Teses - Ciências Cartográficas - FCT

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https://hdl.handle.net/11449/77209

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GNSS single frequency ionospheric model for equatorial plasma bubbles detection in the brazilian region
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-06-16) Souza, Ana Lucia Christovam de; Camargo, Paulo de Oliveira [UNESP]; Hernández-Pajares, Manuel; Prol, Fabricio dos Santos; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
The ionospheric layer can be considered difficult to model due to the high variation in electron density presents in the upper atmosphere. In regions of low latitude, such as Brazilian region, the ionosphere presents a peculiar dynamic, considerably affecting communication systems and global navigation satellite systems (GNSS). Total Electron Content (TEC) is the main parameter capable of describing the ionospheric layer. Therefore, ionospheric models based on TEC values become critical for monitoring space weather and the ionospheric layer. However, in low latitude regions, the performance of these models degrades due to the high sensitivity of the global positioning system (GPS) L2 frequency to ionospheric scintillation. In an effort to overcome this problem, this thesis investigates the potential of utilizing only GPS L1 frequency for imaging the ionospheric bubbles during ionospheric scintillation. Two methods for estimating TEC using single frequency are presented. The first one is based on the calibration method, i.e., information retrieved by external ionospheric models are used to correct the TEC using single frequency measurements. The second one is based on independent regional ionospheric model to calibrate GPS using single frequency measurements. Both methods successfully detected plasma bubbles by mapping TEC using single frequency. In addition, single frequency model presented similar accuracy to the dual frequency models and, at the same time, provided less observations affected by ionospheric scintillations. These results demonstrate the feasibility of using single frequency GNSS data to develop ionospheric models and to improve GNSS positioning in low latitudes.
Mitigação dos problemas de oclusão, causados por vegetação, na extração dos contornos de telhados de edificações a partir de nuvens de pontos fotogramétricas
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022-08-31) Pessoa, Guilherme Gomes; Galo, Mauricio [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Este trabalho trata da extração automática dos contornos de telhados de edificações a partir de nuvens de pontos fotogramétricas. O foco desta Tese se refere à extração dos contornos em situação de oclusão, causada por copas de árvores próximas às edificações. Diversos problemas estão envolvidos nos subprocessos que vão da geração das nuvens de pontos até a extração dos contornos propriamente ditos, passando pela filtragem, classificação, segmentação, detecção das oclusões, integração de nuvens de pontos e a extração de contornos. Dentre as contribuições desta Tese, a principal é a determinação de uma metodologia para extração dos contornos oclusos do ponto de vista aéreo. Nesta Tese é explorada a complementariedade de informações proporcionada por nuvens de pontos fotogramétricas tomadas a partir de dois pontos de vista, aéreo e terrestre. Como contribuições secundárias é possível citar a exploração de nuvens de pontos fotogramétricas geradas a partir de dados adquiridos por drones, a exploração da complementariedade de atributos radiométricos e geométricos extraídos de nuvem de pontos fotogramétricas para auxiliar a tarefa de classificação executada em algoritmo de aprendizado de máquina (Random Forest) e a detecção de oclusão por meio de análise da relação topológica entre os vértices dos contornos das edificações e das árvores. Os dados utilizados nesta Tese foram adquiridos a partir de aerolevantamento por Drone e mapeamento terrestre utilizando Sistema de Mapeamento Móvel (SMM). Os experimentos foram realizados para uma área teste localizada em Espigão, distrito de Regente Feijó, São Paulo, Brasil. Foram realizadas análises das etapas de extração de atributos e classificação da nuvem de pontos fotogramétrica aérea, e de todas as etapas seguintes do método. As análises quantitativas dos experimentos acerca dos atributos e da classificação demonstram a potencialidade do uso combinado de atributos radiométricos e geométricos para a tarefa de classificação, mesmo estes tendo sido extraídos de nuvens de pontos fotogramétricas, as quais usualmente apresentam maior quantidade de dados espúrios se comparadas às nuvens LiDAR. A classificação apenas com atributos geométricos atingiu acurácia global de 74%, enquanto a classificação com atributos radiométricos atingiu valores de 80%, sendo os melhores resultados verificados para a classificação que utilizou ambos os atributos, atingindo valores de acurácia global de 98%. O processo de segmentação aplicado foi capaz de individualizar as edificações e aglomerados de árvores para a maioria dos casos, porém foram verificadas dificuldades na separação de edificações vizinhas contíguas. O processo de detecção de oclusões atingiu valores de completeza e nível de acerto da ordem de 94% e 73%, respectivamente. Por fim, as análises dos contornos finais demostram o potencial da integração de nuvens de diferentes pontos de vistas como forma de contornar problemas de oclusão aéreas, causados por árvores. Após a aplicação da metodologia, as edificações em que oclusões foram verificadas tiveram seus contornos corrigidos, impactando positivamente nas métricas utilizadas nas análises.
Deep Convolutional Neural Network (DCNN) para extração automática de rede viária a partir da FUSÃO de dados varredura LASER aerotransportado e imagens de altíssima resolução em ambiente urbano
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022-08-26) Guimarães Filho, Antonio Gaudencio; Dal Poz, Aluir Porfírio [UNESP]; Shimabukuro, Milton Hirokazu [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
A extração de rodovias é um importante tópico de pesquisa, dada a importância para a gestão de tráfego, desenho urbano, monitoramento de estradas, navegação por satélites e atualização de mapas. O principal problema na extração de vias, em Sensoriamento Remoto, é como descrever as suas características. Algoritmos de classificação de aprendizado profundo possuem a capacidade de extrair características a partir dos dados e não dependem de intervenção humana para construir regras. Atualmente, as Redes Neurais Convolucionais Profundas são o estado da arte da segmentação de rede viária e destacam-se pela capacidade de explorar informação de contexto multinível. Entretanto, com o aumento da resolução espacial, maior detalhamento das vias bem como mais interferências por prédios, sombras, obstruções (p.ex: carros, árvores) que ainda limitam a obtenção da rede viária em áreas urbanas. Uma das estratégias disponíveis é a utilização da fusão de dados de outros sensores/fontes para complementar a informação de extração de objetos. A metodologia proposta utilizou a arquitetura Unet adaptada para fusão de Ortoimagens de altíssima resolução espacial com dados de varredura LASER (LiDAR) do estado do Distrito Federal (DF). Duas abordagens de fusão foram testadas: inicial e multinível. Bem como dois tipos de entrada de dados: imagens intensidade e de modelos de superfície. A fusão inicial com a imagem intensidade alcançou o percentual de 74,92 IoU e 84,68 F1 no conjunto teste e demonstrou melhoria de 2,1% IoU e 1,2% F1 em relação ao modelo treinado sem a fusão na área urbana. Assim como, a fusão inicial com imagem de modelos acrescentou 2,3% IoU e 1,5% F1 em região com menor densidade de vias e menos oclusões. Os resultados demonstraram que a fusão aumenta a ativação da classe via e de outras classes diretamente relacionadas com oclusões, reduz a busca de contexto para inferência da rede em áreas oclusas e aumenta a precisão da segmentação. Implementação e resultados disponíveis em .
Extração e refinamento de contornos de telhados utilizando descritores geométricos e integração de dados LiDAR e imagens aéreas
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021-01-08) Carrilho, André Caceres; Galo, Mauricio [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Este trabalho trata da extração automática de telhados de edificações a partir de dados de Sistema de Varredura LASER Aerotransportado (SVLA) e imagens aéreas de alta resolução. O foco se refere à regularização de telhados cujo contorno tenha sido obstruído por algum outro objeto, como copas de árvore, por exemplo. Existem diversos problemas envolvidos nesse processo, tais como a preparação dos dados (remoção de ruídos, segmentação de objetos e classificação), extração dos contornos, modelagem dos contornos, detecção das oclusões e a reconstrução do contorno. Dentre as contribuições desta Tese de doutorado, a principal é a utilização de descritor geométrico (assinatura do contorno) como uma maneira de modelar o polígono e detectar possíveis obstruções. Embora não seja possível resolver todos os casos, como oclusões severas, a abordagem proposta deve auxiliar na automação de processos por meio da diminuição da intervenção do operador. Além da contribuição mencionada, outras soluções foram propostas para etapas como a remoção de pontos espúrios, filtragem do modelo digital de terreno (MDT) utilizando um método adaptativo de ajuste de superfície polinomial bivariada, integração da informação radiométrica na nuvem de pontos, e a extração de contornos de telhados utilizando redes neurais convolucionais (RNC). Os experimentos foram realizados com dados derivados do Unesp Photogrammetry Data Set, adquiridos sobre o município de Presidente Prudente, São Paulo, Brasil. As análises quantitativas dos experimentos realizados demonstram que o método proposto consegue reconstruir obstruções em telhados de edificações que não sejam muito severas, isto é, não sejam maiores que 1/3 do segmento linear da borda do telhado e que não sejam em uma quina (vértice) do polígono. Além disso, todas as etapas precedentes apresentaram resultados satisfatórios, como a acurácia global da classificação acima de 93%.
Solução rápida das ambiguidades para linhas de bases longas com o uso combinado dos sistemas GPS e Galileo
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021-03-24) Silva, Crislaine Menezes da; Alves, Daniele Barroca Marra [UNESP]; Monico, João Francisco Galera; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Os GNSS (Global Navigation Satellite Systems) têm sido amplamente utilizados em atividades de levantamento, geodésia e navegação, bem como em outros campos. Em 2021, há previsão que quatro sistemas globais estejam operacionais, são eles, o americano GPS, o russo GLONASS, o chinês BeiDou e o da União Europeia Galileo. O uso de multi-GNSS pode beneficiar usuários de posicionamento global, navegação e tempo, não apenas em termos de disponibilidade de satélites,mas também precisão, integridade e confiabilidade. Entretanto, para alcançar precisão centimétrica é necessário solucionar corretamente as ambiguidades inteiras nas medidas de fase da onda portadora. A solução das ambiguidades inteiras e a sua validação têm sido questões importantes para posicionamento preciso GNSS ao longo das últimas décadas. Esta tese visa elaborar, analisar e resumir sistemicamente a modelagem e solução das ambiguidades para o posicionamento relativo multi-GNSS de linhas de bases longas, aperfeiçoando e projetando algoritmos, para desenvolver umsistema computacional eficiente, considerando as condições atmosféricas brasileiras. Dentre as contribuições deste trabalho, cabe ressaltar, uma revisão teórica abrangente sobre os algoritmos de solução e validação das ambiguidades e o desenvolvimento de um sistema computacional que realiza o posicionamento relativo de linhas de bases longas, para observaçõesmultifrequência, utilizando os sistemas GPS e Galileo, de forma autônoma ou combinada, que realiza a solução das ambiguidades, considerando a modelagem dos efeitos atmosféricos no Brasil. O desempenho dos modelos e do sistema computacional desenvolvidos é avaliado com dados GNSS reais, em períodos de diferente atividade ionosférica. No primeiro experimento, analisou-se o desempenho do posicionamento relativo utilizando observações dos sistemas GPS, Galileo de forma isolada e combinada. Umconjunto de 4 linhas de bases, de 280ma 144 km, localizadas no estado de São Paulo, num período de junho e outubro de 2019 foi selecionado. Os resultados mostraram que o uso do modelo com ionosfera ponderada teve uma melhoria de 62% na média para as linhas de base longas. Emrelação ao uso combinado dos sistemas GPS e Galileo, a melhoria em comparação ao sistema GPS foi de 24% e em comparação ao sistema Galileo foi de 21%. Visando a solução rápida das ambiguidades, a combinação de duas estratégias foi proposta no segundo experimento: a solução parcial das ambiguidades para o posicionamento relativo com o uso combinado dos sistemas GPS e Galileo. Os resultados foram analisados em relação processamento conjunto dos sistemas GPS e Galileo, juntamente com solução parcial das ambiguidades (PAR). Assim, no segundo experimento foram analisadas duas técnicas de solução das ambiguidades, a solução completa do vetor das ambiguidades (FAR) e a solução parcial (PAR), utilizando dados do sistema GPS e GPS combinado com Galileo, para duas linhas de base, uma curta e uma longa. Os resultados são apresentados em termos de número de satélites rastreados, acurácia do posicionamento, percentual de fixação das ambiguidades e número de ambiguidades fixas. Verificou-se que, no geral, o uso da solução parcial das ambiguidades apresentou um melhor desempenho emrelação a solução completa do vetor de ambiguidades. Para a linha de base curta, foi possível obter a solução instantânea das ambiguidades em todo o período processado utilizando os sistemas GPS e Galileo juntamente coma técnica PAR. Para as técnicas PAR e FAR, o percentual de fixação das ambiguidades foi de 98% e 92% para o sistema GPS e 100% e 95% para o uso combinado dos sistemas, respectivamente. Os resultados obtidos para a linha de base longa, demonstram que o melhor desempenho foi obtido como uso combinado dos sistemas juntamente coma técnica PAR. O tempo para fixas as ambiguidades (TTFF) do sistema GPS foi de 49 min e 12 min para as técnicas FAR e PAR, respectivamente. Para o uso dos sistemas combinados, o TTFF das ambiguidades foi de 33 min e 4 min para as técnicas FAR e PAR, respectivamente. Os resultadosmostram que a solução parcial das ambiguidades pode possibilitar o posicionamento instantâneo centimétrico para estações de referência próximas e reduzir significantemente o tempo necessário para linhas de bases longas em comparação com a solução completa do vetor de ambiguidades.
