universidade federal da bahia escola politÉcnica … · os solos são um recurso estratégico, ......
TRANSCRIPT
UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA
ESCOLA POLITÉCNICA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL
MONITORAMENTO DE EROSÃO POR IMAGENS A CURTA DISTÂNCIA
Alexandre Aquino da Cunha
Salvador
2016
UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA
ESCOLA POLITÉCNICA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL
MONITORAMENTO DE EROSÃO POR IMAGENS A CURTA DISTÂNCIA
Alexandre Aquino da Cunha
Projeto de Pesquisa apresentado ao
Programa de Pós-graduação em Engenharia
Civil como requisito parcial para aprovação
na disciplina Projeto de Mestrado (ENGM30).
Orientador: Profa. Dra. Vivian de Oliveira Fernandes
Coorientador: Prof. Dr. Mauro José Alixandrini Júnior
Agência Financiadora: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e
Tecnológico (CNPq)
Salvador
2016
FORMAÇÃO DO CANDIDATO
Engenheiro Agrimensor e Cartógrafo, formado pela Universidade Federal da
Bahia, UFBA (2015).
MEMBROS DA BANCA EXAMINADORA DO PROJETO DE MESTRADO
____________________ALEXANDRE AQUINO DA CUNHA______________
APRESENTADA AO MESTRADO EM ENGENHARIA CIVIL, DA
UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA, EM 10 DE JANEIRO DE 2017.
BANCA EXAMINADORA
_____________________________________
Prof.(a) Dr.(a) Vivian de Oliveira Fernandes
Orientador
PPEC - UFBA
_____________________________________
Prof.(a) Dr. Mauro José Alixandrini Júnior
Coorientador
PPEC - UFBA
_____________________________________
Prof.(a) Dr Júlio César Pedrassoli
DETG - UFBA
RESUMO
Os solos são um recurso estratégico, não renovável, de alta importância
social, econômica e ambiental, e sua erosão superficial representa um
significativo problema. O estudo deste fenômeno exige medições precisas da
superfície do solo. A fotogrametria digital é proposta neste trabalho como uma
técnica eficaz para tais medições, no contexto da escala do estudo
experimental. Este projeto de pesquisa tem como objetivo a proposição de um
estudo acerca da avaliação do potencial do veículo aéreo não tripulado (VANT)
ou RPA (Remotely Piloted Aircraft), como plataforma na obtenção de dados para
monitoramento de erosão, através da elaboração de uma metodologia para
monitorar processos erosivos resultantes da perfuração ou sondagem de poços
de petróleo terrestre, com geração de ortofoto e um modelo digital de elevação,
proporcionando condições de se executar medidas precisas para a quantificação
do processo erosivo. Assim, pretende-se fornecer subsídios técnicos para o
planejamento e elaboração de planos de recuperação nas áreas afetadas.
Devido ao crescente interesse em monitorar regiões propícias à erosão, existe
uma demanda crescente de utilização RPA, dado seu rápido e eficiente método
de levantamento que combina a aquisição de dados com informações adicionais,
como imagens orbitais e/ou terrestres, ortoimagens e modelos digitais de
elevação.
Palavras-chave: RPA. UAV. Erosão. Fotogrametria
SUMÁRIO
Pág. BANCA EXAMINADORA ................................................................................... 4
RESUMO ............................................................................................................ 5
SUMÁRIO ........................................................................................................... 6
ÍNDICE DE TABELAS ........................................................................................ 7
ÍNDICE DE FIGURAS ......................................................................................... 8
SÍMBOLOS E ABREVIATURAS ...................................................................... 10
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................ 11
2 OBJETIVOS ................................................................................................ 11
2.1 OBJETIVO GERAL.................................... Erro! Indicador não definido.
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ..................... Erro! Indicador não definido.
3 REVISÃO TEÓRICA ................................................................................... 13
3.1 ESTUDO BIBLIOMÉTRICO ...................... Erro! Indicador não definido.
3.2 MAPEAMENTO COM VANT ..................... Erro! Indicador não definido.
3.3 ORTOFOTOCARTA .................................. Erro! Indicador não definido.
3.4 MAPEAMENTO DE EROSÃO COM VANTErro! Indicador não definido.
4 METODOLOGIA ................................................. Erro! Indicador não definido.
5 RESULTADOS PRELIMINARES ................................................................ 21
4.1 Controle de qualidade posicional de ortofoto gerada pelo RPA (Remotely
Piloted Aircraft) Phantom 3 com receptor GNSS embarcadoErro! Indicador
não definido.
4.2 Levantamento de Patrimônio Arquitetônico com RPA: Estudo de Caso do
Conjunto Santuario São Lazaro e São Roque e Casarão Lazareto,
Salvador/Ba ...................................................... Erro! Indicador não definido.
6 CONTRIBUIÇÃO TÉCNICO CIENTÍFICA E RESULTADOS
ESPERADOS .................................................................................................... 41
7 CRONOGRAMA DE EXECUÇÃO ............................................................... 41
8 EQUIPE TÉCNICA ...................................................................................... 41
REFERÊNCIAS ................................................................................................ 42
ÍNDICE DE TABELAS
Pág.
Tabela 1: Periódicos com maior Índice de Impacto por Publicação (IPP) .... Erro!
Indicador não definido.
Tabela 1- Periódicos com maior Índice de Impacto por Publicação (IPP) ........ 15
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1: Delimitação do tema ............................. Erro! Indicador não definido.
Figura 2: Estudo bibliométrico – Filtragem de artigosErro! Indicador não
definido.
Figura 3: Quantidade de trabalhos científicos publicados por Periódico no
período de 2005 a 2017 relacionados ao tema de estudo............... Erro!
Indicador não definido.
Figura 4: Periódicos que mais publicaram artigos no tema de pesquisa no
período de 2005 a 2017 ................................ Erro! Indicador não definido.
Figura 5: Autores mais citados em trabalhos científicos da áreaErro! Indicador
não definido.
Figura 6: Ilustração demonstrando Localização da área de estudo ............. Erro!
Indicador não definido.
Figura 7: RPA utilizado para levantamento e a localização das tomadas das fotos
verticais, respectivamente ............................. Erro! Indicador não definido.
Figura 8: Ilustração demosntrando os parâmetros utilizados para cálculo do GSD
...................................................................... Erro! Indicador não definido.
Figura 9: Organograma dos métodos empregados no presente trabalho .... Erro!
Indicador não definido.
Figura 10: Ilustração demonstrando a posição das câmeras nas tomadas das
fotos verticais ................................................ Erro! Indicador não definido.
Figura 11: Ilustração demonstrando a distribuição das amostras para validação
...................................................................... Erro! Indicador não definido.
Figura 12: Ilustração demonstrando parte da ortofoto gerada pelo software
Agisoft PhotoScan 1.2.4................................ Erro! Indicador não definido.
Figura 13: Localização da área de estudo ........... Erro! Indicador não definido.
Figura 14: Disposição das tomadas fotos para recobrimento da região de estudo
...................................................................... Erro! Indicador não definido.
Figura 15: Identificação de um ponto de controle (vista superior e vista frontal)
...................................................................... Erro! Indicador não definido.
Figura 16: Nuvem densa de pontos editada com a retirada de vegetação .. Erro!
Indicador não definido.
Figura 16: Nuvem densa de pontos editada com a retirada de vegetação .. Erro!
Indicador não definido.
Figura 17: Pespectivas de 30 graus do MDE texturizado do conjunto Santuário
São Lazaro e Casarão Lazareto ................... Erro! Indicador não definido.
Figura 18: Ortofoto gerada a partir de imageamento RPA do conjunto Santuário
de São Lazaro e Casarão Lazareto .............. Erro! Indicador não definido.
SÍMBOLOS E ABREVIATURAS
CAPES COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL
DE NÍVEL SUPERIOR
CTA CENTRO TECNOLÓGICO AEROESPACIAL
GSD GROUND SAMPLE DISTANCE
GNSS GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEM
IPTU IMPOSTO TERRITORIAL URBANO
ITBI IMPOSTO SOBRE TRANSMISSÃO DE BENS IMÓVEIS
LIDAR LIGHT AETECTION AND RANGING
MDE MODELO DIGITAL DE ELEVAÇÃO
PEC - PCD PADRÃO DE EXATIDÃO CARTOGRÁFICA PARA
PRODUTOS CARTOGRÁFICOS DIGITAIS
PRADs PLANOS DE RECUPERAÇÃO DE ÁREAS DEGRADAS
RPA REMOTELY PILOTED AIRCRAFT
SIFT SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM
SIG SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICAS
VANT VEÍCULO AÉREO NÃO TRIPULADO
UAV UNMANNED AERIAL VEHICLE
UFBA UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA
1 INTRODUÇÃO
A erosão superficial do solo representa um significativo problema
ambiental. O estudo do fenômeno exige medições precisas da superfície do
solo. A erosão, entendida como um processo de degradação do solo devido à
atuação dos fatores naturais e antrópicos, tem cada vez mais merecido a
atenção dos pesquisadores, tanto no que diz respeito à manutenção da
produtividade agrícola, como no que se refere à preservação de uma forma geral.
A erosão é praticamente uma constante na área de estudo deste trabalho,
podendo ter sido causada pela abertura de locais para poços e conformação de
taludes sub-verticais sem que houvesse recuperação das áreas pela formação
de cortes ou taludes em estradas vicinais ou pelo uso indevido do solo.
A fotogrametria digital é proposta neste trabalho como uma técnica útil
para tais medições. Os recursos tecnológicos disponíveis à cartografia têm
viabilizado avanços consideravelmente importantes, principalmente através dos
softwares e equipamentos que permitem velocidade na obtenção de dados, na
troca de informações espaciais e em sofisticadas análises dos fenômenos
espaciais, Santos & Segantine (2006, p. 1). Paralelamente, o avanço tecnológico
no que diz respeito às câmeras aéreas e aos sistemas de navegação, em
conjunto com a necessidade de redução de tempo e custos nos processos de
mapeamento, fez surgir novos sistemas de aquisição de imagens aéreas, que é
o caso do veículo aéreo não tripulado. Portanto, o intuito deste trabalho é fazer
uso do VANT, do tipo remotamente pilotado (RPA), através de imagens a curta
distância, como uma nova ferramenta de mapeamento do uso do solo,
verificando-se a viabilidade e qualidade de suas informações no monitoramento
de processos erosivos. A principal hipótese levantada é que a caracterização de
processos erosivos a partir de imagens ortorretificadas e modelos digitais de
elevação gerados por aeronaves remotamente pilotadas (RPA) possuem melhor
eficiência que métodos convencionais de topografia e sensoriamento remoto
orbital.
As tentativas de automatização do processamento de dados com
características espaciais se iniciaram em meados dos anos 50, na Inglaterra e
nos Estados Unidos, com objetivo principal de reduzir os custos de produção e
manutenção dos mapas. Entretanto, dada a precariedade da informática e a
capacidade de armazenamento e processamento destes sistemas ainda não se
poderia classificá-los como sistemas de informação (CÂMARA et al. 2001).
Somente nos anos 80, com a popularização e barateamento das estações
computacionais de trabalho, bem como com a evolução dos computadores
pessoais e dos sistemas gerenciadores de bancos de dados que o uso dos
Sistemas de Informação Geográficas (SIG) foi difundido e ampliado. Neste
contexto, também durante a mesma década, ocorreram os primeiros relatos de
desenvolvimento dos RPA’s em território nacional, através do Centro
Tecnológico Aeroespacial (CTA) e do projeto Acauã (1984 - 1988), em São José
dos Campos (JORGE et al., 2011).
A aplicação deste projeto servirá como apoio para o estudo
geoambiental do recôncavo Baiano, e será de fundamental importância para o
desenvolvimento dos estudos presente e futuros. Os dados serão
disponibilizados de forma digital, e de fácil manipulação. Entre as principais
aplicações podemos citar:
- Maior qualidade e agilidade no armazenamento de informações
essenciais para a elaboração do mapa e dos estudos geoambientais;
- Suporte aos trabalhos planejamento e de campo;
- Suporte à visualização das informações;
- Facilidade no desenvolvimento, manutenção e alteração de mapas e
de outras informações geográficas; geração de mapas e de outras informações
para suporte aos PRADs (Planos de Recuperação de Áreas Degradas);
- Melhor organização das informações coletadas para os estudos e
facilidade de acesso às informações para uso, alteração e ou reinterpretação;
- Armazenamento de grandes quantidades de informações vetoriais e
raster.
Enfim, este projeto validará a potencialidade da utilização das
fotografias aéreas obtidas por VANT, mas principalmente a importância e a
viabilidade de se obter produtos cartográficos ricos em detalhes, com boa
precisão, que podem ser utilizados para o monitoramento de processos erosivos.
2 OBJETIVOS
2.1 OBJETIVO GERAL
Elaborar uma metodologia para monitorar processos erosivos
resultantes da perfuração ou sondagem de poços de petróleo terrestre baseadas
em imagens a curta distância.
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Delimitar quais processos erosivos podem ser monitorados por
imagens;
- Verificar a aplicabilidade do sensoriamento remoto por imagens a curta
distâncias para auxílio na avaliação e monitoramento de impactos ambientais
causados por erosão;
- Parametrização técnicas de vant e fotogrametria terrestre mais
adequados para viabilizar a aplicação em análise;
- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx;
3 REVISÃO TEÓRICA
3.1 ESTUDO BIBLIOMÉTRICO
Com o objetivo de identificar estudos internacionais, com maior fator de
impacto, relacionados com fotogrametria aplicada, foi realizado um estudo
bibliométrico, de 2005 a 2017, em periódicos científicos digitais com o intuito de
analisar a produção científica dos autores com maior fator de contribuição.
Bibliometria é um conjunto de leis e princípios empíricos que contribuem para
estabelecer os fundamentos teóricos da Ciência da Informação. O termo
statistical bibliography – hoje Bibliometria – foi usado pela primeira vez em 1922
por E. Wyndham Hulme, antecedendo à data a qual se atribui a formação da
área de Ciência da Informação, com a conotação de esclarecimento dos
processos científicos e tecnológicos, por meio da contagem de documentos.
A metodologia adotada para fundamentar o estudo foi uma pesquisa com
abordagem aplicada com as técnicas bibliométricas, aliando-se a pesquisa
exploratória. Como resultados, identificou-se o perfil dos autores que contribuem
no periódico junto ao tema de estudo deste projeto. Como marco inicial,
estruturou-se a delimitação do tema como demonstrado na figura abaixo:
Figura 1- Delimitação do tema
Na base de dados da plataforma Scopus deu-se início ao estudo
bibliométrico. Foram inseridas palavras chaves para filtragem de trabalhos
relacionados ao tema de pesquisa.
Figura 2 - Estudo bibliométrico – Filtragem de artigos
CIÊNCIA NORMAL
ENGENHARIA
ENGENHARIA CIVIL
TRANSPORTES E INFORMAÇÕES ESPACIAIS
CARTOGRAFIA E GEODÉSIA
AEROFOTOGRAMETRIA
Fonte: Banco de dados do Scopus, 2016
Os periódicos encontrados foram todos publicados em revistas
internacionais, classificados no fator de impacto entre A1 e A2 pela CAPES.
Destes, foram selecionados os 10 periódicos com maior fator de impacto,
conforme listados na tabela 1.
Tabela 1- Periódicos com maior Índice de Impacto por Publicação (IPP)
PERIÓDICO IPP
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 5,572
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 5,125
Photogrammetric Record 2,075
Remote Sensing of Environment 6,637
23015
21015
15778
9877
400
5000
10000
15000
20000
25000
UAV UAV UAV Unmanned Aerial
Vehicles (UAV)
EROSION
2005-2017
Engenharia
2005-2017
Engenharia
2005-2017
Engenharia
Unmanned
Aerial Vehicles
International Journal of Applied Earth Observation and
Geoinformation 3,748
Automation in Construction 3,543
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 3,805
Landslides 3,049
IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 3,177
Sensors 2,084
Fonte: Banco de dados do Scopus, 2016
Na etapa seguinte realizou-se uma nova filtragem nos periódicos no
intervalo de 2005 a 2017 relacionados ao tema de estudo, quantificando a
quantidade de trabalhos científicos publicados no período, vide figura 3.
Figura 3. Quantidade de trabalhos científicos publicados por Periódico no período de
2005 a 2017 relacionados ao tema de estudo
A figura 4 indica os periódicos que mais publicaram no período de 2015
a 2017.
14
22
23
26
26
40
52
55
58
89
0 20 40 60 80 100
SENSORS
LANDSLIDES
REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT
AUTOMATION IN CONSTRUCTION
IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION …
ISPRS JOURNAL OF …
PHOTOGRAMMETRIC RECORD
IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE …
INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED …
IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE …
Fonte: Banco de dados do Scopus, 2016
Figura 4 -Periódicos que mais publicaram artigos no tema de pesquisa no período de 2005 a
2017
Fonte: Banco de dados do Scopus, 2016
A figura 5 mostra os 10 autores com maior número de publicações
científicas relacionadas ao tema.
Figura 5: Autores mais citados em trabalhos científicos da área
Fonte: Banco de dados do Scopus, 2016
21
35
45
47
55
71
74
78
78
84
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
PETER, KD
RATHINNAM, S
TEMPLETON, T
ZHOU, G
SIEBERT, S
D'OLEIRE-OLTMANNS
LIN, Y
JAAKKOLA, A
NEX, F
NAGAI, M
ANO (QUANTIDADE PUBLICAÇÃO DA ÁREA)
PERIÓDICO 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 0 0 1 2 2 5 4 6 6 9 11 8 1
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 0 0 0 0 1 1 1 3 7 3 13 11 0
Photogrammetric Record 0 0 4 1 1 6 9 8 11 5 4 3 0
Remote Sensing of Environment 0 0 0 0 1 2 0 2 1 5 7 5 0
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 0 0 0 0 5 11 8 14 6 3 9 2 0
Automation in Construction 0 0 1 1 1 0 0 0 5 6 9 3 0
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 0 0 2 3 11 1 9 10 5 21 14 13 0
Landslides 0 0 0 0 0 1 5 2 6 4 3 1 0
IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 0 0 2 0 0 2 3 0 1 2 13 3 0
Sensors 0 0 0 0 1 0 1 3 2 2 3 2 0
Na finalização da pesquisa bibliométrica foi realizado um panorama geral
dos artigos relacionados, com o objetivo de conhecer quais periódicos, campo
de estudo e autores publicaram dentro do escopo selecionado para a revisão
bibliométrica.
O artigo Airborne laser scanning for riverbank erosion assessment avalia
o uso de LIDAR aerotransportado para monitorar os sedimentos de fósforo
provenientes da erosão das margens do rio. O artigo Applying close range digital
photogrammetry in soil erosion studies utiliza a fotogrametria digital através do
laser Scanner Terrestre para estudos da erosão do solo. Ambos os artigos
chegam a resultados satisfatórios, mas utilizam equipamento de alto custo.
O artigo Assessment of erosion, deposition and rill development on
irregular soil surfaces using close range digital photogrammetry aborda a
fotogrametria terrestre, com imagens a curta distância e modelos digitais de
elevação, para monitorar transportes de sedimentos provenientes da erosão.
Esse método se mostra eficaz, porém para grandes áreas demanda muito tempo
em campo, se tornando inviável.
O trabalho Combined digital photogrammetry and time-of-flight laser
scanning for monitoring cliff evolution associa a fotogrametria terrestre e o laser
Scanner, produzindo bons resultados, mas sendo ineficientes no tempo de coleta
e alto custo de equipamentos. O artigo Determination of land degradation causes
in Tongyu County, Northeast China via land cover change detection utiliza o laser
Scanner associado a imagens de satélite Landsat para identificar regiões em
degradação. Já o artigo Digital close range photogrammetry for measurement of
soil erosion utiliza somente as imagens de satélite, fazendo analise temporal,
mas produz ortofotos, limitando a escala de projeto. O artigo Digital close range
photogrammetry for measurement of soil erosion, através da sobreposição de
imagens, gera modelos digitais para cálculo de volume para verificar mudanças
geomorfológicas em grande escala, e da mesma forma que o artigo anterior,
limita-se na escala do produto.
Os outros artigos filtrados na base de dados do Scopus abordam os
temas já citados acima. Dessa forma, torna-se necessário mais estudos
utilizando o RPA como plataforma de obtenção de dados para estudos no
monitoramento de erosão, dado seu baixo custo e a possibilidade de
acoplamento de câmeras com resoluções propícias a gerar produtos com
excelente acurácia.
3.2 MAPEAMENTO COM VANT
O termo VANT é o mais utilizado para classificar os Veículos Aéreos Não
Tripulados ou UAV (Unmanned Aerial Vehicle), ou seja, que tenham autonomia
de voo sem piloto, também chamados de RPA (Remotely-Piloted Aircraft) ou
RPAS (Remotely-Piloted Aircraft Sistem). A possibilidade de aquisição de
imagens por esses equipamentos tem se difundido nos últimos anos,
aumentando a insegurança no espaço aéreo. Sendo assim, surge necessidade
de uma regulamentação detalhada e métodos que auxiliem na integração segura
desses veículos ao espaço aéreo controlado.
Recentemente, o Departamento de Controle do Espaço Aéreo – DECEA,
Órgão Central do Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (SISCEAB),
que tem a competência de legislar acerca dos procedimentos para o acesso ao
Espaço Aéreo, publicou a Instrução do Comando da Aeronáutica ICA-100-40-
DECEA, com o objetivo de regulamentar os procedimentos e responsabilidades
necessários para o acesso seguro ao espaço aéreo por Sistemas de Aeronaves
Remotamente Pilotadas (RPAS). A referida ICA 100-40-DECEA estabelece três
classes para os RPAS (até 2 kg, acima de 2 kg até 25 kg e acima de 25 kg) e
fixa critérios para o acesso seguro ao Espaço Aéreo Brasileiro. (Brasil, 2015).
3.3 ORTOFOTOCARTA
A Ortofotocarta Digital é um produto cartográfico considerado
geometricamente equivalente a uma carta topográfica que, além de traços,
disponibiliza a representação da imagem da área mapeada. Este produto é
obtido por meio de um processo conhecido como retificação diferencial, para o
qual é fundamental um bom MDT, que permite a correção de algumas distorções
da imagem. Sendo assim, a projeção central ou perspectiva da fotografia é
transformada em projeção ortogonal, corrigindo-se principalmente as distorções
causadas pelo deslocamento devido ao relevo e pela inclinação da câmara.
(MIKHAIL et al., 2001) De acordo com Andrade (1998), para construir uma
ortoimagem a partir de uma imagem digital, há que se considerar um novo
arranjo dos pixels, uma vez que as coordenadas resultantes da ortoretificação
não se ajustam à malha regular da ortoimagem e um processo de interpolação
deve ser aplicado para resolver este problema.
3.4 MONITORAMENTO DE EROSÃO DE SOLO
O monitoramento de erosão se refere às mensurações sistemáticas de
um processo erosivo, sendo necessárias coletas de dados em intervalos fixos ou
mesmo variados em tempo, de acordo com a necessidade. Dentre as técnicas
de monitoramento, diretamente em campo, as mais conhecidas são o
monitoramento de erosão por estações experimentais, o monitoramento de
voçorocas, feito por meio de estacas fixadas ao redor das mesmas e os
chamados pinos de erosão que são fixados no solo para monitorar a perda de
solo por erosão em lençol. (GUERRA, 2005)
As voçorocas são feições erosivas de grande porte, geralmente
provocadas por aprofundamento de ravinas e/ou processo erosivo por
escoamento subsuperficial, produzindo paredes laterais íngremes e fundo
achatado. (SUERTEGARAY, 2004)
4 METOLOGIA
Será utilizado o método experimental, pois as variáveis são manipuladas
de maneira preestabelecida e seus efeitos suficientemente controlados. A
pesquisa inicia-se com o estudo bibliométrico na base de dados do Scopus. A
partir desse estudo, será realizado o aprofundamento do referencial teórico
relacionado ao tema, e assim será desenvolvida uma metodologia de campo
(plano de voo, avaliação de perímetro, pontos de controle) para obter os
resultados esperados.
Estudos de caso serão realizados em regiões de pequena escala de
tamanho, para possíveis ajustes na metodologia serem feitos. Após essa etapa,
serão realizados voos em escalas maiores na região de estudo. A metodologia
será adaptada a partir dos resultados de campo, para obter melhores resultados.
Neste trabalho, será utilizado um VANT fabricado pela DJI, modelo
phantom 2 vision, de asa rotativa que proporciona as condições exigidas para a
execução dos experimentos. Quanto à segurança das operações, vale ressaltar
que este equipamento conta com motor elétrico, permitindo autonomia de 23
minutos por bateria utilizada, monitorado e controlado remotamente através de
um software de comando, sistema inercial integrado e sistema de navegação
baseado em GNSS (Global Navigation Satellite System).
5 RESULTADOS PRELIMINARES
Testes preliminares foram realizados, e posteriormente publicados
através de artigos, para obter segurança e mais conhecimento dos produtos
resultantes do RPA utilizado na pesquisa.
5.1 Controle de qualidade posicional de ortofoto gerada pelo RPA (Remotely Piloted Aircraft) Phantom 3 com receptor GNSS embarcado
Nessa primeira etapa realizou-se um controle de acurácia posicional de
um produto cartográfico gerado pelo RPA, visto que a ausência de dados
precisos implica no fornecimento de informações não confiáveis, que
consequentemente irão gerar erros comprometedores à qualidade dos estudos,
promovendo desperdícios de verbas destinadas às soluções de problemas
O presente estudo utilizou um RPA (Remotely Piloted Aircraft) de asa
rotativa Phantom 3 na obtenção de dados aplicados a atualização cadastral de
pequenas áreas com mapeamento urbano, e posteriormente foram realizados
testes estatísticos para avaliar possíveis erros na qualidade posicional do
produto digital gerado (Ortofoto). O RPA utilizado no levantamento possui em
seu sistema embarcado um receptor GNSS de navegação, que é responsável
por executar a missão programada em escritório e gravar a posição onde cada
imagem foi tomada. Para o desenvolvimento do estudo foram estabelecidos uma
série de boas práticas para o levantamento, que incluem técnicas de
reconhecimento, identificação de obstáculos e obstruções, planejamento de
cobertura fotogramétrica e segurança. O trabalho determinou a acuraria do
mapeamento realizado a partir do receptor GNSS embarcado no Drone, para
escala 1:5000, e análise de tendência. Justifica-se o estudo para referida escala,
pois a mesma abrange diversas aplicações cadastrais. Segundo Idoeta (2004) a
escala 1:5000 é adequada para a gestão municipal em planejamento e controle.
Seu uso abrange: Planta de referência cadastral, Planta de valores genéricos
para lançamento de IPTU e ITBI, Planta de Infraestrutura, Planta de
equipamentos sociais e de equipamentos de lazer, cadastro de sinalizações,
cadastro de peças hidráulicas, cadastro de publicidade e propaganda, cadastro
de estruturas primárias e de transformadores de rede elétrica de distribuição e
assemelhados. O mosaico gerado alcançou a resolução espacial de 2,6cm. Com
os resultados do estudo busca-se mostrar as potencialidades dos RPAs
Phantom 3 para a atualização cadastral com mapeamento urbano, dado o custo
x benefício favorável do equipamento.
A área de estudo está situada na Universidade Federal da Bahia (UFBA),
que é uma instituição de ensino superior pública brasileira, considerada a maior
universidade do estado da Bahia, com sede na cidade de Salvador. A região do
voo está localizada no Campus de Ondina, e possui uma área aproximada de
79.000 m², figura 6.
- Materiais
Neste estudo foram utilizados: - RPA DJI phantom 3: utilizado para obtenção das imagens da área; - Computador com Sistema Operacional Windows 10 Pro, processador Intel
core i7 3930K de 6 núcleos, placa mãe Asus Rampage IV, placa de vídeo Nvidia GeForce GTX 780 TI e 16GB de RAM DDR3;
- Software Agisoft PhotoScan 1.2.4: para processamento de imagens provenientes do Drone para gerar o modelo tridimensional (3D).
- Métodos
Processo de Levantamento e Extração com Drone
O voo feito com o RPA foi conduzido a uma altura média de 60 metros,
em aproximadamente 10 minutos de voo, sendo coletada uma média de 241
fotos verticais, com aproveitamento de 183 fotografias. O Phantom é da
empresa chinesa DJI Innovations, é equipado com uma câmera de sensor fixo
Figura 6 – Ilustração demonstrando Localização da área de estudo
Sony EXMOR de 1/2,3 polegadas com 12,4 MP de resolução, que faz par com
uma lente de abertura f/3.61. O ISO máximo para fotos foi de 1.600. A velocidade
do obturador foi de 1/8.000 de segundo, garantindo a captura de imagens
“congeladas” até mesmo em objetos em movimento. Estava equipado com uma
bateria de 4.480 mAh, com autonomia de aproximadamente 23 minutos. A fim
de obter resultados com menos interferências atmosféricas, as condições
clima/tempo foram checadas para evitar o levantamento em horários e dias
inviável a equipe. Por isso, foi escolhido um horário com o objetivo de evitar que
as sombras provocadas pela inclinação do sol ofusquem detalhes da geometria.
Este RPA (Figura 7) é um sistema estruturalmente fabricado com plástico sólido
de alta resistência e com peças metálicas parafusadas.
Figura 7 – RPA utilizado para levantamento e a localização das tomadas das fotos verticais,
respectivamente.
Fonte: http://www.dji.com/
Para captação direta de imagens digitais usamos o termo GSD (Ground
Sample Distance). O GSD representa o tamanho real, em unidades do terreno,
que um determinado pixel representa em função da resolução de uma imagem.
O GSD é diretamente relacionado com a altura da aeronave em relação ao solo,
da distância focal da câmera e do tamanho do pixel no CCD, é possível verificar
na figura 8.
Figura 8 – Ilustração demosntrando os parâmetros utilizados para cálculo do GSD.
Fonte: Adaptado de Neto (2015).
Os principais parâmetros utilizados para cálculo do GSD são
apresentados na Tabela 2.
Tabela 2 – Parâmetros do voo
Parâmetro Descrição
b 0,156 = Tamanho do pixel no CCD (μm)
ƒ 3,61 = Distância focal da câmera (mm)
H 60,0 = Altura de voo (m)
imW 4000 = Largura da imagem (pixels)
imH 3000 = Altura da imagem (pixels)
GSD 2,6 = Ground Sampling Distance (cm)
A metodologia empregada para a execução deste trabalho encontra-se
descrita no organograma da Figura 9. No estudo preliminar foram realizadas
visitas de reconhecimento para identificação de obstáculos, obstruções e local
adequado para decolagem. Também nesta fase foram escolhidos os locais dos
pontos de controle. Após essa etapa, foi realizado o plano de voo, seguido da
aquisição das imagens com voo único.
Figura 9 – Organograma dos métodos empregados no presente trabalho
O horário foi entre 11h21min e 11h28min da manhã. O voo foi realizado
em ótimas condições de visibilidade e ocorreu em condições normais de
planejamento e execução. Foi utilizada uma sobreposição longitudinal de 80% e
transversal de 60% com fotos verticais. A figura 10 ilustra as posições das
câmeras nas tomadas das fotos.
Figura 10 – Ilustração demonstrando a posição das câmeras nas tomadas das fotos verticais
- Processamento e geração da ortofoto
Em laboratório foi realizado o processamento das imagens baseando-se
SIFT (Scale Invariant Feature Transform) onde pontos são identificados e
extraídos automaticamente das imagens e armazenados em banco de dados.
Sucessivamente imagem a imagem o algoritmo identifica pontos homólogos em
novas imagens comparando pontos candidatos aos correspondentes baseando-
se na distância euclidiana dos vetores de posição. Com pontos fotogramétricos
identificados se realiza uma orientação absoluta com o uso do posicionamento
do centro perspectivo de cada tomada. Esse processo foi implementado na
aplicação Agisoft PhotoScan 1.2.4. Ele é um software russo que já era utilizado
para modelagens 3D, e o foco do software era a fotogrametria terrestre e geração
de modelos tridimensionais de prédios, estátuas, monumentos, etc. Com o
crescimento acelerado do mercado dos RPA’s, os desenvolvedores adaptaram
este software para processar imagens de aéreas provenientes de RPA’s, com o
algoritmo de busca baseado no SIFT, este software é capaz de processar
milhares de imagens em um tempo relativamente curto (o tempo vai ser
proporcional à configuração do processador e placa de vídeo). O fluxo de
trabalho do Agisoft PhotoScan consiste em 3 principais passos. O primeiro é o
alinhamento das imagens, utilizando algoritmos de identificação de pontos
comuns, que permitem fazer a orientação relativa das fotografias para um
sistema de coordenadas tridimensional arbitrário. Neste processo de ajuste de
feixes é gerada uma nuvem de pontos esparsa e é efetuada uma autocalibrarão
da câmara, com a determinação de uma distância focal melhorada, ponto
principal e parâmetros de distorção radial.
Na segunda etapa, baseada na posição relativa de cada câmara, é
construída a nuvem de pontos densa, que possibilita determinar informação de
profundidade e completar a nuvem esparsa anterior. Este processo gera milhões
de pontos, e estes pontos podem ser classificados e editados. A terceira e final
fase do workflow consiste na construção do modelo 3D, onde os pontos da
nuvem densa são ligados, de modo a construir uma malha de triângulos
recorrendo a algoritmos de triangulação. Este workflow é essencialmente usado
para qualquer tipo de dados, existindo outras ferramentas específicas, como é o
caso da implementação de pontos de controlo, que serve para a exportação de
mosaicos e de Modelos Digitais de Terreno.
Para este trabalho, inicialmente, foi realizada a seleção e a filtragem das
fotografias. A seleção foi realizada manualmente, antes das fotografias serem
adicionadas à ferramenta computacional, excluindo aquelas que apresentaram
problemas de qualidade decorrentes da inclinação da aeronave no momento da
tomada da fotografia (fotografias inclinadas); da variação da altitude do RPA
entre tomadas consecutivas (escala); e da deriva da mesma provocada pelo
vento (arrasto). No processamento seguem-se as etapas de alinhamento das
tomadas, otimização do alinhamento, construção de uma nuvem densa de
pontos, construção de um modelo poligonal de interpolação (poligonal mesh
model), edição da geometria, construção de modelo digital de elevação,
texturização e ortomosaico. No alinhamento das tomadas são detectados pontos
homólogos entre as regiões de sobreposição das imagens criando uma nuvem
esparsa de pontos e estimada a posição de cada tomada do recobrimento da
área. Os parâmetros utilizados nesse estágio são grau de acurácia na definição
dos pontos homólogos, modo de seleção de pares (para os casos de se ter ou
não posições aproximadas nas tomadas) e quantidade limite de pontos
candidatos ou chave e de ligação de faixas. O limite de pontos candidatos indica
quão fina será a varredura na imagem para busca de pontos individualizados
que serão utilizados como candidatos para pontos homólogos nos modelos e
entre faixas do bloco de recobrimento.
A construção da nuvem densa de pontos, é a etapa de densificação dos
pontos fotogramétricos onde são refinados os parâmetros de posição da câmera
no instante da tomada de cada imagem e sal calculados a partir da nuvem
esparsa uma nuvem densa de pontos. Nessa etapa pode-se lançar mão da
identificação de pontos de apoio com coordenadas conhecidas eles auxiliam o
refinamento do georreferenciamento do bloco de recobrimento, são parâmetros
do algoritmo a definição fina ou grosseira da nuvem e o filtro de profundidade
que faz menção a capacidade de identificação de padrões mais complexos
intratexturizados. Foi gerada então o mosaico de ortofoto, a partir de
imageamento RPA.
- Obtenção e distribuição das amostras de controle
O processo de validação para análise de precisão e de tendência foi
baseado na análise das discrepâncias entre as coordenadas obtidas através de
uma planta digital, obtida através de um levantamento topográfico da área de
estudo e as obtidas na imagem da ortofoto gerada a partir do RPA Phantom 3.
A planta utilizada como referência foi classifica como Classe A a partir da análise
dos valores do PEC e EP para a escala 1:2000, (CUNHA, 2015). Dessa forma,
foi utilizado o método relativo para controle de qualidade posicional.
Para escolha das amostras, buscou-se uma distribuição equilibrada dentro
da área de estudo, de forma a abranger toda região. A Figura 11 apresenta a
distribuição dos pontos notáveis (amostras) pela área de estudo. Os
cruzamentos e bifurcações, foram considerados importantes planimetricamente,
pois facilitam a identificação.
Figura 11 – Ilustração demonstrando a distribuição das amostras para validação
- Análise de Acurácia
Para realizar a análise de acurácia foi utilizado o PEC-PCD (Padrão de
Exatidão Cartográfica da Planimetria dos Produtos Cartográficos Digitais) e o EP
(Erro Padrão), conforme valores adotados no Brasil ET-CQDG para escala
1:5000. Para o cálculo da análise da acurácia foi verificado, a partir de amostras
de discrepâncias se o valor do desvio-padrão populacional das amostras é
estatisticamente menor do que o valor limite admissível em precisão de acordo
com o PEC-PCD para o caso da legislação brasileira atual. Para isso, foi
realizado o teste do Qui-Quadrado, pois este possibilita estimar, dentro dos
limites de confiança, o desvio-padrão populacional a partir do desvio-padrão
amostral.
- Análise de Tendência
A análise de tendência pela distribuição t-Student possibilita o uso de
amostras pequenas (no mínimo 20 amostras) ou grandes, a partir dos resíduos
das diferenças entre as coordenadas de pontos notáveis obtidas no produto
cartográfico e em levantamentos ou documentos de referência (VIEIRA E
GENRO, 2011). Segundo Silva (2009), para análise de tendência verifica-se se
a média das discrepâncias pode ser considerada estatisticamente igual a zero.
Se o valor calculado de “t” estiver fora do intervalo estabelecido pelo nível de
significância, a base cartográfica não pode ser considerada livre de erros
sistemáticos. O inverso, ou seja, se o valor encontrado satisfizer a condição
disposta pelo intervalo, o produto pode ser aceito como livre de erros
sistemáticos.
- Resultados
O trabalho determinou a análise de precisão e análise de tendência para
escala 1:5000 do mapeamento realizado a partir do RPA Phantom 3 com
receptor GNSS de navegação embarcado. O mosaico de ortofoto (figura 12)
gerado alcançou a resolução espacial de 2,6cm.
Figura 12– Ilustração demonstrando parte da ortofoto gerada pelo software Agisoft PhotoScan
1.2.4
A tabela 3 apresenta as discrepâncias entre as coordenadas dos pontos
coletados na ortofoto e suas coordenadas homólogas adquiridas na planta
topográfica utilizada como referência.
Tabela 3 – Discrepância das coordenadas dos pontos da ortofoto e suas coordenadas homólogas
adquiridas na planta topográfica.
