CLASSIFICAÇÃO DE NUVEM DE PONTOS OBTIDAS POR RPAS: UMA FONTE DE DADOS PARA A ATUALIZAÇÃO DE DOCUMENTOS CARTOGRÁFICOS

Resumo

O uso de sistemas de aeronaves remotamente pilotadas (Remotely Piloted Aircraft System – RPAS) para a aquisição de dados da superfície terrestre vem crescendo nos últimos anos, devido às inovações tecnológicas, tanto às ligadas ao desenvolvimento dos RPAS, quanto de receptores GNSS, de sistemas inerciais e sensores imageadores de baixo custo. Além disso, o desenvolvimento de algoritmos de processamento e análise de imagens bem como de visão computacional possibilitaram a extração de informação tridimensional das imagens com um número reduzido de operações humanas, fornecendo novas ferramentas à comunidade cartográfica para a execução de trabalhos voltados à elaboração e atualização de documentos cartográficos. Os métodos de classificação podem ser categorizados a partir da abordagem utilizada: supervisionada ou não; por pixel ou por área; e pelo tipo de informação utilizada: radiométrica, geométrica ou ambas. Este trabalho propõe uma abordagem para a classificação de nuvens de pontos, geradas por correspondência de imagens aéreas adquiridas por RPAS. O método proposto consiste de uma classificação supervisionada por pixel, a qual baseia-se em uma árvore de decisões cujo objetivo é identificar e classificar os pontos pertencentes às construções, com base em informações de natureza geométrica e radiométrica. Os dados utilizados correspondem a um voo realizado sobre o distrito de Espigão, do município de Regente Feijó-SP, utilizando uma câmara digital com as bandas verde, vermelho e infravermelho próximo. A análise quantitativa indicou que o método proposto possibilita a discriminação dos pontos nas classes previstas, apresentando acurácia global da ordem de 98%.