Extraction of structural variables using LiDAR data combined with hyperspectral images for classification of upper canopy tree species in Brazilian Atlantic Forest
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021-11-08) Martins Neto, Rorai Pereira [UNESP]; Tommaselli, Antonio Maria Garcia [UNESP]; Imai, Nilton Nobuhiro [UNESP]; David, Hassan Camil; Miltiadou, Milto; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
O objetivo principal desta tese foi explorar os dados LiDAR para estimar variáveis de inventário florestal e de diversidade em um remanescente de Floresta Estacional Semidecidual, também conhecida como Mata Atlântica de interior, uma das fitofisionomias mais degradadas da Mata Atlântica. Além disso, a fusão de dados LiDAR com imagens hiperespectrais para classificação de espécies do dossel superior também foi abordada. Os dados LiDAR foram entregues como retornos de pico (PR) e forma de onda completa (FWF) e em duas alturas de voo (900 m e 2000 m), e as imagens hiperespectrais foram coletadas por uma câmera leve de baixo custo. Apesar das intervenções ao longo dos anos a área de estudo, o remanescente florestal Ponte Branca apresenta bom estado de conservação, com presença de espécies pioneiras até clímax. Foram extraídas métricas LiDAR com os PR no voo de 900 m de altura. Métodos de seleção de variáveis e técnicas de aprendizado de máquina foram testados para estimar parâmetros de inventário florestal e de diversidade. As novas variáveis geradas pela transformação das métricas por meio da Análise de Componentes Principais (PCA) e a técnica das redes neuras artificiais (ANN) foi a combinação que melhor estimou os parâmetros florestais. A comparação dos atributos extraídos por uma abordagem baseada em voxel, disponível no software DASOS, foi para para dados de PR e FWF. A comparação das estimativas de variáveis florestais com dados obtidos nas duas diferentes alturas de voo também foi realizada. Os dados FWF estimaram as variáveis com menos tendencia que os dados de PR. Oito espécies presentes no dossel superior foram classificadas usado os seguintes dados: PR LiDAR, FWF LiDAR e imagens hiperespectrais, usados isoladamente e combinados entre si. As métricas PR LiDAR transformadas pelas PCA combinados com os índices de vegetação obtidos por imagens hiperespectrais, proporcionaram a melhor precisão na classificação das espécies arbóreas, com uma acurácia global de 62,8%. Os dados LiDAR, especialmente os FWF LiDAR, apresentaram um grande potencial para a caracterização de florestas tropicais, especialmente usando a abordagem baseada em voxel implementada no software DASOS. A combinação de dados PR LiDAR com os índices de vegetação das imagens hiperespectrais melhorou a precisão da classificação.
Estimativa e análise de perfis de densidade de elétrons para a região brasileira: integração de rádio ocultação GNSS e de informações ionosféricas provenientes de estações GNSS terrestres
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021-10-08) Jerez, Gabriel Oliveira [UNESP]; Alves, Daniele Barroca Marra [UNESP]; Monico, João Francisco Galera [UNESP]; Hernández-Pajares, Manuel; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
A rádio ocultação começou a ser utilizada para a sondagem da atmosfera de outros planetas na década de sessenta. Com o desenvolvimento dos Sistemas Globais de Navegação por Satélite (GNSS - Global Navigation Satellite Systems) e de missões com satélites de baixa órbita (LEO - Low Earth Orbiting) surgiram novas possibilidades de investigações da atmosfera terrestre, entre elas a aplicação da técnica de rádio ocultação (RO) GNSS. A influência devido à atmosfera terrestre sofrida pelo sinal transmitido pelo satélite GNSS permite a recuperação dos índices de refração, os quais possuem informações da composição atmosférica. A inversa de Abel é comumente empregada para a recuperação de perfis, porém, para sua aplicação é imposta a condição de simetria esférica da atmosfera. Com isso a técnica tem seu desempenho degradado para alguns casos como, por exemplo, na recuperação de perfis de densidade de elétrons, principalmente em regiões com elevada variabilidade da densidade eletrônica. Visando melhores resultados diversas pesquisas vêm propondo abordagens alternativas. Dentre essas, a utilização da inversa de Abel com o auxílio de mapas ionosféricos se mostrou promissora, no entanto, algumas limitações foram observadas, especialmente em regiões com maior variabilidade na distribuição de elétrons, como é o caso do Brasil. Neste contexto, essa pesquisa teve por objetivo desenvolver uma metodologia para realizar a recuperação de perfis de densidade de elétrons utilizando dados de RO empregando a inversa de Abel com o auxílio de mapas ionosféricos e informações ionosféricas regionais. A metodologia desenvolvida foi implementada no software utilizado pela University Corporation for Atmospheric Research (UCAR) para processamento dos dados da missão Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere and Climate (COSMIC) e de outras missões. Para o desenvolvimento da metodologia foram realizadas diversas avaliações de mapas ionosféricos disponíveis para a região brasileira, considerando produtos regionais, globais e híbridos. Foi proposta uma nova metodologia de avaliação de mapas ionosféricos por meio de ionossondas, sendo os produtos CODG e UQRG os que apresentaram os melhores resultados entre os produtos analisados. Além disso, foi realizada uma avaliação do impacto do uso das incertezas do Conteúdo Total de Elétrons na Vertical (VTEC - Vertical Total Electron Content) no domínio da ionosfera e do posicionamento. O uso das incertezas dos mapas ionosféricos não influenciou significativamente a interpolação dos valores de VTEC, porém, no domínio do posicionamento o impacto do uso das incertezas ficou evidenciado, principalmente para estações em regiões com maior variabilidade da densidade de elétrons em períodos de intenso fluxo solar. As metodologias de recuperação de perfis de densidade de elétrons a partir de RO foram testadas considerando mapas globais e comparadas com o desempenho de outros produtos COSMIC. As avaliações consideraram medidas in situ e dados de ionossondas. Com as avaliações com medidas in situ o produto proposto obteve melhor desempenho no cenário de baixo fluxo solar, enquanto para dois cenários de intenso fluxo solar o produto oficial COSMIC (ionPrf) obteve melhores resultados. Para as avaliações com dados de ionossondas o produto derivado da metodologia proposta obteve melhor desempenho considerando as ocultações com ocorrência mais próxima das ionossondas de referência (janelas de busca mais restritas).