DISCREPÂNCIAS
PONTO Delta (E) Delta (N)
Ponto 01 0,410 -1,104
Ponto 02 0,030 1,090
Ponto 03 0,332 0,449
Ponto 04 -0,182 -0,790
Ponto 05 0,264 1,451
Ponto 06 0,343 0,056
Ponto 07 0,852 1,050
Ponto 08 0,272 0,384
Ponto 09 -0,415 0,241
Ponto 10 -0,740 0,524
Ponto 11 -0,146 0,628
Ponto 12 -0,010 0,496
Ponto 13 0,549 -0,147
Ponto 14 0,322 0,328
Ponto 15 0,379 0,310
Ponto 16 -0,102 0,536
Ponto 17 0,755 -0,154
Ponto 18 -0,649 0,021
Ponto 19 0,681 0,567
Ponto 20 -0,455 0,359
A tabela 4 a seguir exibe a classificação do Padrão de Exatidão
Cartográfica para Produtos Cartográficos Digitais (PEC-PCD) planimétrico
estabelecida na Especificação Técnica para a Aquisição de Dados Geoespaciais
Vetoriais (ET-ADGV, 2012) em que os valores estabelecidos na mesma são
diretamente proporcionais ao fator de escala determinado pelo produto
cartográfico gerado. Partindo das amostras tratadas estatisticamente, realizou-
se os testes de qualidade cartográfica para análise de precisão, utilizando como
referência valores do PEC e EP para escala 1:5000 (tabela 5), segundo
metodologia apresentada, chegou-se nos seguintes resultados apresentados na
tabela 4.
Tabela 4 – Valores do PEC e EP para a escala 1:5000
PEC-PCD
1:5.000
PEC (m) EP (m)
A 1,40 0,85
B 2,50 1,50
C 4,00 2,50
D 5,00 3,00
Tabela 5 – Resultado do teste Qui-Quadrado
Teste Qui-Quadrado
PEC-PCD Delta (E) Delta (N)
A 10,940 18,187
B 3,513 5,840
C 1,265 2,102
D 0,878 1,460
Qui-Quadrado Tabelado 34,382
A partir da análise do erro padrão e consultando a tabela 4, referente aos
valores do PEC e EP para a escala 1:5000, conclui-se que o produto digital se
enquadra na classe A na escala referida. O qui-quadrado teórico tabelado para
os parâmetros envolvidos foi 34,382. A tabela 6 representa os resultados do teste
t Student.
Tabela 6 – Resultado do teste T de Student
T-Student
Tabelado (95%) 1,729
Delta (E) 1,221 PASSOU
Delta (N) 2,394 NÃO
PASSOU
No nível de significância de 90%, as hipóteses nulas (teste t de Student)
para as componentes E, N e consequentemente para a resultante planimétrica
foi aceita para as coordenadas E e não passou para as coordenadas N, logo
verificou-se a inexistência de erros sistemáticos para E. A presença de erros
sistemáticos para as coordenadas N indicam que, para esta direção, foi
manifestada uma tendência constante ou variável com o tempo, ou seja, a
estimativa de precisão do posicionamento destas coordenadas é afetada quando
analisadas em relação à média e o desvio padrão do conjunto total de amostras
previamente estabelecidas e, a partir da identificação e normatização das
discrepâncias encontradas, corrigir os erros apresentados. Dessa forma, na área
de estudo analisada e no método de mapeamento desenvolvido, a presença de
erros sistemáticos em tal direção pode ser justificada com alguns fatores que
parte desde os parâmetros utilizados para o mapeamento realizado ou até a
precisão dos equipamentos utilizados para a realização da mesma, uma vez que
dizem respeito a aspectos rotineiros que se identificados podem ser facilmente
corrigidos.
- Considerações
A avaliação de qualidade posicional planimétrica realizado através de
testes estatísticos apresentou resultados que indicam a constância geométrica
da ortofoto digital, classificada como de Classe A para planimetria na escala de
1:5000. A ortofoto gerada pode ser utilizada na vetorização de elementos do
entorno da área de estudo, atendendo bem para escala testada. Deve-se
ressaltar que a precisão e acurácia necessária ao arquivo digital dependem da
finalidade do produto. Assim, o usuário deve saber claramente qual o erro que
ele pode aceitar, de modo a não rejeitar desnecessariamente produtos de classe
B, C ou mesmo inferior. Ou, caso necessite maior precisão, rever a qualidade do
original e minimizar os erros do processo.
Realizou-se uma investigação com relação ao teste estatístico que vem
sendo utilizado na prática para a análise de tendência, o qual usa a distribuição
t de Student. Após verificação das hipóteses, no nível de significância de 90%,
verificou-se a existência de erros sistemáticos na planta digital, dentro deste
intervalo de confiança, para o norte.
É válido ressaltar que a acurácia encontrada na aplicação dos testes
amostrais a partir do PEC-PCD é diferente do calculado pelo GSD, uma vez que
a mesma determina os valores estabelecidos em relação ao pixel do produto
cartográfico o que utiliza parâmetros diferentes na determinação dos atributos,
em detrimento do cálculo da acurácia posicional que se baseia no método de
levantamento estabelecido (GPS de navegação) e na realização do controle de
qualidade.
Finalmente, seria interessante que houvesse uma divulgação de trabalhos
desta natureza de modo apresentar a qualidade de um produto cartográfico
disponível a partir da utilização de determinado equipamento. Pode-se observar
ao longo do desenvolvimento deste trabalho que com as tecnologias existentes
atualmente de RPA, é possível efetivar um trabalho de qualidade, em pequenas
áreas, com um custo relativamente baixo (Entre 400 e 1300 dólares, a depender
do modelo do vant modelo Phantom).
5.2 Levantamento de Patrimônio Arquitetônico com RPA: Estudo de Caso
do Conjunto Santuario São Lazaro e São Roque e Casarão Lazareto,
Salvador/Ba
O presente estudo utilizou um RPA (Remotely Piloted Aircraft) Phantom 3
na obtenção de dados aplicados ao mapeamento do Conjunto Santuário São
Lázaro e São Roque e Casarão Lazareto com vistas a desenvolver prerrogativas
técnicas relacionadas ao recobrimento fotogramétrico no uso de RPAs no
levantamento e gestão de Patrimônio Histórico. Para o desenvolvimento do
estudo foram estabelecidos uma série de boas práticas para os levantamentos
que incluem técnicas de reconhecimento, pré-sinalização de pontos de apoio,
identificação de obstáculos e obstruções, planejamento de cobertura
fotogramétrica e segurança. Foram realizadas 3 campanhas de levantamento,
uma delas sendo mapeamento topográfico convencional.
No voo do equipamento foi possível mapear toda a propriedade que abriga
o Conjunto Santuário São Lázaro e São Roque e Casarão Lazareto e levantar
suas fachadas com tomadas de fotografias em diferentes angulações. Com os
dados obtidos foi possível a produção de um mosaico e modelo digital de
elevação. Para o georreferenciamento das imagens e posteriormente do
mosaico produzido foi utilizado o equipamento GNSS topográfico para a
determinação dos pontos pré-sinalizados em solo. O mosaico gerado alcançou
a resolução espacial de 3,16cm. Com os resultados do estudo busca-se mostrar
as potencialidades dos RPAs para o mapeamento e monitoramento do
patrimônio arquitetônico cultural brasileiro. Na figura 13 é possível identificar a
região de estudo.
Figura 13 - Localização da área de estudo
- Processo de Levantamento e Extração
O voo feito com o RPA foi conduzido a uma altura média de 50 metros,
em 10 minutos de voo, com disparo de câmera a cada 2 segundos, sendo
coletada uma média de 200 fotos, entre fotos verticais e oblíquas de 30º,
conforme figura 14.
