Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-09-25Bitstream added on 2014-06-13T19:07:53Z : No. of bitstreams: 1 reis_tt_me_prud.pdf: 8696319 bytes, checksum: 98f2b10bd3ca5f67922545f0caa66ebc (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Engemap - Engenharia Sa. / Atualmente, sensores de posição e orientação podem ser adquiridos e integrados com um custo relativamente baixo, fornecendo resultados promissores em aplicações como o mapeamento. Neste contexto, câmaras digitais de pequeno e médio formato proporcionam novos horizontes aos processos de mapeamento, devido às diversas vantagens sobre sistemas convencionais, como custo reduzido, pequenas dimensões, menor peso e fácil manejo. Mas, fatores como estabilidade geométrica e resolução dos sensores ainda podem se tornar limitantes para determinadas aplicações, devendo ser observados e corrigidos nos processos de produção. Neste contexto, este trabalho teve como objetivo o estudo e implementação de hardware e software para permitir o sincronismo entre o receptor GPS e câmaras digitais para aplicações de mapeamento. O sincronismo baseou-se no uso do sistema operacional Linux com modificações em seu núcleo, juntamente com o software NTP, responsável por sincronizar o relógio do computador usando uma referência de tempo externa, no caso o PPS de um receptor GPS. A validação foi realizada comparando-se diretamente os instantes registrados pelo sistema comercial SPAN-CPT e a técnica proposta neste trabalho. Além disto, os Centros Perspectivos determinados pelas técnicas implementadas foram usados em experimentos com fototriangulação de um bloco de imagens, possibilitando a análise das discrepâncias da fototriangulação nos pontos de verificação. O resultado do sincronismo apresentou pequenas discrepâncias em relação ao sistema comercial, implicando na determinação das coordenadas dos CPs com boa qualidade, permitindo seu uso em mapeamento e em outras aplicações. / Currently, position and orientation sensors can be acquired and integrated with affordable costs, providing valuable results in mapping applications. In this context, small and medium format digital cameras are offering new horizons in mapping processes, due to several advantages when compared to conventional systems, like: low cost, low size, less weight and easy of handling. However, its internal stability and resolutions can limit use in some applications. This work aims at the study and implementation of hardware and software components for synchronization of a GPS receiver and digital cameras for mapping applications. Synchronization was based on Linux operational system with a modified kernel, and NTP software, used to synchronize computer time with the GPS reference time, through the 1 PPS pulse. The validation of the implemented system was done by comparing directly the recorded events from a commercial navigation system (SPAN-CPT) and from the proposed techniques. Furthermore, the PC coordinate determined by these techniques were used in an aerial triangulation, enabling the analysis of discrepancies in the checkpoints. The result of the synchronization showed small discrepancies with the commercial system, resulting in the determination of the PC coordinates with good quality, enabling its use in mapping and several other applications.

Orientador: Antonio Maria Garcia Tommaselli / Resumo: Com a disponibilidade de câmaras digitais, dados de posicionamento por satélites (GPS) e sistemas inerciais (INS), tornaram-se possíveis novas aplicações que envolvem a obtenção de produtos cartográficos em quase tempo real (após o processamento dos dados coletados em vôo), como o monitoramento de desastres ambientais. Tais aplicações necessitam de informações georreferenciadas com características de rapidez e confiabilidade, que podem ser obtidas pela técnica fotogramétrica digital, apoiada pelos sensores que fornecem a orientação direta da câmara. Em geral, os parâmetros fornecidos pelos sensores de orientação utilizados para mapeamento não possuem a acurácia necessária para eliminar totalmente a paralaxe vertical do modelo e, por conseguinte, a visualização estereoscópica da cena fica prejudicada. Para resolver este problema, propôs-se uma metodologia que é baseada na compatibilização dos parâmetros de orientação direta (GPS + INS), mediante um modelo de coplanaridade modificado, num ajustamento pelo método dos Mínimos Quadrados. Os valores observados correspondem a pontos homólogos medidos automaticamente no modelo por técnicas de correlação por área. Após o refinamento dos parâmetros de orientação exterior (OE), as imagens são normalizadas por meio de uma reamostragem epipolar, com intuito de proporcionar uma melhor visualização estereoscópica da cena e auxiliar o processo de geração automática de Modelos Digitais de Terreno. Neste sentido, módulos computacionais foram desenvolvidos em linguagem C++ para a geração totalmente automática de estereomodelos em quase tempo real. Experimentos com dados simulados e reais foram conduzidos, na ordem de verificar a eficácia da metodologia com respeito a eliminação da paralaxe vertical do modelo e a acurácia das coordenadas no espaço objeto calculadas por intersecção...