Modelagem funcional e estocástica de séries temporais para a atualização e estimativa da componente altimétrica: aplicação no sistema geodésico brasileiro
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2020-07-30) Brassarote, Gabriela de Oliveira Nascimento [UNESP]; Monico, João Francisco Galera [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
A alta acurácia exigida em algumas aplicações Global Navigation Satellite System (GNSS) trouxe, nas últimas décadas, um crescente investimento na melhoria da qualidade dos equipamentos utilizados nos levantamentos GNSS, no desenvolvimento de métodos de posicionamento e na modelagem adequada dos erros na etapa de processamento dos dados. Com todo esse aprimoramento do sistema de posicionamento a incerteza das coordenadas estimadas com o GNSS passou a ser tão pequena que os resultados se tornaram sensíveis a pequenas variações, tais como as decorrentes do movimento crustal. Assim, a compatibilização de coordenadas, não só entre referenciais distintos, mas também em termos de épocas (origem), tornou-se necessária para preservar a qualidade dos resultados obtidos. Nesse sentido, diversos modelos geodésicos e geofísicos têm surgido com o intuito de fornecer a variação horizontal (velocidade) de um ponto sobre a superfície terrestre e viabilizar a atualização de suas coordenadas esféricas entre épocas distintas. Esses modelos, no entanto, geralmente não contemplam a evolução temporal da coordenada altimétrica que, por conter efeitos periódicos significativos, não pode ser descrita por um modelo de velocidade linear. Portanto, não existe atualmente um modelo regional que descreva a variação vertical de um ponto com alta qualidade e viabilize a atualização de sua coordenada altimétrica. As investigações nesse trabalho visam analisar as séries temporais de coordenada vertical de 65 estações GNSS distribuídas pelo Brasil, por meio da Transformada Wavelet Contínua (TWC) e do método Nonnegative least-squares variance component estimation (NNLS-VCE), com o intuito de identificar os efeitos sistemáticos e fenômenos geofísicos que afetam a coordenada altimétrica das estações e o conteúdo de ruído das séries, respectivamente, e assim estimar um modelo que descreva a variação temporal dessa coordenada para cada uma das estações analisadas. A partir desses resultados foi proposta uma metodologia para a estimativa do modelo de variação vertical da posição de um usuário GNSS dentro do território brasileiro, de modo a viabilizar a compatibilização da componente altimétrica dessa posição entre épocas distintas, sendo essa a principal inovação desse trabalho. No experimento realizado com cinco estações GNSS permanentes da Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo (RBMC), os modelos estimados a partir dessa metodologia foram comparados com as séries de coordenada vertical das estações. Os resultados mostraram que a acurácia dos modelos estimados é da ordem de 7 milímetros, na média.
Integration of heterogeneous data in time series: a study of the evolution of aquatic macrophytes in eutrophic reservoirs based on multispectral images and meteorological data
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2020-03-30) Coladello, Leandro Fernandes [UNESP]; Galo, Maria de Lourdes Bueno Trindade [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
O represamento de rios para a produção de energia elétrica usualmente provoca atividades antrópicas que impactam um ecossistema aquático fortemente. Uma das consequências de se instalar pequenos reservatórios em regiões sujeitas à intensos processos de urbanização e industrialização é a abundância de macrófitas, resultante do despejo de nutrientes em grandes concentrações no ecossistema aquático. Recentemente, o grande volume de images multitemporais de sensoriamento remoto disponíveis em bancos de dados gratuitos, bem como a alta performance computacional que permite a mineração de grandes volumes de dados, fazem com que o monitoramento de fenômenos ambientais seja um objeto de estudo recorrente. O propósito desse estudo é desenvolver uma metodologia baseada na integração de dados heterogêneos, fornecidos por séries temporais de coleções de imagens multiespectrais e multitemporais Landsat e coleções de dados climáticos históricos, para investigar a evolução e comportamento espacial de macrófitas aquáticas em lagos e reservatórios eutrofizados. A extensa coleção temporal de imagens de superfície de reflectância Landsat disponível e também dados de variáveis ambientais permitiram a construção e análise de séries temporais para investigar a recorrente abundância de macrófitas no reservatório de Salto Grande, localizado na região metropolitana de Campinas, São Paulo, Brasil. Inicialmente, foi encontrado que as imagens Landsat possuem a qualidade radiométrica necessária para se realizar as análises de séries temporais, através da avaliação baseada na informação contida na banda "Pixel Quality Assessment", disponível como metadado das cenas estudadas. Aplicando-se Análise de Componentes Principais às séries temporais de NDVI e usando Kmédias para agrupar os escores do primeiro componente, setores do reservatório foram segmentados baseados na variabilidade temporal do NDVI Usando o algoritmo BFAST, foi possível analisar a persistência das macrófitas no reservatório. As mudanças mais abruptas, encontradas por pontos de quebra, destacaram a importância do monitoramento da região da usina e próxima ao rio. Esse método possibilitou o mapeamento da distribuição espacial das macrófitas, a identificação de períodos de interrupções abruptas ocorridas em vários setores, e a verificação do aumento da ocorrência de macrófitas em praticamente todo o reservatório. A influência de variáveis exógenas na infestação de macrófitas no reservatório foi investigada considerando dois cenários. Primeiramente, o efeito da ocupação antrópica em torno do reservatório foi avaliado comparando as séries temporais de NDVI e NDBI. A influência de condições climáticas foi investigada através da análise conjunta das séries temporais de NDVI e perfis de oscilações climáticas construídos pelos dados históricos NOAA de temperatura do ar, ventos meridionais e zonais, e água precipitável. Com maior variabilidade, NDVI mostrou padrões sazonais similares com o NDBI enquanto mantendo um aumento de tendência por todo o período estudado, confirmando que as macrófitas no reservatório ainda estão em processo de floração. Ainda, esse processo de floração é destacado não apenas através da tendência e sazonalidade correlacionada em localidades específicas com variáveis climáticas, mas também ao se incorporar essas três variáveis climáticas à série de NDVI através de modelos de causalidade de Granger. Quando combinado com valores defasados, as variáveis climáticas foram responsáveis em Granger-causar o NDVI, e, portanto, importante em destacar e predizer a persistência de macrófitas.
