Desenvolvimento de métodos de filtragem e classificação de pontos LIDAR para a geração automática do modelo digital do terreno
type: CreativeWork
description: A utilização de dados LIDAR para a obtenção de representações fiéis a respeito da superfície terrestre vem, nos últimos anos, consagrando-se como uma das alternativas mais viáveis e recorridas para se adquirir o MDS (Modelo Digital de Superfície) e principalmente do MDT (Modelo Digital do Terreno). Essa aceitação se justifica em especial pelo auto grau de automação na aquisição e processamento de dados, mas também se destaca a notável resolução altimétrica e planimétrica que os dados LIDAR oferecem. A obtenção automática do MDT a partir desses dados ocorre por meio de um processo conhecido por classificação, que consiste na remoção virtual dos pontos de um MDS que, em principio, não pertencem à superfície do terreno propriamente dita, mas sim às informações que se encontram sobre o solo, tais como edificações e elementos da própria natureza. Esse tema se trata de uma questão atual e ainda não concluída pelos principais centros de pesquisa nessa área do conhecimento em nível mundial. Nesse sentido, o presente trabalho, considerando aspectos visuais e numéricos, apresenta um estudo comparativo entre quatro métodos de filtragem e classificação automática de pontos que constituem o MDS oriundo dos dados LIDAR, a fim de se obter o respectivo MDT de quatro regiões distintas do Centro Politécnico da Universidade Federal do Paraná UFPR em Curitiba, Paraná Brasil. Os métodos implementados e variações propostas são pertinentes às principais linhas de pesquisa à respeito do assunto. A partir da análise dos resultados apresentados, discutidos e pontuados os principais problemas encontrados, é possível afirmar que a filtragem e classificação de dados LIDAR para geração automática do MDT é um fato bem sucedido, uma vez que os produtos gerados apresentam notável coerência visual e indicadores numéricos considerados satisfatórios
abstract: A utilização de dados LIDAR para a obtenção de representações fiéis a respeito da superfície terrestre vem, nos últimos anos, consagrando-se como uma das alternativas mais viáveis e recorridas para se adquirir o MDS (Modelo Digital de Superfície) e principalmente do MDT (Modelo Digital do Terreno). Essa aceitação se justifica em especial pelo auto grau de automação na aquisição e processamento de dados, mas também se destaca a notável resolução altimétrica e planimétrica que os dados LIDAR oferecem. A obtenção automática do MDT a partir desses dados ocorre por meio de um processo conhecido por classificação, que consiste na remoção virtual dos pontos de um MDS que, em principio, não pertencem à superfície do terreno propriamente dita, mas sim às informações que se encontram sobre o solo, tais como edificações e elementos da própria natureza. Esse tema se trata de uma questão atual e ainda não concluída pelos principais centros de pesquisa nessa área do conhecimento em nível mundial. Nesse sentido, o presente trabalho, considerando aspectos visuais e numéricos, apresenta um estudo comparativo entre quatro métodos de filtragem e classificação automática de pontos que constituem o MDS oriundo dos dados LIDAR, a fim de se obter o respectivo MDT de quatro regiões distintas do Centro Politécnico da Universidade Federal do Paraná UFPR em Curitiba, Paraná Brasil. Os métodos implementados e variações propostas são pertinentes às principais linhas de pesquisa à respeito do assunto. A partir da análise dos resultados apresentados, discutidos e pontuados os principais problemas encontrados, é possível afirmar que a filtragem e classificação de dados LIDAR para geração automática do MDT é um fato bem sucedido, uma vez que os produtos gerados apresentam notável coerência visual e indicadores numéricos considerados satisfatórios
author: Geovani Tavares de Assunção, Marcio
language: por
keywords: LIDAR, Modelo Digital do Terreno (MDT), Filtragem e Classificação
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
date published: 2008-01-31
date modified: 2026-07-24T01:18:40Z
provider: Brazil UFPE
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidade Federal de Pernambuco