Propostas para a avaliação da acurácia altimétrica dos dados LiDAR.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Flávia Renata
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-21112019-084218/
Resumo: O LiDAR (acrônimo de Light Detection And Ranging) aerotransportado tem sido amplamente utilizado como tecnologia complementar de mapeamento e, empregado conjuntamente com a aerofotogrametria, está se firmando como opção dominante de aquisição de dados para a geração de Modelos Digitais de Elevação (MDE), modelos digitais 3D de cidades, monitoramento de florestas e vegetação, monitoramento e planejamento urbano, gestão de recursos naturais, gestão de desastres naturais, mapeamento de corredores urbanos e ambientais, modelagem hidrológica, monitoramento do carbono florestal, entre outras. Com as coordenadas de cada pulso refletido, obtidas graças ao uso de sistemas de posicionamento global por satélites e de sistema de navegação inercial durante a varredura, e da classificação de cada sinal de retorno tornou-se possível avaliar a acurácia planimétrica e altimétrica dos pontos LiDAR por meio de modelos matemáticos ou de algoritmos que reconstroem objetos a partir de uma grande quantidade de pontos. Há muitas pesquisas publicadas sobre a acurácia planimétrica dos dados LiDAR, mas há poucas que abordam com maior profundidade as formas de avaliar sua acurácia altimétrica. Como a avaliação da acurácia altimétrica dos dados LiDAR é um tema bastante relevante e ainda pouco explorado, tornou-se interessante aprofundar nesse estudo, surgindo então a motivação e o objetivo da presente pesquisa. Este trabalho propõe a avaliação da acurácia altimétrica de dados LiDAR através de quatro métodos, utilizando pontos cotados e uma TIN: a) um método inspirado na norma brasileira, b) um método baseado na metodologia do Programa Nacional de Elevação Digital dos Estados Unidos (NDEP), c) um método que quantifica a discrepância entre curvas de nível, e d) um método que avalia os erros altimétricos dos pontos LiDAR situados entre curvas de nível consecutivas. Os métodos (c) e (d) foram desenvolvidos para este trabalho e os demais foram adaptados. A partir dos resultados deste trabalho, recomenda-se, quando se dispõem de pontos de controle, o emprego do primeiro método e a seguir o segundo para, conjuntamente, realizar a avaliação da acurácia altimétrica. Quando esses pontos não estão disponíveis, recomenda-se o emprego dos outros dois: o terceiro tem como contribuição verificar se a definição das curvas de nível geradas pelos pontos LiDAR está correta, isto é, se está compatível como os métodos clássicos e o quarto tem a vantagem de avaliar a coerência de todos os pontos LiDAR e não só uma pequena amostra. Além disso, o primeiro e o quarto métodos se adaptam melhor para uma avaliação da acurácia altimétrica geral da área, o segundo se adapta para uma avaliação da acurácia altimétrica em áreas cuja cobertura ou tipo de uso é composto de regiões homogêneas, e o terceiro método é adequado quando se quer comparar as diferenças entre as curvas de nível produzidas a partir de dados LiDAR e as geradas por um produto de referência. Com essas orientações, surgidas dos experimentos realizados, o usuário pode escolher os testes a empregar em seu caso concreto.