A maré terrestre: aspectos teóricos e práticos
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2020-03-04) Arana, Daniel [UNESP]; Camargo, Paulo de Oliveira [UNESP]; Molina, Eder Cassola; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Existem dados de estações de maré terrestre em todo território nacional que estiveram em operação nos últimos anos. Contudo cada região de coleta apresenta um ou mais efeitos geofísicos predominantes, causando uma heterogeneidade dos dados e abrindo a possibilidade para diversos estudos. A minimização de efeitos geofísicos em observações gravimétricas é um grande desafio na geração de modelos de maré terrestre. Desta forma, esta pesquisa tem como objetivo estudar as metodologias para correções das cargas atmosférica e oceânica nos diferentes cenários. A hipótese adotada nesta pesquisa é que a consideração do parâmetro temporal junto à análise espectral possibilita isolar a maré terrestre e as sobrecargas. A metodologia neste trabalho envolve três etapas: (1) o pré-processamento, (2) o processamento das observações gravimétricas e (3) a aplicação dos modelos de marés. As estações base do estudo são PPTE e NEIA, localizadas respectivamente nos municípios de Presidente Prudente - SP e Cananeia - SP, escolhidas em razão do comportamento distinto das cargas oceânicas nas duas regiões. A pesquisa fundamenta-se na decomposição por harmônicos esféricos e pelo uso de ondaletas na série temporal gravimétrica das duas estações. O pré-processamento dos dados foi minuciosamente realizado, destaca-se a detecção de um deslocamento temporal em parte dos dados gravimétricos de PPTE, que foram corrigidos com sucesso. Na etapa do processamento foram analisados os impactos das correções atmosféricas e oceânicas. Para a manutenção do sentido físico das constituintes de maré na correção da carga atmosférica é recomendada a utilização de um fator de admissibilidade teórico associado a modelos meteorológicos globais. Os modelos de sobrecarga oceânica mostraram dificuldade na total minimização do efeito, principalmente na região costeira. Nestes cenários é vantajoso a utilização de modelos empíricos de marés que englobados em cada constituinte a maré sólida e efeitos de sobrecarga. Em relação à análise espectro-temporal, a modificação da frequência fundamental da ondaleta mãe é essencial para a separação das constituintes de maré. Para a extensão da série temporal dos dados gravimétricos em ~ 10 meses, interpolados para 1 h, a utilização da frequência fundamental em 400 Hz permitiu a separação de 13 constituintes. Na obtenção dos fatores gravimétricos e fases, os experimentos mostraram compatibilidade entre os resultados obtidos com o ETERNA e com a Transformada em Ondaletas. Os resultados obtidos na análise espectro temporal mostraram que é possível obter as sobrecargas extraídas dos dados gravimétricos por meio da consideração de um modelo elástico teórico.
Emergent tree species identification in highly diverse Brazilian Atlantic forest using hyperspectral images acquired with UAV
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2020-03-11) Miyoshi, Gabriela Takahashi [UNESP]; Imai, Nilton Nobuhiro [UNESP]; Tommaselli, Antonio Maria Garcia [UNESP]; Honkavaara, Eija; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
O objetivo desse doutorado é propor uma nova metodologia para identificar oito espécies arbóreas emergentes (i.e., que se sobressaem do dossel florestal), em diferentes idades e estágios de desenvolvimento e pertencentes à Mata Atlântica brasileira. Para tal, imagens hiperespectrais foram adquiridas em Julho/2017, em Junho/2018, e em Julho/2019 em um transecto localizado no fragmento florestal Ponte Branca, localizado a Oeste do Estado de São Paulo, onde a floresta é considerada estacional semidecidual e submontana. As imagens com resolução espacial de 10 cm foram adquiridas com câmara hiperespectral (500–900 nm) acoplada em veículo aéreo não tripulado (VANT ou UAV, do inglês Unmanned aerial vehicle) e, posteriormente corrigidas geometricamente e radiometricamente. Em seguida, as copas arbóreas individuais (ITCs, do inglês Individual tree crows) foram delineadas manualmente em cada conjunto de dados para serem utilizadas como referência para os experimentos. Dentre os experimentos realizados, destaca-se o uso do espectro normalizado para redução da variabilidade espectral intra-espécies, o uso da classificação baseada em regiões utilizando o algoritmo Random Forest e o uso de superpixexls para delineamento automático das ITCs em cada conjunto de imagens. Além disso, avaliou-se o uso dos superpixels multitemporais com diferentes atributos multitemporais (espectro normalizado, textura e índices de vegetação) e estruturais (derivados do modelo de altura das copas), sozinhos ou combinados, para identificação das espécies arbóreas. O melhor resultado foi obtido a partir do uso combinado do espectro normalizado com os índices de vegetação, onde o valor da área sobre a curva característica de operação do receptor (AUCROC, do inglês Area under the receiver operating characteristics curve) atingiu valores de até 0.964. A partir dos resultados obtidos destaca-se o desafio ao trabalhar com esse tipo de floresta, devido à falta de árvores emergentes (que se sobressaem do dossel florestal), e a existência de árvores com diferentes idades e estágios de desenvolvimento, resultando em alta variabilidade espectral e estrutural para uma mesma espécie. Adicionalmente, foi verificado que o uso dos atributos estruturais e texturais não auxiliaram a tarefa de identificação de espécies e, que a alta resolução espacial das imagens mostrou as sutis diferenças de posição espacial das copas nas imagens dos diferentes anos. Por fim, apesar dos desafios, tem-se que os resultados são promissores e mostraram ser possível identificar espécies de árvores utilizando a informação multitemporal.
Three-dimensional modeling of inland waters optical properties from aerial hyperspectral images
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-04-26) Carmo, Alisson Fernando Coelho do [UNESP]; Imai, Nilton Nobuhiro [UNESP]; Shimabukuro, Milton Hirokazu [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
The acquisition of data using Remote Sensing and in-situ sampling allows several data sources to be integrated for the analysis and observations of environmental characteristics and may require computational methods to support the data processing, exploration and analysis. The need to integrate data from different sources is highlighted in studies of dynamic and complex environments that frequently change, such as hydroelectric reservoirs. Reservoirs are artificial ecosystems, which influence directly the regional characteristics, mainly because of their multipurpose use. The interactions of the electromagnetic energy with the optically active components occur along the entire water column, so that the behavior of the light field reflects the changes applied along the entire euphotic zone. However, the values taken from images are used accordingly to a plane and associated with the respective point or area of surface. The calibration of bio-optical models considering only the surface sampling data can not deliver fully effective results because the electromagnetic radiation interacts with the components located along the water column and the response captured by the sensors does not only represent the value associated with the surface. Considering this scenario, this work proposes an investigation on the influence of the vertical distribution of the optical properties along the water column, in order to contemplate records about the interaction in different levels of depth, besides the spatial disposition itself, being configured as a genuinely three-dimensional environment. For that, data collected by in situ spectral sensors and by hyperspectral camera in an aerial platform are used to construct the model. Finally, it is expected that the final product of this investigation, composed of the three-dimensional model adjusted from semi-analytical and empirical relations, may be an unprecedented contribution to the Remote Sensing area, and allow to identify relations along the water body volume which may assist as subsidies for the improvement of bio-optical models and derivation from other related studies about depth-related optical properties.
