Avaliação da qualidade posicional de pontos de controle para geração de modelos digitais agrícolas.

• Autor(a) principal: Tullio, Yasmin Volmer
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG
• Texto Completo: http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3591
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Aeronaves remotamente pilotadas; Modelos digitais; Padrão de Exatidão Cartográfica.; Remotely piloted aircrafts; Digital models; Cartographic accuracy standard

O sensoriamento remoto é uma forma de obtenção de informações que permite que possa ser realizado um estudo sobre algum objeto, sem que seja necessário entrar em contato direto com ele, gerando um modelo do conteúdo a ser estudado. A proximidade do modelo obtido, a partir das técnicas disponíveis para a obtenção de informações advindas de imagens de sensoriamento remoto, com a realidade torna a análise e tomada de decisões mais precisas, correspondendo mais às necessidades reais dependendo da escala e objetivo do estudo. O presente trabalho baseia-se nessa informação com o intuito de aferir a qualidade posicional de modelos gerados a partir de sensoriamento remoto aéreo, confrontando as coordenadas obtidas por GNSS às encontradas nos ortomosaicos gerados a partir da composição das imagens do voo. As coordenadas, de pontos de controle, foram obtidas por meio de levantamento estático rápido de 81 pontos de controle dentro e ao redor de megaparcelas e levantamento estático da base. Esse experimento contou com a utilização de, no total, 22 pontos de controle para a geração de ortomosaicos e de modelos digitais de terreno. Esses modelos digitais de terreno, foram criados colocando-se os pontos de controle em número e distribuição espacial diferentes a cada processamento, para avaliar a importância dessa distribuição ser realizada de forma adequada. Os melhores resultados foram encontrados nos modelos que utilizaram a base (levantamento estático) para a criação dos modelos, já que a mesma ficou por mais tempo no local (ponto de controle) de coleta das coordenadas, trazendo uma resposta mais precisa em relação a outros pontos (levantamento estático rápido). A melhor distribuição de pontos de controle, a partir da análise de resultados, foi o ortomosaico com 22 pontos