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Com as coordenadas de cada pulso refletido, obtidas graças ao uso de sistemas de posicionamento global por satélites e de sistema de navegação inercial durante a varredura, e da classificação de cada sinal de retorno tornou-se possível avaliar a acurácia planimétrica e altimétrica dos pontos LiDAR por meio de modelos matemáticos ou de algoritmos que reconstroem objetos a partir de uma grande quantidade de pontos. Há muitas pesquisas publicadas sobre a acurácia planimétrica dos dados LiDAR, mas há poucas que abordam com maior profundidade as formas de avaliar sua acurácia altimétrica. Como a avaliação da acurácia altimétrica dos dados LiDAR é um tema bastante relevante e ainda pouco explorado, tornou-se interessante aprofundar nesse estudo, surgindo então a motivação e o objetivo da presente pesquisa. Este trabalho propõe a avaliação da acurácia altimétrica de dados LiDAR através de quatro métodos, utilizando pontos cotados e uma TIN: a) um método inspirado na norma brasileira, b) um método baseado na metodologia do Programa Nacional de Elevação Digital dos Estados Unidos (NDEP), c) um método que quantifica a discrepância entre curvas de nível, e d) um método que avalia os erros altimétricos dos pontos LiDAR situados entre curvas de nível consecutivas. Os métodos (c) e (d) foram desenvolvidos para este trabalho e os demais foram adaptados. A partir dos resultados deste trabalho, recomenda-se, quando se dispõem de pontos de controle, o emprego do primeiro método e a seguir o segundo para, conjuntamente, realizar a avaliação da acurácia altimétrica. Quando esses pontos não estão disponíveis, recomenda-se o emprego dos outros dois: o terceiro tem como contribuição verificar se a definição das curvas de nível geradas pelos pontos LiDAR está correta, isto é, se está compatível como os métodos clássicos e o quarto tem a vantagem de avaliar a coerência de todos os pontos LiDAR e não só uma pequena amostra. Além disso, o primeiro e o quarto métodos se adaptam melhor para uma avaliação da acurácia altimétrica geral da área, o segundo se adapta para uma avaliação da acurácia altimétrica em áreas cuja cobertura ou tipo de uso é composto de regiões homogêneas, e o terceiro método é adequado quando se quer comparar as diferenças entre as curvas de nível produzidas a partir de dados LiDAR e as geradas por um produto de referência. Com essas orientações, surgidas dos experimentos realizados, o usuário pode escolher os testes a empregar em seu caso concreto.Airborne LiDAR (acronym for Light Detection And Ranging) has been widely used as a complementary mapping technology, and jointly used with aerial photogrammetry, has been established as a mainstream option for data acquisition to generate Digital Elevation Models (DEM), 3D digital models of cities, forest stand and vegetation monitoring, urban planning and monitoring, natural resource management, natural disaster management, urban and environmental corridors mapping, hydrological modeling, forest carbon monitoring, among others. With coordinate information of each reflected pulse obtained by using the Global Positioning System Satellites and the Inertial Navigation System during scanning, besides the classification of each return signal, it was possible to evaluate the planimetric and altimetric accuracy of each LiDAR point through mathematical models or algorithms that reconstruct objects from a large number of points. There is much published research in conference proceedings and in journals about the planimetric accuracy of LiDAR data, but there are few researches that go deeper into the ways of assessing its altimetric accuracy. As the evaluation of the altimetric accuracy of LiDAR data is a very relevant subject and still a little explored topic, it attracted interest to this research. This work proposes assessing the altimetric accuracy of LiDAR data through four analogue application methods, using control points and a TIN: a) a method inspired by the Brazilian standard, b) a method based on the National Digital Elevation Program (NDEP), c) a method that quantifies the discrepancy between contours, and d) a method that evaluates the altimetric errors of the LiDAR points located between consecutive contours. Methods c) and d) were developed for this work and the others were adapted. From the results of this work, we recommend usinf the first method, and then the second, to jointly perform the assessment of the altimetric accuracy when control points are available. When these control points are not available, using the other two is recommended. The contribution of third one is to verify if the definition of the contours generated by the LiDAR points is correct; that is, compatible, as the classic methods and the fourth have the advantage of assessing the consistency of all LiDAR points and not just a small sample. In addition, the first and fourth methods are best suited for assessing the overall altimetric accuracy of the area. The second one is adapted for assessing altimetric accuracy in areas whose coverage or type of use are homogeneous, and the third method is appropriate when one wants to compare the differences between the contours produced from LiDAR data and those generated by a reference product. With these guidelines, arising from the experiments performed, users can choose the tests to employ in their cases.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCintra, Jorge PimentelFerreira, Flávia Renata2019-09-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-21112019-084218/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2019-11-29T00:01:02Zoai:teses.usp.br:tde-21112019-084218Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212019-11-29T00:01:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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