Extração automática de contornos de telhados de edifício no espaço-objeto integrando um estéreo par de imagens aéreas de alta resolução e modelos 3D de telhado
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-08-26) Ywata, Michelle Sayuri Yano; Dal Poz, Aluir Porfírio [UNESP]; Shimabukuro, Milton Hirokazu [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Neste trabalho foi proposta uma metodologia para a extração de contornos de telhados de edifícios no espaço-objeto, a partir da integração de um estéreo par de imagens aéreas de alta resolução e modelos 3D aproximados de telhado obtidos a partir de dados de varredura a LASER. Um modelo matemático considerando as propriedades radiométricas e geométricas dos telhados foi formulado a fim de representar o contorno do telhado no espaçoimagem, tendo como base o modelo de contorno ativo Snake. Esse modelo foi então adaptado para descrever os contornos no espaço-objeto considerando um estéreo par de imagens aéreas. Finalmente, o polígono ótimo que representa um dado contorno do telhado foi determinado a partir da otimização, via Programação Dinâmica, da função de energia criada. A solução obtida é uma representação mais acurada para o correspondente contorno do modelo 3D do telhado. O método desenvolvido apresenta também mecanismos para realizar a compensação automática de três tipos de problemas comuns em ambientes urbanos e que podem prejudicar a extração automática de telhados: obstruções perspectivas causadas por edifícios elevados, obstruções diretas causadas por vegetação que se eleva acima do telhado e sombras adjacentes aos telhados, as quais podem ser confundidas com as bordas do telhado. Os experimentos foram realizados utilizando imagens aéreas com GSD ≈ 0,10 m e nuvem de pontos LASER com densidade média de 6 pontos/m2. Os resultados mostraram que o método funciona adequadamente na extração dos contornos de telhados em áreas contendo obstruções e sombras, apresentando valores médios de completeza e correção acima de 90%, e valores médios de RMSE abaixo de 0,5 m para as componentes E e N, e abaixo de 1 m para a componente H.
Proposição de plataforma co-design para processamento de imagens de sensoriamento remoto
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-09-17) Cardim, Guilherme Pina [UNESP]; Silva, Erivaldo Antonio da [UNESP]; Muñoz, Ignacio Bravo; Dias, Mauricio Araujo [UNESP]; Vicente, Alfredo Gardel; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
O processamento digital de imagens (PDI) consiste em uma área de grande interesse científico. Em Cartografia, o PDI é muito utilizado para extração de feições cartográficas de interesse presentes nas imagens de sensoriamento remoto (SR). Dentre as feições cartográficas, a detecção de malhas viárias é de grande interesse científico, pois proporciona a obtenção de informações atualizadas e acuradas para a realização de planejamentos urbanos. Devido à sua importância, a literatura científica possui diversos trabalhos propondo diferentes metodologias de extração de malhas viárias em imagens digitais. Dentre as metodologias, é possível encontrar metodologias propostas baseadas em lógica fuzzy, em detector de bordas e crescimento de regiões, por exemplo. Contudo, os estudos existentes focam na aplicação da metodologia de extração para determinadas áreas ou situações e utilizam recortes da imagem em seus estudos devido à grande quantidade de informações contidas nessas imagens. O avanço tecnológico proporcionou que imagens de SR sejam adquiridas com alta resolução espacial, espectral e temporal. Esse fato produz uma grande quantidade de dados a serem processados durante estudos desenvolvidos nessas imagens, o que acarreta um alto custo computacional e, consequentemente, um alto tempo de processamento. Na tentativa de reduzir o tempo de execução das metodologias de extração, os desenvolvedores dedicam esforços na redução da complexidade dos algoritmos e na utilização de outros recursos hardware disponíveis, sugerindo então, soluções que incluem o processamento a nível de software e hardware. Sendo assim, o presente trabalho apresenta uma metodologia de extração de malhas viárias que pode ser aplicada considerando diferentes tipos de vias e sob imagens de SR de alta resolução espacial com grandes dimensões. Para isso, a metodologia proposta para a extração se baseia no algoritmo de crescimento de regiões, para o qual foi proposta uma nova implementação de forma a possibilitar sua execução em uma plataforma GPU (Graphics Processing Unit) com o intuito de obter melhores desempenhos. Os resultados da extração foram avaliados estatisticamente, por métricas definidas na literatura, apresentando resultados satisfatórios, sendo verificado uma maior dificuldade em cenas mais complexas contendo vias urbanas. Em termos de desempenho, a utilização do algoritmo de crescimento de região proposto possibilitou que a metodologia de extração fosse executada com tempos inferiores a 20% quando comparado com a utilização do algoritmo anteriormente desenvolvido para a grande maioria das imagens testadas. Além disso, aplicou-se a metodologia proposta em plataforma GPU para compor o sistema co-desing proposto. O comportamento e desempenho da metodologia de extração foi avaliada em duas GPUs distintas, obtendo vantagens na execução de grandes imagens. No entanto, quando se utiliza a plataforma GPU para processar imagens menores obteve-se dois cenários distintos de acordo com a GPU avaliada. Para a GPU mais potente, obtevese vantagem, em termos de tempo de processamento, para a grande maioria das imagens. Porém ao utilizar a GPU menos potente, o custo do transporte da imagem entre a memória do computador e da GPU acarretou em um maior tempo de execução da extração. Dessa forma, essa pesquisa contribui para a literatura científica ao propor uma metodologia de extração de malhas viárias para diferentes tipos de vias, a qual pode ser aplicada às imagens de sensoriamento remoto com alta complexidade. Além disso, um sistema co-design foi gerado e avaliado em relação as vantagens e desvantagens obtidas na aplicação da metodologia de extração proposta em duas plataformas GPU distintas.