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: With the availability of digital cameras, satellite positioning systems (GPS) and inertial navigation systems (INS), new applications such as fast cartography and real time environmental monitoring became feasible. Such applications require georeferenced information with characteristics of speed and reliability that can be obtained by digital photogrammetry, using additional data from sensors of direct orientation. Generally, the parameters supplied by the sensors are under the required accuracy to elimine the vertical parallax in the model. To solve this problem, the methodology proposed in this project is based on the reprocessing of the parameters of orientation supplied by the sensors, using a modified coplanarity model. The observations are the images coordinates automatically measured in each image using an area-based correspondence method. After the EO parameters refinement, using the modified coplanarity model, the images are normalized through an epipolar resampling, in order to provide a confortable stereoscopic visualization of the model, since vertical parallax is eliminated, and to facilitate the process of automatic Digital Terrain Model generation. In order to test the proposed approach, computational programs were developed in C++ language, enabling the full automatic generation of estereomodelos in almost real time. Experiments with simulated and real data were performed, in order to verify the performance of the method with respect to y-parallax elimination and accuracy of reconstructed object space coordinates. These experiments are presented and discussed showing the effectiveness of the proposed approach for automatic generation of stereo models. / Mestre

A detecção e reconhecimento de objetos em ambiente não controlado tem aplicações diversas no campo da visão computacional, e juntamente com o georreferenciamento de objetos de forma automática propicia uma variedade de aplicações, como por exemplo, o mapeamento da sinalização de trânsito. Os sinais de trânsito são muito importantes por proverem regras de navegação nas ruas e estradas. Um sistema para a determinação das posições geográficas de placas de sinalização de trânsito em áreas urbanas de forma automática constitui uma ferramenta útil para a gestão municipal podendo servir para tomadas de decisão, como por exemplo, fluxo de tráfego e definição de sinalização nas vias terrestres. Do ponto de vista prático, um sistema com estas características tem uma grande complexidade na implementação o que caracteriza um grande desafio. Diante do contexto exposto, nesta tese, é tratada a computação da detecção, o reconhecimento de sinais e o georreferenciamento de placas de trânsito. A implementação deste trabalho consistiu na coleta de conjuntos de dados e a aplicação de algoritmos para a extração dos descritores de pontos chave e para realizar a correspondências dos pontos chave entre duas imagens (imagem de uma via contendo uma ou mais placas e imagem de um template de uma placa de sinalização). Uma vez obtidos apenas os pontos em comuns referentes aos seus descritores, na sequência foram aplicados algoritmos para a detecção, reconhecimento e georreferenciamento das placas de trânsito. Para a obtenção do conjunto de dados foi utilizado um sistema móvel de mapeamento terrestre, equipado com sensores de imageamento digital, que além de obter conjuntos de sequências de imagens, também capturam informações de navegação e posicionamento. Para a detecção e reconhecimento foram utilizados algoritmos já consolidados na literatura (SIFT e BBF) e também algoritmos definidos e implementados para a realização da metodologia proposta. Para a extração de pontos chave condizentes com a placa a ser detectada, foi desenvolvido um algoritmo, pelo fato dos algoritmos citados na literatura não serem adequados para imagens que apresentam poucos pontos de correspondência, como é o caso do algoritmo RANSAC. Foi também definido e implementado um algoritmo para o reconhecimento de caracteres para o caso de placas de sinalização que especificam limite de velocidade. Com o conhecimento das fotocoordenadas centrais referentes às placas detectadas e reconhecidas e os dados de navegação e posicionamento, é realizado o georreferenciamento a fim de determinar as posições das placas no terreno por meio das equações de colinearidade. Foram realizados experimentos iniciais comprovando que a metodologia proposta é adequada para os objetivos definidos. As taxas de acerto na detecção e reconhecimento das placas de sinalização atingiram valores superiores a 80%, mesmo utilizando imagens com cenas complexas. O trabalho desenvolvido contribui com a metodologia proposta destinada à determinação das posições das feições dos sinais de trânsito em áreas urbanas, e na Área de Visão Computacional, contribui com novos algoritmos para a detecção e reconhecimento de placas de sinalização, bem como um novo algoritmo para o reconhecimento de caracteres. / The detection and object recognition in uncontrolled environment has several applications in the field of computer vision, and together with automatic georeferencing of objects provides a variety of applications, for example, the mapping of traffic signs. Traffic signs are very important because they provide navigation rules in streets and roads. A system for the automatic determining of the geographic positions of traffic sign plates in urban areas constitutes a useful tool for municipal management, it can be used for decision making, such as traffic flow and sign location on roads. From a practical point of view, a system with these characteristics has a great complexity in the implementation that characterizes a great challenge. Considering the exposed context, this thesis treats the computation of detection, recognition and georeferencing of traffic signs. The implementation of this work consisted in collecting data sets and application of algorithms for extracting keypoint features and performing the keypoint matching between two images (image of a road containing one or more plates and image of a template from a traffic sign). Once only the points in