pontos).
