Avaliação de exatidão cartográfica de levantamentos planialtimétricos realizados com aeronave remotamente pilotada (RPA)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Battaglini, Natália Maria do Carmo Lopes Guimarães
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/22057
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2018.
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A comparação das discrepâncias considerando os modelos gerados pós processamento de imagens foi realizada a partir da comparação das coordenadas dos pontos de verificação antes e após os processamentos. A interferência ou não dos pontos de campo nos modelos foi avaliada a partir do cálculo das áreas de cortes realizados em Modelos Digitais de Superfície, processados com e sem pontos de campo. O estudo permitiu a atribuição do Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) Classe A na Escala 1/1000 com equidistância das curvas de nível de 2 metros, sendo estas relações buscadas em diversos trabalhos cartográficos. Ainda, concluiu-se que as áreas dos cortes possuem diferença máxima de aproximadamente 15%, podendo ser considerada a viabilidade somente dos voos de RPA, sem a utilização de pontos de apoio em campo.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2019-05-30T11:44:09Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2018_NataliaMariaDoCarmoBattaglini_tcc.pdf: 2642529 bytes, checksum: 62f30a56c594d087e938c46138b72c9b (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2019-05-30T11:44:24Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2018_NataliaMariaDoCarmoBattaglini_tcc.pdf: 2642529 bytes, checksum: 62f30a56c594d087e938c46138b72c9b (MD5)Made available in DSpace on 2019-05-30T11:44:24Z (GMT). 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