A semianalytical algorithm to retrieve the suspended particulate matter in a cascade reservoir system with widely differing optical properties
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-09-03) Bernardo, Nariane Marselhe Ribeiro; Alcântara, Enner Herenio de [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
O Material Particulado em Suspensão (MPS) é o principal componente em sistemas aquáticos. Elevadas concentrações de MPS implicam na atenuação da luz, e ocasionam alterações das taxas fotossintéticas. Além disso, a presença de MPS no sistema aquático pode aumentar os níveis de turbidez, absorver poluentes e podem ser considerados como um indicativo de descargas de escoamento superficial. Portanto, monitorar as concentrações de MPS é essencial para a gerar informações técnicas que subsidiem o correto manejo dos recursos aquáticos, prevenindo colapsos hidrológicos. O sensoriamento remoto se mostra como uma eficiente ferramenta para monitorar e mapear MPS quando comparada às técnicas tradicionais de monitoramento, como as medidas in situ. Entretanto, diante de uma grande e complexa variabilidade de componentes óticos, desenvolver modelos de MPS por meio do sinal registrado em sensores remotos é um desafio. Diversos modelos foram desenvolvidos para reservatórios, lagos e lagoas específicos. Atualmente, não há um único modelo capaz de estimar MPS em reservatórios brasileiros em cascata. Com o objetivo de estimar as concentrações de MPS de forma acurada, o objetivo desta tese foi desenvolver um modelo semi-analítico capaz de estimar valores de coeficiente de atenuação, Kd, por meio do uso dos coeficientes de absorção e espalhamento e, consequentemente, utilizar os valores de Kd para estimar as concentrações de MPS. A adoção desta estratégica se baseou na atenuação da luz ao longo da coluna da água, causada pela presença de MPS. Inicialmente, as características óticas dos reservatórios foram investigadas. Foi observado que cada reservatório apresenta um componente oticamente ativo (COA) dominante, como em Barra Bonita, o primeiro reservatório da cascata, dominado pela fração orgânica do MPS, enquanto que Nova Avanhandava, o ultimo reservatório da cascata, a fração inorgânica de MPS é dominante. Além disso, Bariri e Ibitinga, reservatórios localizados próximos à Barra Bonita, apresentaram elevadas contribuições de material orgânico dissolvido colorido (CDOM). Todas estas características implicam em diferentes propriedades bio-ópticas. Sequencialmente, a qualidade da reflectância de sensoriamento remoto (Rsr) foi avaliada por meio da comparação de quatro métodos, publicados na literatura, para remoção do efeito especular. Para validação dos resultados, o resultado das simulações obtidas via Hydrolight® foi utilizado como dado de referência. Os resultados demonstraram que o uso de um fator hiperespectral que compense a componente especular foi a melhor abordagem para calcular os dados de Rsr, reduzindo aproximadamente 30% dos erros quando comparados às outras abordagens, as quais consideraram apenas a velocidade do vento como causa do efeito especular. Por fim, modelos empíricos e semi-analíticos foram desenvolvidos, sendo que os modelos semi-analíticos apresentaram um resultado mais satisfatório para as estimativas das concentrações de MPS do que os modelos empíricos. O modelo desenvolvido na presente tese, QAATRCS, resultou em erros médios menores que 30%, enquanto que os modelos empíricos retornaram erros de até 80%. Em vista do grande intervalo de concentrações de COAs e da variabilidade ótica observada no reservatórios em cascata, o QAATRCS foi capaz de estimar de forma acurada as concentrações de MPS.
Função de mapeamento brasileira da atmosfera neutra e sua aplicação no posicionamento GNSS na América do Sul
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-04-26) Gouveia, Tayná Aparecida Ferreira [UNESP]; Monico, João Francisco Galera [UNESP]; Alves, Daniele Barroca Marra [UNESP]; Sapucci, Luiz Fernando [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Global Navigation Satellite Systems (GNSS) technology has been widely used in positioning, from day-to-day applications (metric accuracy) to applications that require high accuracy (few cm or dm). For high accuracy, different techniques may be applied to minimize the effects that the signal suffers from its transmission on the satellite to its reception. GNSS signal when propagating in the neutral atmosphere (from surface up to 50km) is influenced by hydrostatic gases and water vapor. The variation of these atmospheric constituents causes a refraction in the signal that generates a delay. This delay may cause errors of at least 2.5 m (zenith) and greater than 25 m (slant). The determination of the delay in the slanted direction (satellitereceiver) according to the elevation angle is performed by the mapping functions. One of the techniques for calculating the delay is raytracing. This technique allows us to map the actual path that the signal has traveled and to model the interference of the neutral atmosphere on it. Different approaches can be used to obtain information describing the neutral atmosphere constituents - temperature, pressure and humidity. The possibilities include the use of radiosonde measurements, weather and climate models (NWP), GNSS measurements, as well as theoretical models. Regional NWP models from the Center Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC) of the National Institute for Space Research (INPE) are a good alternative to provide atmospheric measurements, which describe the highly variable climate, according to the season and region of Brazil. In this research, these measurements were obtained from the NWP model of higher temporal (hourly) and spatial (5km) resolution, which started operations in 2018 as a regional model by CPTEC/INPE, named Weather Research and Forecasting (WRF). Considering the atmospheric variables obtained from the WRF, by applying the raytracing technique, the neutral atmosphere mapping function for Brazil and South America was developed, named Brazilian Mapping Function (BMF). BMF was used to obtain the knowledge and develop this methodology, which so far had not been carried out in Brazil. This function was evaluated in two approaches: regarding the quality of the delay; and precise point positioning (PPP) quality using BMF. In the first assessment of the zenith delay, we considered as reference the results from radiosonde and from data of four stations of the Brazilian Network for Continuous Monitoring of the GNSS Systems (RBMC), located in regions with distinct climatic characteristics (NAUS; CUIB; POLI; POAL). The period assessed was of one year of data, through which it was possible to verify the quality of the function in computing the zenith delay in the different seasons of the year. These results showed that the zenith delay obtained from BMF presented a maximum RMSE of 6 cm (in POAL) in relation to the reference data. Delay and inclined factor series were also generated, although they did not have reference data for statistical evaluation. They showed similar variability to the zenith delay (factor is the ratio between the inclined and zenith delays). In addition to these assessments, a preliminary analysis was performed to evaluate the contribution of BMF in PPP, with different strategies: one day of data processing; two stations; PPP static and kinematic mode; and different initialization times. In the quality assessment, the Vienna Mapping Function 1 (VMF1) was considered as a reference, whose results are from the global model of the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). BMF also showed promising results for the post-processing positioning mode of high accuracy in the evaluated Brazilian regions. The best performance was obtained when it was applied to determine the a priori value of the PPP delay estimate, and closest to the NWP model analysis, the WRF at 12 UTC.