common in relation to their descriptors had been obtained, in the sequence, some algorithms were applied to the detection, recognition and georeferencing of traffic signs. To obtain the data set a landbase mobile mapping system was used, equipped with digital imaging sensors, which in addition to obtaining sets of image sequences, they also capture navigation information and positioning. For detection and recognition algorithms already established in literature (SIFT and BBF) were used and algorithms defined and implemented to the realization of the proposed methodology were also used. For the extraction of keypoints suitable with the plateto be detected, an algorithm was developed, because of the algorithms mentioned in literature are not appropriate for images that have few points of matching such as the RANSAC algorithm. An algorithm for recognition of characters for the case of signs which specify the speed limit was also defined and implemented. With the knowledge of the central photo coordinates referring to plates detected and recognized and navigation and positioning data,the georeferencing is performed to determine the positions of the plates on the ground through the collinearity equations. Initial experiments were performed demonstrating that the proposed methodology is appropriate for the defined goals. The hit rates of detection and recognition of sign plates reached values above 80%, even using images with complex scenes. The developed work contributes with the proposed methodology destined to the determination of traffic signs positions in urban areas, and in the Computer Vision Area, it contributes with new algorithms for the detection and recognition of traffic signs and a new algorithm for character recognition.

A detecção e reconhecimento de objetos em ambiente não controlado tem aplicações diversas no campo da visão computacional, e juntamente com o georreferenciamento de objetos de forma automática propicia uma variedade de aplicações, como por exemplo, o mapeamento da sinalização de trânsito. Os sinais de trânsito são muito importantes por proverem regras de navegação nas ruas e estradas. Um sistema para a determinação das posições geográficas de placas de sinalização de trânsito em áreas urbanas de forma automática constitui uma ferramenta útil para a gestão municipal podendo servir para tomadas de decisão, como por exemplo, fluxo de tráfego e definição de sinalização nas vias terrestres. Do ponto de vista prático, um sistema com estas características tem uma grande complexidade na implementação o que caracteriza um grande desafio. Diante do contexto exposto, nesta tese, é tratada a computação da detecção, o reconhecimento de sinais e o georreferenciamento de placas de trânsito. A implementação deste trabalho consistiu na coleta de conjuntos de dados e a aplicação de algoritmos para a extração dos descritores de pontos chave e para realizar a correspondências dos pontos chave entre duas imagens (imagem de uma via contendo uma ou mais placas e imagem de um template de uma placa de sinalização). Uma vez obtidos apenas os pontos em comuns referentes aos seus descritores, na sequência foram aplicados algoritmos para a detecção, reconhecimento e georreferenciamento das placas de trânsito. Para a obtenção do conjunto de dados foi utilizado um sistema móvel de mapeamento terrestre, equipado com sensores de imageamento digital, que além de obter conjuntos de sequências de imagens, também capturam informações de navegação e posicionamento. Para a detecção e reconhecimento foram utilizados algoritmos já consolidados na literatura (SIFT e BBF) e também algoritmos definidos e implementados para a realização da metodologia proposta. Para a extração de pontos chave condizentes com a placa a ser detectada, foi desenvolvido um algoritmo, pelo fato dos algoritmos citados na literatura não serem adequados para imagens que apresentam poucos pontos de correspondência, como é o caso do algoritmo RANSAC. Foi também definido e implementado um algoritmo para o reconhecimento de caracteres para o caso de placas de sinalização que especificam limite de velocidade. Com o conhecimento das fotocoordenadas centrais referentes às placas detectadas e reconhecidas e os dados de navegação e posicionamento, é realizado o georreferenciamento a fim de determinar as posições das placas no terreno por meio das equações de colinearidade. Foram realizados experimentos iniciais comprovando que a metodologia proposta é adequada para os objetivos definidos. As taxas de acerto na detecção e reconhecimento das placas de sinalização atingiram valores superiores a 80%, mesmo utilizando imagens com cenas complexas. O trabalho desenvolvido contribui com a metodologia proposta destinada à determinação das posições das feições dos sinais de trânsito em áreas urbanas, e na Área de Visão Computacional, contribui com novos algoritmos para a detecção e reconhecimento de placas de sinalização, bem como um novo algoritmo para o reconhecimento de caracteres. / The detection and object recognition in uncontrolled environment has several applications in the field of computer vision, and together with automatic georeferencing of objects provides a variety of applications, for example, the mapping of traffic signs. Traffic signs are very important because they provide navigation rules in streets and roads. A system for the automatic determining of the geographic positions of traffic sign plates in urban areas constitutes a useful tool for municipal management, it can be used for decision making, such as traffic flow and sign location on roads. From a practical point of view, a system with these characteristics has a great complexity in the implementation that characterizes a great challenge. Considering the exposed context, this thesis treats the computation of detection, recognition and georeferencing of traffic signs. The implementation of this work consisted in collecting data sets and application of algorithms for extracting keypoint features and performing the keypoint matching between two images (image of a road containing one or more plates and image of a template from a traffic sign). Once only the points in common in relation to their descriptors had been obtained, in the sequence, some algorithms were applied to the detection, recognition and georeferencing of traffic signs. To obtain the data set a landbase mobile mapping system was used, equipped with digital imaging sensors, which in addition to obtaining sets of image sequences, they also capture navigation information and positioning. For detection and recognition algorithms already established in literature (SIFT and BBF) were used and algorithms defined and implemented to the realization of the proposed methodology were also used. For the extraction of keypoints suitable with the plateto be detected, an algorithm was developed, because of the algorithms mentioned in literature are not appropriate for images that have few points of matching such as the RANSAC algorithm. An algorithm for recognition of characters for the case of signs which specify the speed limit was also defined and implemented. With the knowledge of the central photo coordinates referring to plates detected and recognized and navigation and positioning data,the georeferencing is performed to determine the positions of the plates on the ground through the collinearity equations. Initial experiments were performed demonstrating that the proposed methodology is appropriate for the defined goals. The hit rates of detection and recognition of sign plates reached values above 80%, even using images with complex scenes. The developed work contributes with the proposed methodology destined to the determination of traffic signs positions in urban areas, and in the Computer Vision Area, it contributes with new algorithms for the detection and recognition of traffic signs and a new algorithm for character recognition.

An important step in data processing from terrestrial laser scanning (TLS) is georeferencing, i.e. transformation of the scanner data (point clouds) into a real world coordinate system, which is important for their integration with other geospatial data. An efficient approach for this is direct georeferencing, whereby the position and orientation of the scanner can be determined in the field, similarly to the working routine of total stations. Thus the efficiency of the survey can be increased, and the project time and costs reduced. An important factor that affects the results of TLS surveys, especially those with direct georeferencing, is scanner calibration. In the recent years, the method of self-calibration used in photogrammetry has become popular for the recovery of systematic errors in laser scanners. This thesis has two main aims. The first one is to develop an approach for self-calibration of terrestrial laser scanners, which can be made available to users, and apply it to the calibration of a number of pulsed laser scanners in order to get a better insight into the systematic instrumental errors present in these instruments. The second aim is to investigate the possibilities for direct georeferencing in TLS in static applications, with the focus on the use of GPS for this purpose, and to develop a survey system based on the combination of TLS and GPS. An additional aim of the thesis is to make a systematic description of the error sources in TLS surveys, where direct georeferencing is employed. A good understanding of these error sources is necessary to secure the data accuracy. We subdivide these errors into four groups: instrumental, object-related, environmental and georeferencing. We have developed a unified approach for self-calibration of terrestrial laser scanners, where one can introduce stochastic information about all the estimated parameters, which helps in reducing their correlations. In part, it is possible to use direct georeferencing to determine the exterior orientation parameters of the scanner. We applied this approach to the self-calibration of the pulsed scanners Callidus CP 3200, Leica HDS 3000 and Leica Scan Station. The initial assumption was that the scanner systematic instrumental errors, or calibration parameters, were similar to those in a total station. However, other errors not explained by the “a priori” total station error model can be present in the scanners. We revealed two such errors – the scale errors in the vertical angles and horizontal directions in the scanners Callidus CP 3200 and Leica HDS 3000, respectively. Most systematic errors were estimated with relatively high precision and low correlations with other system parameters. We have developed a prototype combined survey system, which allows the user to use GPS for direct georeferencing of the scanner parallel to the scanning. In the current implementation, the system consists of the scanning system Leica Scan Station 2, 2 GPS receivers and antennas from Leica and a number of necessary accessories. The scanner position can be determined from RTK (or possibly Network-RTK) measurements with the accuracy of better than 1 cm, both in plane and height. The position of the backsight target can be determined from post-processing of static GPS measurements with similar accuracy. In order to estimate the accuracy of the combined system and its efficiency in a typical TLS survey, we carried out several test