INTEGRAÇÃO DE IMAGEM AÉREA DE ALTA RESOLUÇÃO E DADOS DE VARREDURA A LASER NA CLASSIFICAÇÃO DE CENAS URBANAS PARA DETECTAR REGIÕES DE VIA

• Autor(a) principal: MENDES, TATIANA SUSSEL GONÇALVES
• Data de Publicação: 2013
• Outros Autores: DAL POZ, ALUIR PORFÍRIO
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Boletim de Ciências Geodésicas
• Texto Completo: https://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/32491
• topic: Geociências; Geodésia; Redes Neurais Artificiais; Modelo Digital de Superfície Normalizado; Imagem de Intensidade do Pulso Laser.

O problema de extração automática da malha viária urbana é extremamente complexo, uma vez que em cenas urbanas as vias apresentam forte interação com os outros objetos da cena (vegetação, edificações, veículos etc.). Esse problema pode ser simplificado se regiões correspondente às vias forem previamente isoladas. Na sequência, a malha viária urbana pode  ser extraída baseando-se apenas nessas regiões, reduzindo a área de busca e o esforço computacional. A classificação de imagens pode ser usada no intuito de isolar as regiões de via, mas em cenas urbanas complexas a utilização de somente dados espectrais pode não ser suficiente para separar com confiabilidade classes com comportamento espectral similar. Para contornar esse problema, é proposta a integração dos dados geométricos e radiométricos de varredura a laser com imagem aérea RGB de alta resolução numa classificação por Redes Neurais Artificiais, tendo por foco principal o isolamento de regiões de via. O benefício desta integração foi verificado  usando diferentes combinações de dados de entrada na rede. Os experimentos mostraram que a combinação que integra diferentes fontes de dados permitiu separar a classe via com melhor acurácia e que problemas relacionados com as respostas espectrais similares foram minimizados.