Detecção automática de crateras de impacto em imagens de alta resolução espacial da superfície de Marte
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-06-19) Oliveira, Renan Furlan de; Silva, Erivaldo Antonio da [UNESP]; Pina, Pedro Miguel Berardo Duarte; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Crateras de impacto são as estruturas mais estudadas na área de ciências planetárias, devido à grande quantidade de informações que podem revelar sobre o passado, a geologia e os processos físicos de um corpo planetário. Apesar de haver várias propostas de algoritmos para automatizar o processo de detecção de crateras, esta tarefa ainda não é realizada de maneira completamente automatizada. A necessidade de investigações por métodos eficientes para detecção automática dessas estruturas é cada vez maior, visto que muitas missões estão sendo enviadas ao espaço e com os dados adquiridos cada vez mais ricos em detalhes e mais abundantes, o trabalho manual tem se tornado inviável. Nesse sentido, a presente pesquisa propõe o desenvolvimento de uma abordagem para detectar e delinear automaticamente crateras de impacto em imagens de alta resolução espacial da superfície de Marte. A abordagem baseia-se nos princípios da morfologia matemática e na utilização de técnicas e estratégias de processamento morfológico de imagens, com foco na detecção de crateras de impacto subquilométricas. Do ponto de vista metodológico, quatro etapas principais são realizadas: i) pré-processamento visando a remoção de ruídos e o realce de bordas das estruturas presentes nas cenas; ii) detecção e delineamento das estruturas candidatas a crateras de impacto, a partir da transformação watershed e estratégias da dinâmica dos contornos; iii) pós-processamento com foco no refinamento da detecção das crateras de impacto e na remoção das estruturas irrelevantes; e iv) avaliação do desempenho da detecção. Dois experimentos são realizados, o primeiro para imagens HRSC com resolução espacial de 12,5 m/pixel e o segundo para imagens HiRISE com resolução espacial de 1 m/pixel. No caso das imagens HRSC, foram detectadas crateras com raio entre 500 e 1000 metros, enquanto que no caso das imagens HiRISE, foram detectadas crateras de impacto com raio entre 30 e 500 metros. Os resultados mostram uma boa performance da detecção de crateras subquilométricas em imagens de alta resolução espacial. Para as imagens HRSC, a taxa de detecção verdadeira foi de 83,51% e a taxa de detecção falsa foi de 13,11%. Por outro lado, para as imagens HiRISE, a taxa de detecção verdadeira foi de 81,64% e a taxa de detecção falsa foi de 10,20%. Assim, conclui-se que a aplicação de operadores morfológicos em conjunto com demais estratégias de processamento de imagens, em uma sequência bem projetada, pode contribuir diretamente na solução de um problema atual no contexto da detecção de crateras de impacto na superfície de Marte, especificamente em imagens de alta resolução espacial. Espera-se ainda que os recursos e estratégias utilizados nessa pesquisa possam contribuir, de forma geral, com outros processos de detecção de feições, visando diferentes estruturas e corpos rochosos do sistema solar.
Extração e regularização de contornos de telhados de edificações a partir de dados LiDAR usando o algoritmo alpha-shape e CD-Spline
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-04-30) Santos, Renato César dos [UNESP]; Galo, Maurício [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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.
A portable mobile terrestrial system with omnidirectional camera for close range applications
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-03-13) Campos, Mariana Batista; Tommaselli, Antonio Maria Garcia [UNESP]; Honkavaara, Eija; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
This research proposes a new technique for close-range mobile data acquisition and processing, consisting of a backpacked light-weight low-cost system. This system integrates an omnidirectional camera and a GPS/IMU system (Global Positioning Systems/Inertial Measurement Unit System) with a tailored photogrammetric processing chain to obtain sensor location and 3D points coordinates using the fisheye images. Omnidirectional systems, based on multiple cameras covering a full-spherical field of view, have been used in close range photogrammetry applications. The use of omnidirectional systems is especially motivated by their 360° coverage around the sensor, which allows more features to be tracked in a single image shot, and by the light weight and low cost of some off-the-shelf omnidirectional cameras. This kind of systems have been named as Personal Mobile Terrestrial System (PMTS). There are only few studies focusing on PMTS using omnidirectional systems. This research assessed the performance of an omnidirectional PMTS based exclusively on low-cost technologies to indirectly estimate forest and outdoor urban features. An accuracy evaluation of GPS and IMU sensors and the development of rigorous photogrammetric processing considering fisheye geometry were performed. PMTS data, i.e fisheye images and navigation data, are input information for the photogrammetric process. The proposed photogrammetric process focused on omnidirectional camera modelling, feature-based matching and bundle adjustment considering fisheye geometry. Experimental assessments showed that the integrated sensor orientation approach using navigation data as the initial information and a rigorous photogrammetric process can increase the trajectory accuracy, especially in obstructed areas, such as dense tropical forests and some urban environments. Overall, using a postprocessing approach with PMTS data and ground control points, the EOPs (Exterior Orientation Parameters) were estimated with standard deviations of 0.1° for sensor attitude and centimetric accuracy for sensor position. The point cloud generated had an accuracy consistent with the range of the pixel size in the object space units in the central part of omnidirectional images (3.5–8 cm). A PMTS real-time application was simulated in laboratory. The PMTS trajectory was estimated with a planialtimetric accuracy of 0.7 m, while, the 3D map was simultaneously computed with an average accuracy ranging between 0.5 m and 2 m.
IonMAP: Sistema de assimilação de dados para o imageamento tridimensional da ionosfera no Brasil
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-01-25) Prol, Fabricio dos Santos [UNESP]; Camargo, Paulo de Oliveira [UNESP]; Muella, Marcio Tadeu de Assis; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
A considerável variação espaço-temporal da densidade eletrônica na atmosfera superior terrestre torna a ionosfera uma região de difícil modelagem. Parte dos modelos que utilizam as observáveis do Sistema Global de Navegação por Satélite (GNSS) descreve a ionosfera como uma camada fina de altitude constante. No entanto, esta camada pode ter, na realidade, mais de 1000 km de espessura. A densidade eletrônica ao longo das diversas altitudes pode ser determinada por meio de técnicas de reconstrução tomográfica, que consistem em utilizar medidas de conteúdo total de elétrons (TEC - Total Electron Content) advindas de diferentes direções/elevações. Desta forma, é possível realizar o imageamento ionosférico em três dimensões. Contudo, o uso apenas de observações de TEC na reconstrução tomográfica apresenta deficiências nas representações verticais da ionosfera. Esta limitação pode ser reduzida com a assimilação de observações de perfis ionosféricos, sendo objeto de investigação em diversos métodos de imageamento ionosférico. Existe particular interesse na assimilação de dados sobre o setor longitudinal brasileiro, pois fenômenos peculiares da ionosfera tropical podem ser estudados, tais como os efeitos da forte deriva vertical que ocorre na região equatorial durante os horários do pico de pré-reversão, a intensificação da Anomalia Equatorial de Ionização e as irregularidades no plasma ionosférico. No intuito de analisar a performance de métodos de assimilação de dados sobre a ionosfera brasileira, a presente pesquisa de Doutorado tem o objetivo de desenvolver e verificar a qualidade de um novo método de assimilação de dados construído especificamente para descrever a ionosfera da região brasileira. O método foi desenvolvido com base na revisão sobre modelos ionosféricos antecessores e os experimentos foram conduzidos com dados de ionossondas, receptores GNSS sobre a superfície terrestre e receptores instalados em satélites por meio da técnica de Rádio-Ocultação. Como resultado, novas compreensões da ionosfera foram descobertas, principalmente, no que se refere à região superior e ao posicionamento GNSS de simples-frequência. Além disso, por se tratar de um modelo tridimensional, foi possível analisar a mitigação do impacto ionosférico no posicionamento GNSS utilizando valores inclinados de TEC (Slant TEC). Vale destacar que, além da boa performance do método na estimativa do TEC e na determinação de parâmetros da região de pico e topo, o método permitiu detectar e representar bolhas ionosféricas sobre o setor brasileiro, pelo qual é um fenômeno de grande interesse devido ao seu forte impacto nos sinais transionosféricos.

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