Integração de imagem aérea de alta resolução e dados de varredura a laser na classificação de cenas urbanas para detectar regiões de via

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mendes, Tatiana Sussel Gonçalves [UNESP]
Data de Publicação: 2013
Outros Autores: Dal Poz, Aluir Porfírio [UNESP]
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702013000200008
http://hdl.handle.net/11449/6694
Resumo: 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.
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