Submitted by VANESSA JORDÃO MARCATO FERNANDES null (vanessamarcato@yahoo.com.br) on 2017-01-30T18:15:29Z No. of bitstreams: 1 fernandes_vjm_tese.pdf: 25329126 bytes, checksum: 92c837eb39ae9af74c15ccf278cd2a84 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-02-03T16:39:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 fernandes_vjm_dr_prud.pdf: 25329126 bytes, checksum: 92c837eb39ae9af74c15ccf278cd2a84 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-03T16:39:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fernandes_vjm_dr_prud.pdf: 25329126 bytes, checksum: 92c837eb39ae9af74c15ccf278cd2a84 (MD5) Previous issue date: 2016-12-19 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Esse trabalho propõe o desenvolvimento de um método para a extração automática de contornos de telhados de edifícios com a combinação de dados de Varredura a LASER Aerotransportado (VLA) e dados fotogramétricos e campos aleatórios de Markov (MRF). Inicialmente, um Modelo Digital de Superfície normalizado (MDSn) é gerado através da diferença entre o Modelo Digital de Superfície (MDS) e o Modelo Digital de Terreno (MDT), obtidos a partir da nuvem de pontos LASER. Em seguida, o MDSn é segmentado para a obtenção dos polígonos que representam objetos altos da cena. Esses polígonos são projetados na imagem para restringir o espaço de busca para a segmentação da imagem em regiões. Esse processo possibilita a extração de polígonos na imagem que representem objetos altos. O processo de identificação de contornos de telhados, em meio aos objetos altos detectados na imagem, na etapa anterior, é realizado através da otimização de uma função de energia estabelecida com base em MRF que modela propriedades específicas de contornos de telhados de edifícios. No modelo MRF são utilizados tanto os polígonos extraídos da imagem quanto os extraídos dos dados VLA. A função de energia é otimizada pelo método Algoritmo Genético (AG). O método proposto nesse trabalho foi avaliado com base em dados reais - imagens aéreas de alta resolução e dados VLA. Os resultados obtidos na avaliação experimental mostraram que a metodologia funciona adequadamente na tarefa de extrair os contornos de telhados de edifícios. A função de energia proposta associada ao método de otimização AG diferenciou corretamente os contornos de telhados de edifícios dos demais objetos altos presentes nas cenas. Os contornos de telhados extraídos apresentam boa qualidade, o que é evidenciado por meio dos índices de completeza e correção obtidos pela avaliação numérica. Com base nos índices médios obtidos para cada experimento, têm-se as médias de completeza e correção para os experimentos iguais a 90,96% e 98,99%, respectivamente. Os valores máximos de completeza e correção são de 99,19% e 99,94%, respectivamente, e os valores mínimos de 78,08% e 97,46%, respectivamente. Os menores valores de completeza estão associados às áreas de oclusão por vegetação e presença de sombras. / This paper proposes a method for the automatic extraction of building roof contours through a combination of Airborne Laser Scanner (ALS) and photogrammetric data, and Markov Random Field (MRF). Initially, a normalized digital surface model (nDSM) is generated on the basis of the difference between the digital surface model and the digital terrain model, obtained from the LiDAR point cloud. Then the nDSM is segmented to obtain the polygons representing aboveground objects. These polygons are projected onto image to restrict the search space for image segmentation into regions. This process enables the extraction of polygons in the image representing aboveground objects. Building roof contours are identified from among the aboveground objects in the image by optimizing a Markov-random-field-based energy function that embodies roof contour specific properties. In the MRF model are used both polygons extracted from image and from ALS data. The energy function is optimized by the Genetic Algorithm (GA) method. The method proposed in this work was evaluated based on real data - high-resolution aerial images and ALS data. The results obtained in the experimental evaluation showed that the methodology works adequately in the task of extracting the contours of building roofs. The proposed energy function associated with the GA optimization method correctly differentiated the building roof contours from the other high objects present in the scenes. The extracted roof contours show good quality, which is evidenced by the indexes of completeness and correctness obtained by numerical evaluation. Based on the mean indexes obtained for each experiment, the average completeness and correctness for the experiments were equal to 90.96% and 98.99%, respectively. The maximum completeness and correctness values are 99.19% and 99.94%, respectively, and the minimum values are 78.08% and 97.46%, respectively. The lowest values of completeness are associated to the vegetation occlusion areas and presence of shadows. / FAPESP: 2012/22332-2

Orientador: Aluir Porfírio Dal Poz / Resumo: Neste trabalho foi proposta uma metodologia para a extração de contornos de telhados de edifícios no espaço-objeto, a partir da integração de um estéreo par de imagens aéreas de alta resolução e modelos 3D aproximados de telhado obtidos a partir de dados de varredura a LASER. Um modelo matemático considerando as propriedades radiométricas e geométricas dos telhados foi formulado a fim de representar o contorno do telhado no espaçoimagem, tendo como base o modelo de contorno ativo Snake. Esse modelo foi então adaptado para descrever os contornos no espaço-objeto considerando um estéreo par de imagens aéreas. Finalmente, o polígono ótimo que representa um dado contorno do telhado foi determinado a partir da otimização, via Programação Dinâmica, da função de energia criada. A solução obtida é uma representação mais acurada para o correspondente contorno do modelo 3D do telhado. O método desenvolvido apresenta também mecanismos para realizar a compensação automática de três tipos de problemas comuns em ambientes urbanos e que podem prejudicar a extração automática de telhados: obstruções perspectivas causadas por edifícios elevados, obstruções diretas causadas por vegetação que se eleva acima do telhado e sombras adjacentes aos telhados, as quais podem ser confundidas com as bordas do telhado. Os experimentos foram realizados utilizando imagens aéreas com GSD ≈ 0,10 m e nuvem de pontos LASER com densidade média de 6 pontos/m2. Os resultados mostraram que o método funciona adequad... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this work a methodology was proposed for extracting building roof contours in the object-space, by integration of a high-resolution aerial images stereo pair and 3D roof models reconstructed from LASER scanning data. A mathematical model considering the radiometric and geometric properties of roofs was developed in order to represent the roof contour in the image-space, based on the Snake active contour model. Then, the model was adapted to represent the contours in the object space considering a stereo pair of aerial images. Finally, the optimal polygon representing a selected roof contour was obtained by optimizing the proposed energy function using Dynamic Programming algorithm. The solution obtained, i.e., a polygon representing each 3D roof contour, will be a higher accurate representation for the correspondent contour of the 3D roof model. The proposed method also presents mechanisms to perform the compensation of three types of common problems in urban environment and which can disturb the automatic roof extraction: perspective occlusions caused by high buildings, occlusions caused by vegetation that covers the roof and shadows that are adjacent to the roofs which can be misinterpreted as roof edges. The experiments were performed using aerial images with GSD ≈ 0,10 m and LASER point cloud with average density of 6 points/m2. The results showed that the proposed method works properly in contour extraction of roofs with occlusion and shadows areas, presenting complet... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor