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Uma Abordagem para Detecção Automática de Planos em Modelos Digitais de Afloramentos Baseada em PCA

Gomes, Róbson Koszeniewski 19 September 2014 (has links)
Submitted by Nara Lays Domingues Viana Oliveira (naradv) on 2015-07-15T18:16:55Z No. of bitstreams: 1 ROBSON.pdf: 2705073 bytes, checksum: d6eefccd3ecb288572c9262f7dc4079a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-15T18:16:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ROBSON.pdf: 2705073 bytes, checksum: d6eefccd3ecb288572c9262f7dc4079a (MD5) Previous issue date: 2014 / PROCERGS - Companhia de Processamento Dados do Estado Rio Grande Sul / A coleta de dados espaciais tem sido intensamente empregada na área geológica, através da técnica de LIDAR (Light Detection and Ranging). Este tipo de sensoriamento digital remoto de alta resolução e precisão, resulta em modelos digitais 3D que permitem uma análise mais detalhada e quantitativa de estruturas heterôgeneas, como afloramentos. Um dos estudos realizados pelos geólogos são análises sobre a geometria da formação de rochas, onde a informação de orientação de um plano inclinado é um indicativo para a compreensão global da estrutura. Este trabalho propõe a utilização da técnica de Análise de Componentes Principais (PCA) para calcular e detectar automaticamente todos os planos em uma nuvem de pontos. Uma ferramenta foi construída para implementar a visualização do modelo digital e apurar os melhores planos. Um estudo foi realizado a fim de validar as informações encontradas pelo método proposto e dados medidos em campo. / The use of LIDAR (Light Detection and Ranging) systems for gathering spatial data has been extensively used in geological studies. This type of digital remote sensing delivers high resolution and accuracy, resulting in 3D digital models which allow a more detailed and quantitative analysis of heterogeneous structures, as outcrops. One of the studies is based on analysis of the forming rocks geometry. The orientation of a slope plane is an indication for the overall undestanding of the structure. This work proposes a new method to automatically compute and detect all possible planes in a point cloud, based on Principal Component Analysis (PCA) technique. A software tool was constructed to implement the digital model visualization and compute the best planes. A study was conducted to compare and validate the results of the method and the field data collected.

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