measurements. The results have shown that it is possible to achieve the coordinate accuracy of better than 1 cm at the object distance of up to 50 m. This is comparable to the accuracy of conventional direct georeferencing, i.e. when the scanner is centred over a known point. The time expenses for the test survey of a building located at KTH campus, starting from the planning and finishing with the georeferenced point cloud, were about 1.5 workdays. The time expenses could be reduced further if the system was installed on a moving platform during the fieldwork. Hence, the combined system can be successfully used for the surveys of built environments, e.g. engineering constructions and historical monuments, which can be carried out fast and with high accuracy. / QC 20100806 / 3D laser scanning of engineering constructions and historical monuments

GPS/INS (Global Positioning System / Inertial Navigation System) brings possibility of relaxing the demand for aerial triangulation in stereo model construction and rectification. In this thesis a differential rectification algorithm is programmed with Matlab software for aerial frame camera images. This program is tested using exterior orientation parameters obtained by GPS/INS and images are ortho-rectified. Ground Control Points (GCP) are measured in the orthorectified images and compared with other rectification methods according to RMSE and mean error. Besides, direct georeferencing accuracy is investigated by using GPS/INS data. Therefore, stereo models and ortho-images are constructed by using exterior orientation parameters obtained with both aerial triangulation and GPS/INS integration. GCPs are measured in both stereo models and ortho-images, compared with respect to their RMSE and mean error. In order to determine Digital Elevation Model (DEM) effect in ortho-rectification, different DEM data are used and the results are compared.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004Bitstream added on 2014-06-13T19:09:21Z : No. of bitstreams: 1 ruy_rs_me_prud.pdf: 1282803 bytes, checksum: 215286fc5792de43deaba801a4b4da8b (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Com a disponibilidade de câmaras digitais, dados de posicionamento por satélites (GPS) e sistemas inerciais (INS), tornaram-se possíveis novas aplicações que envolvem a obtenção de produtos cartográficos em quase tempo real (após o processamento dos dados coletados em vôo), como o monitoramento de desastres ambientais. Tais aplicações necessitam de informações georreferenciadas com características de rapidez e confiabilidade, que podem ser obtidas pela técnica fotogramétrica digital, apoiada pelos sensores que fornecem a orientação direta da câmara. Em geral, os parâmetros fornecidos pelos sensores de orientação utilizados para mapeamento não possuem a acurácia necessária para eliminar totalmente a paralaxe vertical do modelo e, por conseguinte, a visualização estereoscópica da cena fica prejudicada. Para resolver este problema, propôs-se uma metodologia que é baseada na compatibilização dos parâmetros de orientação direta (GPS + INS), mediante um modelo de coplanaridade modificado, num ajustamento pelo método dos Mínimos Quadrados. Os valores observados correspondem a pontos homólogos medidos automaticamente no modelo por técnicas de correlação por área. Após o refinamento dos parâmetros de orientação exterior (OE), as imagens são normalizadas por meio de uma reamostragem epipolar, com intuito de proporcionar uma melhor visualização estereoscópica da cena e auxiliar o processo de geração automática de Modelos Digitais de Terreno. Neste sentido, módulos computacionais foram desenvolvidos em linguagem C++ para a geração totalmente automática de estereomodelos em quase tempo real. Experimentos com dados simulados e reais foram conduzidos, na ordem de verificar a eficácia da metodologia com respeito a eliminação da paralaxe vertical do modelo e a acurácia das coordenadas no espaço objeto calculadas por intersecção... / With the availability of digital cameras, satellite positioning systems (GPS) and inertial navigation systems (INS), new applications such as fast cartography and real time environmental monitoring became feasible. Such applications require georeferenced information with characteristics of speed and reliability that can be obtained by digital photogrammetry, using additional data from sensors of direct orientation. Generally, the parameters supplied by the sensors are under the required accuracy to elimine the vertical parallax in the model. To solve this problem, the methodology proposed in this project is based on the reprocessing of the parameters of orientation supplied by the sensors, using a modified coplanarity model. The observations are the images coordinates automatically measured in each image using an area-based correspondence method. After the EO parameters refinement, using the modified coplanarity model, the images are normalized through an epipolar resampling, in order to provide a confortable stereoscopic visualization of the model, since vertical parallax is eliminated, and to facilitate the process of automatic Digital Terrain Model generation. In order to test the proposed approach, computational programs were developed in C++ language, enabling the full automatic generation of estereomodelos in almost real time. Experiments with simulated and real data were performed, in order to verify the performance of the method with respect to y-parallax elimination and accuracy of reconstructed object space coordinates. These experiments are presented and discussed showing the effectiveness of the proposed approach for automatic generation of stereo models.

Resumo: Atualmente, sensores de posição e orientação podem ser adquiridos e integrados com um custo relativamente baixo, fornecendo resultados promissores em aplicações como o mapeamento. Neste contexto, câmaras digitais de pequeno e médio formato proporcionam novos horizontes aos processos de mapeamento, devido às diversas vantagens sobre sistemas convencionais, como custo reduzido, pequenas dimensões, menor peso e fácil manejo. Mas, fatores como estabilidade geométrica e resolução dos sensores ainda podem se tornar limitantes para determinadas aplicações, devendo ser observados e corrigidos nos processos de produção. Neste contexto, este trabalho teve como objetivo o estudo e implementação de hardware e software para permitir o sincronismo entre o receptor GPS e câmaras digitais para aplicações de mapeamento. O sincronismo baseou-se no uso do sistema operacional Linux com modificações em seu núcleo, juntamente com o software NTP, responsável por sincronizar o relógio do computador usando uma referência de tempo externa, no caso o PPS de um receptor GPS. A validação foi realizada comparando-se diretamente os instantes registrados pelo sistema comercial SPAN-CPT e a técnica proposta neste trabalho. Além disto, os Centros Perspectivos determinados pelas técnicas implementadas foram usados em experimentos com fototriangulação de um bloco de imagens, possibilitando a análise das discrepâncias da fototriangulação nos pontos de verificação. O resultado do sincronismo apresentou pequenas discrepâncias em relação ao sistema comercial, implicando na determinação das coordenadas dos CPs com boa qualidade, permitindo seu uso em mapeamento e em outras aplicações. / Abstract: Currently, position and orientation sensors can be acquired and integrated with affordable costs, providing valuable results in mapping applications. In this context, small and medium format digital cameras are offering new horizons in mapping processes, due to several advantages when compared to conventional systems, like: low cost, low size, less weight and easy of handling. However, its internal stability and resolutions can limit use in some applications. This work aims at the study and implementation of hardware and software components for synchronization of a GPS receiver and digital cameras for mapping applications. Synchronization was based on Linux operational system with a modified kernel, and NTP software, used to synchronize computer time with the GPS reference time, through the 1 PPS pulse. The validation of the implemented system was done by comparing directly the recorded events from a commercial navigation system (SPAN-CPT) and from the proposed techniques. Furthermore, the PC coordinate determined by these techniques were used in an aerial triangulation, enabling the analysis of discrepancies in the checkpoints. The result of the synchronization showed small discrepancies with the commercial system, resulting in the determination of the PC coordinates with good quality, enabling its use in mapping and several other applications. / Orientador: Antonio Maria Garcia Tommaselli / Coorientador: Paulo de Oliveira Camargo / Banca: Edson Aparecido Mitishita / Banca: Julio Kiyoshi Hasegawa / Mestre

<p>Low-cost unmanned aerial vehicles (UAVs) utilizing push-broom hyperspectral scanners are poised to become a popular alternative to conventional remote sensing platforms such as manned aircraft and satellites. In order to employ this emerging technology in fields such as high-throughput phenotyping and precision agriculture, direct georeferencing of hyperspectral data using onboard integrated global navigation satellite systems (GNSS) and inertial navigation systems (INS) is required. Directly deriving the scanner position and orientation requires the spatial and rotational relationship between the coordinate systems of the GNSS/INS unit and hyperspectral scanner to be evaluated. The spatial offset (lever arm) between the scanner and GNSS/INS unit can be measured manually. However, the angular relationship (boresight angles) between the scanner and GNSS/INS coordinate systems, which is more critical for accurate generation of georeferenced products, is difficult to establish. This research presents three alternative calibration approaches to estimate the boresight angles relating hyperspectral push-broom scanner and GNSS/INS coordinate systems. For reliable/practical estimation of the boresight angles, the thesis starts with establishing the optimal/minimal flight and