Figura 14 - Disposição das tomadas fotos para recobrimento da região de estudo
Os principais parâmetros utilizados para cálculo do GSD são apresentados na
Tabela 7:
Tabela 7 - Parâmetros do voo
Parâmetro Descrição
b 0,16 = Tamanho do pixel no CCD (μm)
ƒ 3,61 = Distância focal da câmera (mm)
H 70,00 = Altura de voo (m)
imW 4000 = Largura da imagem (pixels)
imH 3000 = Altura da imagem (pixels)
GSD 3,16 = Ground Sampling Distance (cm)
- Materiais
Neste estudo foram utilizados:
RPA DJI phantom 3: utilizado para obtenção das imagens da área;
Um receptor GNSS Ashtech ProMark 120, um bipé, um bastão e uma
trena de 3 metros;
SoftwareTopcon Tools v.7.5.1: software de pós-processamento onde foi
executado o transportes de coordenadas dos pontos de controle;
Software Agisoft PhotoScan 1.2.3: para processamento de imagens
provenientes do Drone para gerar o modelo tridimensional (3D). Neste
momento foi inserida as coordenadas dos pontos de controle, para
processar as imagens.
- Métodos
No estudo preliminar foram realizadas visitas de reconhecimento para
identificação de obstáculos, obstruções e local adequado para decolagem.
Também nesta fase foram escolhidos os locais dos pontos de controle. Após
essa etapa, foi realizado o plano de voo, seguido da aquisição das imagens com
voo único. Em laboratório foi realizado o processamento dos pontos através do
software Agisoft PhotoScan 1.2.3.
- Pontos de controle
Para os pontos de controle além dos pontos pré-sinalizados foram
escolhidos detalhes que estariam visíveis na imagem como no terreno, como por
exemplo o canto de uma faixa de estacionamento, o canto de uma
esquina,enfim, intersecções visíveis. Com isso o projeto ganhou uma velocidade
maior em sua execução, já que é possível iniciar a coleta dos pontos de controle
com grande antecedência ao voo ou até após a execução do voo, já que estes
alvos naturais, de antemão, não serão removidos do solo. Com os valores das
coordenadas dos pontos de controle, foi utilizado o software de pós-
processamento Agisoft PhotoScan para encontrar os alvos nas imagens e
introduzir as coordenadas dos alvos coletadas em campo com receptor GNSS.
O software utiliza estas coordenadas como referência em sua aerotriangulação,
com isso ele transporta estas coordenadas para o restante dos pixels na imagem
fazendo assim o que conhecemos como georreferenciamento, cada pixel da
imagem terá sua coordenada estabelecida.
Na figura 15 é possível identificar um dos pontos de controle utilizado no
estudo.
Figura 15 - Identificação de um ponto de controle (vista superior e vista frontal)
- Processamento dos modelos digitais
A primeira etapa correspondeu a seleção e a filtragem das fotografias. A
seleção foi realizada manualmente, antes das fotografias serem adicionadas à
ferramenta computacional, excluindo aquelas que apresentaram problemas de
qualidade decorrentes da inclinação da aeronave no momento da tomada da
fotografia (fotografias inclinadas); da variação da altitude do drone entre tomadas
consecutivas (escala); e da deriva da mesma provocada pelo vento (arrasto). No
processamento seguem-se as etapas de alinhamento das tomadas, otimização
do alinhamento, construção de uma nuvem densa de pontos, construção de um
modelos poligonal de interpolação(poligonal mesh model), edição da geometria,
construção de modelo digital de elevação, texturização e ortomosaico.
No alinhamento das tomadas são detectados pontos homólogos entre as
regiões de sobreposição das imagens criando uma nuvem esparça de pontos e
estimada a posição de cada tomada do recobrimento da área. Os parametros
utilizados nesse estágio são grau de acurácia na definição dos pontos
homólogos, modo de seleção de pares (para os casos de se ter ou não posições
aproximadas nas tomadas) e quantidade limite de pontos candidatos ou chave e
de ligação de faixas. O limite de pontos candidatos indica quão fina será a
varredura na imagem para busca de pontos individualizados que serão utilizados
como candidatos para pontos homologos nos modelos e entre faixas do bloco
de recobrimento. A construção da nuvem densa de pontos, mostrada na figura
16, é a etapa de densificação dos pontos fotogramétricos onde são refinados os
parametros de posição da camera no instante da tomada de cada imagem e sal
calculados a partir da nuvem esparça uma nuvem densa de pontos. Nessa etapa
pode-se lançar mão da itentificação de pontos de apoio com coordenadas
conhecidas eles auxiliam o refinamemento do georreferenciamento do bloco de
recobrimento, são parametros do algoritimo a definição fina ou grosseira da
nuvem e o filtro de profundidade que faz mensão a capacidade de identificação
de padrões mais complexos intra texturizados.
Figura 16 - Nuvem densa de pontos editada com a retirada de vegetação
A fomação do modelo poligonal de interpolação diz respeito a operação
que constroi a geometria da superfície baseado na construção de faces a partir
dos pontos da nuvem densa. Esse modelo pode ser editado excluindo faces
criadas equivocadamente e preenchendo burados derivados da oclusão de
detalhes ou da retirada de obstáculos.
O Modelo digital de elevação pode ser criado do modelo poligonal de
interpolação ou diretamente da nuvem densa de pontos para exportação, ele
também pode ser texturizado com base no imageamento original ou no
ortomosaico derivado da ortoretificação do recobrimento do bloco, como
observado na figura 17. A ortofoto na figura 18 pode ser utilizada na vetorização
de elementos do entorno do conjunto.
Figura 17 - Pespectivas de 30 graus do MDE texturizado do conjunto Santuário São Lazaro e
Casarão Lazareto
Figura 18 - Ortofoto gerada a partir de imageamento RPA do conjunto Santuário de São Lazaro
e Casarão Lazareto.
- Considerações finais
O trabalho mostra o emprego do RPA no auxílio ao levantamento de um
modelo geométrico tridimensional de edificações. Sendo estes os primeiros
resultados do estudo que se propõe a avaliar a iteração e compatibilização
destes dados com outras técnicas tradicionais. O modelo ainda demanda edição
fina para que se melhorem o detalhamento das fachadas, tanto da filtragem e
classificação da nuvem de pontos densa como na edição do modelo poligonal
de interpolação. Uma prerrogativa importante que deve ser melhor estudada é o
detalhamento pode ser realizado com levantamentos fotogramétricos terrestres
que complementariam o recobrimento aéreo. Técnicas de levantamento de
vértices por topografia também podem auxiliar num melhor dimensionamento e
verificação de resultado das nuvens de pontos resultantes da interpolação das
imagens.
Devem-se padronizar e aperfeiçoar praticas ligadas a edição fina do
modelo poligonal de interpolação (poligonal mesh model) afim suprimir ao
máximo inconsistências na superfície modelada.
O trabalho aponta para a necessidade de melhoria na pré-sinalização
utilizada que pode ser identificada, mas seu centro não é definido com a eficácia
desejada. A bibliografia aponta uma série de alternativas que devem ser
desenvolvidas em experimentos futuros.
6 CONTRIBUIÇÃO TÉCNICO CIENTÍFICA E RESULTADOS ESPERADOS
Este estudo prevê a validação do uso do vant (do tipo RPA) como
plataforma de obtenção de dados com condições de executar medidas precisas
para quantificação de processos erosivos, ou seja, resultados e as análises que
mostram não apenas a potencialidade da utilização das fotografias aéreas
obtidas por VANT, mas principalmente a importância e a viabilidade de se obter
produtos cartográficos ricos em detalhes, com boa precisão, que podem ser
utilizados para o monitoramento de processos erosivos. Cientificamente
acarretaria em grande contribuição, visto que o uso do vant para monitoramento
de erosão, tornariam mais rápido o processo de avaliação de ocorrência,
principalmente quando da existência de cenários complexos. Economicamente,
os valores atuais para a compra e operação de serviços com vants para
sensoriamento remoto demonstram viabilidade econômica para aplicação. O
produto gerado pode gerar resultados que contribuam com redução de gastos.
