Uso de mineração de dados e avaliação da qualidade posicional de produtos fotogramétricos gerados por RPA para diferentes estratégias de aquisição
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Resumo: | Aeronaves Remotamente Pilotadas (Remotely Piloted Aircrafts - RPAs) estão se tornando cada vez mais acessíveis e possibilitando a obtenção de produtos como ortoimagens e modelos digitais de elevação a um custo relativamente menor. Para assegurar a qualidade destes produtos, além da precisão de informações externas de controle, o processo de calibração pode ser implementado a fim de calcular valores acurados dos Parâmetros de Orientação Interior (POI) da câmara utilizada. Procedimentos de campo podem ser empregados para quebrar a correlação entre os parâmetros de orientação interior e exterior no processo de calibração em serviço, como levantamento em áreas com diferença altimétrica, utilização de linhas de voo ortogonais entre si, aquisição de imagens oblíquas e combinação de linhas de voo de diferentes alturas, gerando assim produtos de maior precisão. Para avaliar quais destes procedimentos influenciam de forma mais significativa na calibração em serviço, levantamentos foram feitos em duas áreas com características distintas, uma aproximadamente plana e outra com diferenças altimétricas entre os alvos, assim, vários cenários foram estabelecidos a partir dos levantamentos realizados com uma RPA. Os produtos gerados com uso das diferentes configurações de processamento foram analisados em função dos POI e dados de discrepância. Tomando estes resultados como banco de dados, foram aplicadas técnicas de mineração de dados, sendo elas a árvore de decisão, análise de distribuição e agrupamento hierárquico aglomerativo, a fim de determinar qual dos procedimentos de campo mais influenciou na calibração em serviço e consequentemente na qualidade dos produtos gerados. Para os dados analisados, os algoritmos de mineração apontaram para dois cenários mais significativos, sendo eles a aquisição de imagens oblíquas em um terreno com variação altimétrica e a combinação de linhas de voo com diferentes alturas em um campo de pouca variação altimétrica como os procedimentos que mais influenciaram na qualidade de produtos gerados a partir de levantamentos aéreos com RPA. Palavras-chave: Calibração em serviço. Mineração de dados. RPA. |
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Assis, Neuman Otávio Freitashttp://lattes.cnpq.br/4392002976175191Medeiros, Nilcilene das Graças2022-09-09T19:02:30Z2022-09-09T19:02:30Z2022-07-08ASSIS, Neuman Otávio Freitas. Uso de mineração de dados e avaliação da qualidade posicional de produtos fotogramétricos gerados por RPA para diferentes estratégias de aquisição. 2022. 165 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2022.https://locus.ufv.br//handle/123456789/29865https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2022.486Aeronaves Remotamente Pilotadas (Remotely Piloted Aircrafts - RPAs) estão se tornando cada vez mais acessíveis e possibilitando a obtenção de produtos como ortoimagens e modelos digitais de elevação a um custo relativamente menor. Para assegurar a qualidade destes produtos, além da precisão de informações externas de controle, o processo de calibração pode ser implementado a fim de calcular valores acurados dos Parâmetros de Orientação Interior (POI) da câmara utilizada. Procedimentos de campo podem ser empregados para quebrar a correlação entre os parâmetros de orientação interior e exterior no processo de calibração em serviço, como levantamento em áreas com diferença altimétrica, utilização de linhas de voo ortogonais entre si, aquisição de imagens oblíquas e combinação de linhas de voo de diferentes alturas, gerando assim produtos de maior precisão. Para avaliar quais destes procedimentos influenciam de forma mais significativa na calibração em serviço, levantamentos foram feitos em duas áreas com características distintas, uma aproximadamente plana e outra com diferenças altimétricas entre os alvos, assim, vários cenários foram estabelecidos a partir dos levantamentos realizados com uma RPA. Os produtos gerados com uso das diferentes configurações de processamento foram analisados em função dos POI e dados de discrepância. Tomando estes resultados como banco de dados, foram aplicadas técnicas de mineração de dados, sendo elas a árvore de decisão, análise de distribuição e agrupamento hierárquico aglomerativo, a fim de determinar qual dos procedimentos de campo mais influenciou na calibração em serviço e consequentemente na qualidade dos produtos gerados. Para os dados analisados, os algoritmos de mineração apontaram para dois cenários mais significativos, sendo eles a aquisição de imagens oblíquas em um terreno com variação altimétrica e a combinação de linhas de voo com diferentes alturas em um campo de pouca variação altimétrica como os procedimentos que mais influenciaram na qualidade de produtos gerados a partir de levantamentos aéreos com RPA. Palavras-chave: Calibração em serviço. Mineração de dados. RPA.Remotely Piloted Aircrafts (RPAs) are becoming more accessible, allowing to obtain products such as digital elevation models and orthophotos at a relatively lower cost. To ensure the quality of such products, besides the precision of external quality control information, the calibration process can be implemented in order to calculate accurate values of the Interior Orientation Parameters (IOP) of the camera used. Procedures in the field can be employed to break the correlation between the interior and exterior orientation parameters, such as surveying areas with difference in altimetry, utilizing flight lines orthogonal between each other, acquisition of oblique images and combination of flight lines of different heights, thus generating products of higher precision. To evaluate which of these procedures influence in a more significant manner the process of on-the-job calibration, flight surveys were conducted in two areas with distinct characteristics, one approximately flat and the other with altimetry differences between the targets, thus, several scenarios were established from the surveys made with an RPA. The products generated using different processing configurations were analyzed according to the calculated IOP and discrepancy data. Taking this results as database, data mining techniques were applied, them being decision tree, distribution analysis and agglomerative hierarchical clustering, to determine which field procedure influenced the on-the-job calibration the most, and consequently the quality of the generated products. For the analyzed data, the data mining algorithms point to two scenarios that were the most impactful, them being the acquisition of oblique images in a rough terrain and the combination of flight lines of different heights in a terrain with little variation in altimetry as the procedures the generated the most influence in the quality of the generated products from the flight survey conducted with an RPA. Keywords: On-the-job calibration. Data mining. RPA.porUniversidade Federal de ViçosaEngenharia CivilDroneCalibraçãoMineração de dados (Computação)FotogrametriaUso de mineração de dados e avaliação da qualidade posicional de produtos fotogramétricos gerados por RPA para diferentes estratégias de aquisiçãoUse of data mining and positional quality assessment of RPA-generated photogrammetric products for different acquisition strategiesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Engenharia CivilMestre em Engenharia CivilViçosa - MG2022-07-08Mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdfapplication/pdf3563376https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/29865/1/texto%20completo.pdf5df4d8a4884df9db8bc8c7a910094937MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/29865/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/298652022-09-09 16:02:31.231oai:locus.ufv.br:123456789/29865Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452022-09-09T19:02:31LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false |
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