Extração e regularização de contornos de telhados de edificações a partir de dados LiDAR usando o algoritmo alpha-shape e CD-Spline

• Autor(a) principal: Santos, Renato César dos [UNESP]
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/182115
• topic: Fotogrametria; Extração de contornos de telhados; Regularização de contornos de telhados; Modelagem de contornos; Dados LiDAR; Algoritmo alpha-shape; CD-Spline; Photogrammetry; Building boundary extraction; Building roof boundary regularization; Contour modeling; LiDAR data; Alpha-shape algorithm

Esta tese trata da extração e regularização automática de contornos de telhados de edificações obtidos a partir de dados LiDAR (Light Detection and Ranging) adquiridos por sistema de varredura a LASER (Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation) aerotransportado. Em linhas gerais, dois problemas são tratados. O primeiro corresponde à determinação adaptativa do parâmetro α do algoritmo alpha-shape, utilizado na obtenção do contorno aproximado, a partir da nuvem de pontos. O segundo refere-se à regularização/modelagem dos contornos de edificações no espaço tridimensional, incluindo edificações formadas por segmentos curvos de maior complexidade. Com relação ao primeiro problema, duas abordagens foram propostas, ambas baseadas no espaçamento médio entre os pontos. A principal contribuição das abordagens propostas está ligada à determinação adaptativa de α, possibilitando minimizar a influência da variação da densidade de pontos. Para solucionar o problema ligado a regularização de contornos, uma metodologia baseada no conceito de CD-Spline (Changeable Degree Spline) foi desenvolvida. A principal contribuição do uso da CD-Spline está ligada à habilidade de modelar contornos formados por segmentos com diferentes níveis de complexidade no espaço n-dimensional, sendo esses modelados por funções polinomiais de diferentes graus. Na metodologia proposta, a função polinomial que melhor modela cada segmento é selecionada de forma automática por meio da análise estatística dos resíduos em uma abordagem iterativa. Para validar as abordagens propostas dois conjuntos de dados LiDAR foram considerados. O primeiro corresponde ao Unesp Photogrammetric Dataset de Presidente Prudente/Brasil, e o segundo corresponde aos dados de Vaihingen/Alemanha, disponibilizado pela Sociedade Alemã de Fotogrametria. Considerando a determinação do parâmetro α, as análises qualitativa e quantitativa indicaram que as abordagens propostas possibilitam minimizar a influência da variação de densidade e apresentam potencial na extração de contornos de edificações, apresentando melhores resultados quando comparado com uma abordagem mais simples, como por exemplo, o uso de um parâmetro α global. Com relação a regularização de contornos, os resultados mostraram que o método proposto pode ser aplicado na modelagem de diferentes tipos de contornos, tendo resultados satisfatórios mesmo diante de contornos formados por segmentos curvos de diferente complexidade. Além disso, a abordagem foi capaz de recuperar o contorno em regiões com oclusão, causada por vegetação, e mostrou-se robusta a conjuntos de dados com diferentes densidades.