7 CRONOGRAMA DE EXECUÇÃO
ANO I ANO II ITEM ATIVIDADES 1 2 3 4 1 2 3 4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 Estudo bibliométrico x x x x x x x x
2 Estudo bibliográfico x x
3 Criação de metodologia x
4 Defesa de projeto x
5 Estudo de caso em campo x x
6 Ajuste da metodologia
7 Tratamento de dados x
8 Qualificação de Pesquisa x
9 Ajustes x
10 Conclusão da dissertação x x x x x x
11 Defesa da dissertação x
8 EQUIPE TÉCNICA
A equipe técnica será constituída por:
Vivian de Oliveira Fernandes – Doutora – Orientadora;
Mauro José Alixandrini Jr – Doutor – Coorientador;
Iran Sacramento – Aluno doutorando;
Alexandre Aquino da Cunha – Aluno mestrando.
REFERÊNCIAS
ALMEIDA, I. C. Estudo sobre o uso de veículo aéreo não tripulado (vant)
para mapeamento aéreo com fins de elaboração de projetos viários.
Trabalho de Conclusão de Curso, Universidade Católica de Pernambuco, Recife.
2014.
Andrade, J. B. Fotogrametria. Curitiba – PR. SBEE. 258p. 1998.
Brasil. Instrução do Comando da Aeronáutica. ICA-10-40-DECEA. (Publicado
no BCA n° 212, de 19 de novembro de 2015). Comando da Aeronáutica.
Departamento de Controle do Espaço Aéreo – DECEA.
CÂMARA, G.; DAVIS, C.; MONTEIRO, A. M. V. Introdução à Ciência da
Geoinformação. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. São José dos
Campos, 2001. 345 p.
CASSEMIRO, G. H. M.; PINTO, H. B.. Composição e processamento de
imagens aéreas de alta-resolução obtidas com Drone. Trabalho de
Conclusão de Curso, Universidade de Brasília, Brasília. 2014.
CHEN, S. H.; SU, H. B.; XIA, R. H. Z. Estimating soil erosion using MODIS
and TM images based on support vector machine and à trous wavelet.
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 13 (2011)
626–635.
FREIRE, O. (1992). Avaliação do método nomográfico para determinação
da erodibilidade de latossolos do Estado do Paraná. Revista Brasileira de
Ciência do Solo, Campinas. v. 7, p. 191-195.
GAO, J.; LIU, Y. Determination of land degradation causes in Tongyu
County, Northeast China via land cover change detection. International
Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 12 (2010) 9–16.
GENCHI. S. A. Et al. Structure-from-Motion Approach for Characterization
of Bioerosion Patterns Using UAV Imagery. Sensors 2015, 15, 3593-3609.
GESSESSE, G. D. et al. Assessment of erosion, Deposition and Rill
Development on Irregular soil surfaces using close range digital
photogrammetry. The Photogrammetric Record 25(131): 299–318 (September
2010).
Guerra, A. J. T. (2002). Processos erosivos nas encostas. In: CUNHA, S. B.;
GUERRA, A. J. T. Geomorfologia: exercícios, técnicas e aplicações. 2.ed. Rio de
Janeiro: Bertrand Brasil, p.139-155.
Guerra, A. J. T. (2005). Experimentos e monitoramentos em erosão dos
solos. Revista do Departamento de Geografia. Universidade de São Paulo, n.16,
p.32-37, 2005.
HENG, B.C.P., CHANDLER, J.H. and ARMSTRONG, A., 2010. Applying close
range digital photogrammetry in soil erosion studies. The Pho- togrammetric
Record, 25 (131), pp. 240-265.
HAMADA, Y.; GRIPPO, M. A. Erosion Resistance Index (ERI) to Assess
Surface Stability in Desert Environments. IEEE Geoscience and Remote
Sensing Letters, vol. 12, no. 11, nov. 2015, p. 2193-2197.
HAMISAI, H.; ECKARDT, F.; CHANDA, R. Linking archival and remotely
sensed data for long-term environmental monitoring. International Journal of
Applied Earth Observation and Geoinformation 7 (2005) 284–298.
HUDSON, N. A field technique to directly measure river bank erosion.
Canadian Journal Earth Science, v.19, 1981. p. 381-383.
JORGE, L. A. C.; INAMASU, Y.; CARMO, B. Desenvolvimento de um VANT
totalmente configurado para aplicações em Agricultura de Precisão no
Brasil. Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, INPE,
Curitiba, PR, 399 – 406, 2011.
KARIMI, N.; MORRIDNEJAD, A. Evidence for Mountain Glacier Changes in
Semi-arid Environments based on Remote Sensing Data. Journal of the
Indian Society of Remote Sensing, dez. 2014, volume 42, Issue 4, pp 801–
815.
LIM, M. and Petley, D. N. and Rosser, N. J. and Allison, R. J. and Long, A. J. and
Pybus, D. (2005). Combined digital photogrammetry and time-of-_ight laser
scanning for monitoring cli_ evolution. Photogrammetric record., 20 (110). pp.
109-129.
LIMA, V. R. P. et al. Estabilização de voçoroca: subproduto ambiental do
diagnóstico dos recursos hídricos, o caso do assentamento Dona Antônia
Conde - PB. In: Seminário Luso Brasileiro Caboverdiano, III Encontro Paraibano
de Geografia, III Semana de Geografia da UFPB. João Pessoa, 1992.
MARTHA, T. R. et al. Landslide Volumetric Analysis Using Cartosat-1-
Derived DEMs. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 7, no. 3, jul
2010. p. 582-586.
Mikhail, E. M. ; Bethel, J. S. ; McGlone, J. C. Introduction to Modern
Photogrammetry. Edit. John Wiley & Sons Inc. 2001
MIKOS, M. Landslides: A state-of-the art on the current position in the
landslide research community. Landslides (2011) 8:541–551.
MOLLER, M.; LYMBURNER, L.; VOLK, M. The comparison index: A tool for
assessing the accuracy of image segmentation. International Journal of
Applied Earth Observation and Geoinformation 9 (2007) 311–321.
PANAGOS, P. et al. Seasonal monitoring of soil erosion at regional scale:
An application ofthe G2 model in Crete focusing on agricultural land uses.
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 27 (2014)
147–155.
PETROPOULOS, G. P. et al. Remote sensing and GIS analysis for mapping
spatio-temporalchanges of erosion and deposition of two Mediterranean
river deltas:The case of the Axios and Aliakmonas rivers, Greece.
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 35 (2015)
217–228.
SANTOS, A.G.; Segantine, P.C.L. Avaliação da Qualidade das Coordenadas
geográficas de Mapas digitais. In: Congresso Brasileiro de Cadastro Técnico
Multifinalitário – UFSC Florianópolis, 15 a 19 de outubro 2006.
STAREK, M. J.; MITASOVA, H.; WEGMANN, K. W.; LYONS, N. Space-Time
Cube Representation of Stream Bank Evolution Mapped by Terrestrial
Laser Scanning. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 10, no. 6,
november 2013. p. 1369-1373.
Suertegaray, D. M. A. (org.) (2004) Terra: feições ilustradas. Porto Alegre.
Editora da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2004.
THOMA, D. P. et al. Airborne laser scanning for riverbank erosion
assessment. Remote Sensing of Environment 95 (2005) 493–501.
VIDAL, A. M. F. Extração e avaliação de geo-informação pelo uso de
imagens adquiridas por veículos aéreos não tripulados. Tese de Mestrado,
Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, Portugal. 2012.
VRIELING, A. et al. Timing of erosion and satellite data: A multi-resolution
approach to soil erosion risk mapping. International Journal of Applied Earth
Observation and Geoinformation 10 (2008) 267–281.
YUKSEL, A. et al. Using the Remote Sensing and GIS Technology for
Erosion Risk Mapping of Kartalkaya Dam Watershed in Kahramanmaras,
Turkey. Sensors 2008, 8, 4851-4865.
ZAPP, D. H. R.; NEARING, M. A. Digital close range photogrammetry for
measurement of soil erosion. The Photogrammetric Record 20(109): 69–87
(Mar. 2005).