control/tie point configuration through a bias impact analysis starting from the point positioning equation. Then, an approximate calibration procedure utilizing tie points in overlapping scenes is presented after making some assumptions about the flight trajectory and topography of covered terrain. Next, two rigorous approaches are introduced – one using Ground Control Points (GCPs) and one using tie points. The approximate/rigorous approaches are based on enforcing the collinearity and coplanarity of the light rays connecting the perspective centers of the imaging scanner, object point, and the respective image points. To evaluate the accuracy of the proposed approaches, estimated boresight angles are used for ortho-rectification of six hyperspectral UAV datasets acquired over an agricultural field. Qualitative and quantitative evaluations of the results have shown significant improvement in the derived orthophotos to a level equivalent to the Ground Sampling Distance (GSD) of the used scanner (namely, 3-5 cm when flying at 60 m).</p>

A agricultura de precisão tem agregado alto valor para os agricultores por causa das tecnologias que estão ligadas a ela. Sistemas que extraem informações de imagens digitais são extremamente utilizados para que o agricultor tome decisões a fim de aumentar sua produtividade. Uma das técnicas de realizar o monitoramento é a construção de um mosaico de imagens aéreas, onde são utilizadas aeronaves voando em baixa altitude. Esta técnica pode levar dezenas de horas para ser concluída, dependendo da configuração do computador que a executa. Com o intuito de reduzir o tempo nessa construção e tornar possível o embarque a essa aplicação, este trabalho apresenta uma maneira simplificada de construir o mosaico de imagens aéreas baseada na técnica de georreferenciamento direto, no qual utiliza a computação heterogênea para acelerar o desempenho. Essa abordagem é composta por apenas três técnicas que também compõem a abordagem clássica para a construção de mosaicos (warping, extração de características e combinação de características), além de inserir em seus cálculos os dados fornecidos pelos sensores GPS e IMU com a finalidade de direcionar e posicionar cada imagem pertencente ao conjunto que formará o mosaico. A plataforma de computação heterogênea utilizada neste trabalho é a NVIDIA Jetson TK1 escolhida pelo fato de disponibilizar de uma GPU que suporta a linguagem de programação CUDA. Utilizando esta abordagem, a falta de correção da perspectiva do conteúdo (geometria) da imagem gera um resultado inesperado, pois os dados fornecidos pela IMU, ao contrário do que se imagina, apenas servem para corrigir a posição das coordenadas do GPS registradas no momento de captura de cada imagem que compõem o mosaico. O tempo de execução da aplicação desenvolvida é satisfatório tornando possível a adoção desta abordagem. / Accuracy agriculture has added value to farmers thanks to the new technologies that are linked to it. Systems that extract information from digital images are very usefull to help farmers making decisions in order to increase their productivity. One of the techniques to perform this kind of monitoring is the construction of an aerial imagery mosaic where aircrafts flies in low altitude. This technique may take hours to be completed, depending on computer\'s configuration. With the purpose of reducing time in this construction, this thesis presents a simplified way to make aerial imagery mosaic based on direct georeferencing. This approach is composed by three techniques that also make up the classic approach to building mosaics (warping, extraction of characteristics and combination of characteristics), the difference is with this technique here presented is also possible to insert into the calculations the data provided by the GPS and IMU sensors with the purpose of directing and positioning each image to the belonging set to form the mosaic. The heterogeneous computing platform used in this work is the NVIDIA JetsonTK1, this platform was chosen because it offers a GPU that supports the language of CUDA programming. If the images\' geometry errors weren\'t rectfyed, using this approach, an unexpected result happens, because the data provided by IMU, contrary to what is imagined, only serve to correct the position of the GPS coordinates recorded at the moment of capture of each image that composes the mosaic. The developing time in this application is satisfactory making the adoption of this approch favorable.