Orientador: Erivaldo Antonio da Silva / Resumo: O processamento digital de imagens (PDI) consiste em uma área de grande interesse científico. Em Cartografia, o PDI é muito utilizado para extração de feições cartográficas de interesse presentes nas imagens de sensoriamento remoto (SR). Dentre as feições cartográficas, a detecção de malhas viárias é de grande interesse científico, pois proporciona a obtenção de informações atualizadas e acuradas para a realização de planejamentos urbanos. Devido à sua importância, a literatura científica possui diversos trabalhos propondo diferentes metodologias de extração de malhas viárias em imagens digitais. Dentre as metodologias, é possível encontrar metodologias propostas baseadas em lógica fuzzy, em detector de bordas e crescimento de regiões, por exemplo. Contudo, os estudos existentes focam na aplicação da metodologia de extração para determinadas áreas ou situações e utilizam recortes da imagem em seus estudos devido à grande quantidade de informações contidas nessas imagens. O avanço tecnológico proporcionou que imagens de SR sejam adquiridas com alta resolução espacial, espectral e temporal. Esse fato produz uma grande quantidade de dados a serem processados durante estudos desenvolvidos nessas imagens, o que acarreta um alto custo computacional e, consequentemente, um alto tempo de processamento. Na tentativa de reduzir o tempo de execução das metodologias de extração, os desenvolvedores dedicam esforços na redução da complexidade dos algoritmos e na utilização de outros recurs... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Resumen: El procesamiento digital de imágenes (PDI) consiste en un área de gran interés científico en diferentes áreas. En Cartografía, el PDI es muy utilizado en estudios de teledetección para extracción de los objetos cartográficos de interés presentes en las imágenes orbitales. Entre los objetos cartográficos de interés, la detección de redes viales se ha vuelto de gran interés científico proporcionando la obtención de informaciones actualizadas y precisas para la realización de planificaciones urbanas, por ejemplo. En este sentido, la literatura científica posee diversos trabajos proponiendo diferentes metodologías de extracción de redes viales en imágenes orbitales. Es posible encontrar metodologías propuestas basadas en lógica fuzzy, detector de bordes y crecimiento por región, por ejemplo. Sin embargo, los estudios existentes se centran en la aplicación de la metodología de extracción para determinadas áreas o situaciones y utilizan recortes de la imagen orbitales en sus estudios debido a la gran cantidad de informaciones contenidas en esas imágenes. Además, el avance tecnológico proporcionó que las imágenes de teledetección se adquieran con altas resoluciones espacial, espectral y temporal. Este hecho produce una gran cantidad de datos a ser procesados durante estudios desarrollados en esas imágenes, lo que acarrea en un alto costo computacional y, consecuentemente, un alto tiempo de procesamiento. En el intento de reducir el tiempo de respuesta de las metodologías de extracci... (Resumen completo clicar acceso eletrônico abajo) / Abstract: Digital image processing (DIP) consists of an area of great scientific interest in different areas. In Cartography, the DIP is widely used in remote sensing studies to extract cartographic features of interest present in orbital images. Among the cartographic features, the detection of road networks has become of great scientific interest, since it can provide accurate and updated information for urban planning, for example. In this sense, the scientific literature has several works proposing different methodologies of extraction of road networks in orbital images. It is possible to find proposed methodologies based on fuzzy logic, edge detector and growth by region, for example. However, the existing studies focus on the application of the extraction methodology to certain areas or situations and use orbital image cuts in their studies due to the large amount of information contained in these images. In addition, the technological advance has allowed the acquisition of remote sensing images with high spatial, spectral and temporal resolutions. This fact produces a large amount of data to be processed during studies developed in these images, which results in a high computational cost and, consequently, a high processing time. In an attempt to reduce the response time of the extraction methodologies, the developers dedicate efforts in reducing the complexity of the algorithms and in using some available hardware resources suggesting solutions that include software and hardwar... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor