OBJECT ORIENTED TRANSMISSION LINE CORRIDORS CLASSIFICATION USING LIDAR TECHNOLOGY AND A NON-METRIC DIGITAL CAMERA
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Data de Publicação: | 2007 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Boletim de Ciências Geodésicas |
Texto Completo: | https://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/10730 |
Resumo: | O aumento da disponibilidade de imagens de alta resolução espacial bem como apossibilidade de aquisição de informações precisas da altimetria dos objetos, comoé o caso dos dados obtidos por meio da tecnologia LIDAR (Light Detection AndRanging), vem estendendo o uso dos dados obtidos através de técnicas desensoriamento remoto a aplicações que exigem maior escala de trabalho, como é ocaso de projetos de linhas de transmissão. O resultado obtido do processamento dosdados do sistema LIDAR consta de uma nuvem de pontos com coordenadastridimensionais e intensidade de retorno do primeiro e do último pulso.Procedimentos de pós-processamento são necessários para a discriminação dasfeições e derivação de informações adicionais. Para a discriminação dos obstáculossob a faixa de domínio de linhas de transmissão informações derivadas do LIDARcomo altimetria e intensidade bem como ortofotos provenientes de uma câmaradigital de pequeno formato foram usadas. O uso integrado de tais informações alémde promover maior acurácia na classificação permite a extensão do conjunto deobstáculos passíveis de discriminação. Por se tratar de imagens de alta resoluçãoespacial a análise orientada a objeto torna-se mais adequada. Neste trabalho, osobjetos de análise foram gerados através da segmentação multiresolução, FNEA(Fractal Net Evolution Approach), que permite segmentar uma imagem emdiferentes níveis hierárquicos inter-relacionados de objetos em diferentes escalas. Acategorização dos objetos foi realizada por meio de classificador fuzzy, a partir dadefinição das funções de pertinência baseadas nos descritores de forma, textura erelação entre os objetos. Uma linha de transmissão percorre grandes extensões ondeuma grande diversidade de alvos pode ocorrer. Neste trabalho é apresentada a basede conhecimento formulada em ambientes urbanos. |
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OBJECT ORIENTED TRANSMISSION LINE CORRIDORS CLASSIFICATION USING LIDAR TECHNOLOGY AND A NON-METRIC DIGITAL CAMERAClassificação de Obstáculos sob a Faixa de Domínio de LT’s Usando dados da Tecnologia LIDAR e Câmara Digital de Pequeno Formato mediante Análise Orientada a ObjetoO aumento da disponibilidade de imagens de alta resolução espacial bem como apossibilidade de aquisição de informações precisas da altimetria dos objetos, comoé o caso dos dados obtidos por meio da tecnologia LIDAR (Light Detection AndRanging), vem estendendo o uso dos dados obtidos através de técnicas desensoriamento remoto a aplicações que exigem maior escala de trabalho, como é ocaso de projetos de linhas de transmissão. O resultado obtido do processamento dosdados do sistema LIDAR consta de uma nuvem de pontos com coordenadastridimensionais e intensidade de retorno do primeiro e do último pulso.Procedimentos de pós-processamento são necessários para a discriminação dasfeições e derivação de informações adicionais. Para a discriminação dos obstáculossob a faixa de domínio de linhas de transmissão informações derivadas do LIDARcomo altimetria e intensidade bem como ortofotos provenientes de uma câmaradigital de pequeno formato foram usadas. O uso integrado de tais informações alémde promover maior acurácia na classificação permite a extensão do conjunto deobstáculos passíveis de discriminação. Por se tratar de imagens de alta resoluçãoespacial a análise orientada a objeto torna-se mais adequada. Neste trabalho, osobjetos de análise foram gerados através da segmentação multiresolução, FNEA(Fractal Net Evolution Approach), que permite segmentar uma imagem emdiferentes níveis hierárquicos inter-relacionados de objetos em diferentes escalas. Acategorização dos objetos foi realizada por meio de classificador fuzzy, a partir dadefinição das funções de pertinência baseadas nos descritores de forma, textura erelação entre os objetos. Uma linha de transmissão percorre grandes extensões ondeuma grande diversidade de alvos pode ocorrer. Neste trabalho é apresentada a basede conhecimento formulada em ambientes urbanos.The increasing availability of high-resolution imagery as well as high density andaccurate Digital Surface Models (DSMs) and Digital Terrain Models (DTMs) asprovided by LIDAR (Light Detection And Ranging) technology, has beenextending the use of remote sensing data in applications that demand a higher workscale, as transmission line design. The result of the processed LIDAR data consistsin three-dimensional information about cables, structures as well as all obstaclesalong the corridor in a form of a point cloud with X,Y,Z coordinates and intensityvalue. Post-processing procedures are needed in order to discriminate features andto derive additional information. In order to discriminate the obstacles along the linecorridor, information derived from LIDAR data as obstacles height and the intensityimage, as well as color imagery from a non-metric digital camera are used. Theintegrated use of LIDAR data and color aerial photography provides more accurateclassification result as well as the discrimination of additional features. Theclassification method used is based on an object-oriented analysis, which isconsidered the most adequate procedure when working with high-resolutionimagery. In this work, the objects are generated using multiresolution segmentation,FNEA (Fractal Net Evolution Approach), hierarchical network of image objects,which represents image information in different spatial resolutions simultaneously.The classification method is based on fuzzy logic with the membership functions based on shape, texture, hierarchy and relation to neighbor objects. Transmissionlines usually cross a variety of environments. The knowledge base constructed forurban areas is shown is this paper.Boletim de Ciências GeodésicasBulletin of Geodetic Sciences2007-12-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/10730Boletim de Ciências Geodésicas; Vol 13, No 2 (2007)Bulletin of Geodetic Sciences; Vol 13, No 2 (2007)1982-21701413-4853reponame:Boletim de Ciências Geodésicasinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRporhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/10730/7129Kersting, Ana Paula BaungartenCenteno, Jorge Antonio Silvainfo:eu-repo/semantics/openAccess2008-05-12T17:32:11Zoai:revistas.ufpr.br:article/10730Revistahttps://revistas.ufpr.br/bcgPUBhttps://revistas.ufpr.br/bcg/oaiqdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br||qdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br1982-21701413-4853opendoar:2008-05-12T17:32:11Boletim de Ciências Geodésicas - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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