Resumo: Atualmente, uma das mais importantes tecnologias de informação são os Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Um SIG é destinado ao armazenamento, análise e exibição tanto de dados espaciais quanto dados não espaciais. Conseqüentemente, a fim de que um SIG possa funcionar de forma eficiente, são necessárias ferramentas que forneçam dinamismo na aquisição da informação, quando de sua construção ou atualização. A Fotogrametria Digital está entre as possíveis fontes de informação espacial. A fim de aumentar a densidade e velocidade na aquisição de tais informações, um maior grau de automatização das técnicas fotogramétricas é buscado. Seguindo esta tendência, este trabalho apresenta uma metodologia de complementação automática da malha viária rural. Esta metodologia divide-se em três passos básicos: 1) ordenação dos segmentos desconexos e desordenados de rodovia que compõem cada rodovia presente na imagem, via otimização em grafos; estes segmentos são previamente extraídos por uma metodologia de extração automática de segmentos de rodovia; 2) reconstrução das falhas de extração inerentes a cada rodovia, constituída no passo 1; e 3) reconhecimento e delineamento dos cruzamentos de rodovias. Na primeira etapa, os segmentos de rodovia são ordenados em ordem decrescente de comprimento e os pontos extremos de seus eixos médios são utilizados na construção de um grafo completo, no qual os nós e arestas são, respectivamente, os pontos extremos e as possíveis ligações entre eles. A partir deste grafo inicial estruturas chamadas árvores de permutações são geradas, possuindo como raízes os pontos extremos do atual segmento de rodovia mais longo (base). A busca ocorre à esquerda e à direita do atual segmento mais longo. / Abstract: Nowadays, GIS (Geographical Information systems) is one of the most important information technologies. GIS is designed to store, analyze, and display spatial data as well non-spatial data. Consequently, in order to have a GIS working properly, it is necessary powerful tools for GIS data acquisition and updating. Digital Photogrammetry is one of the most important fields in spatial information data capture. In order to increase the density and the speed of spatial information capture processes, it is necessary to developed new photogrammetric tools with higher automation level. Following this tendency, this work proposes an automatic completion methodology of rural road networks. This methodology is subdivided into three basic steps: 1) ordering of disconnected and disordered road segments that belong to each road in the image by graph optimization; the road segments are previously extracted by a preexisting methodology for automatic road segment extraction; 2) reconstruction of the extraction gaps identified by the step 1; and 3) recognizing and delineation of the road crossings. In the first step, the road segments are ordered in decreasing order of length and the road segment centerline endpoints are used to construct a complete graph, where their nodes and edges are endpoints and relations between them, respectively. This graph are used to derive structures called permutation trees, having as roots the endpoints of the current longest road centerline segment (base). The searching is accomplished on the left and right sides of the current longest road segment. During the search procedure, two heuristics are used: the searching direction and the collinearity constraints. The tree edges that satisfy both heuristics are weighed by a weighing function that embodies geometric, radiometric, and topological road properties. / Orientador: Aluir Porfírio Dal Poz / Coorientador: Messias Meneguette Jr. / Banca: Júlio Kiyoshi Hasegawa / Banca: Aylton Pagamisse / Banca: Raul Queiroz Feitosa / Banca: Paulo Morelato França / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-02-28Bitstream added on 2014-06-13T21:01:20Z : No. of bitstreams: 1 polidorio_am_dr_prud.pdf: 4223310 bytes, checksum: a706b8aa2e1aad989b8ed1db4738dca3 (MD5) / Atividades inerentes à Fotogrametria e ao Sensoriamento Remoto que utilizam dados extraídos de imagens aéreas estão em constante desenvolvimento, seja pela inserção de novas tecnologias relacionadas com a aquisição desses dados, seja pelo estabelecimento de novos conceitos e métodos que permitem computá-los, transformando-os em informação. Essa transformação, dados-informação, é feita por vários processos entre os quais, alguns foram automatizados e outros necessitam da supervisão e da interação com um operador humano para realizá-la. Um dos fatores que impede a completa automação desses processos é a falta de conhecimento contextual prévio sobre a natureza dos dados. A detecção e a discriminação de elementos específicos em dados de imageamento aéreo constituem uma forma de adquirir esse conhecimento contextual. Este trabalho aborda esse problema de detectar e discriminar elementos específicos em dados de imageamento aéreo de regiões urbanas, especificamente: sombras, vegetação verde, corpos d'água, rodovias pavimentadas e telhados de edificações, bem como discriminar a natureza da elevação desses elementos, de forma que seja possível inferir se determinado elemento tem elevação própria, ou se estáao nível da superfície do terreno. / Inherent activities to Photogrammetryand Remote Sensingthat use data acquired byaerial images are in constant development, due the useful of new hardware to acquire such data, or due the establishment of new concepts and methods that allow computing those data, transforming them in information. That transformation, data-to-information, is done by several processes. Some of these processes were automated and others still need the supervision and the interaction with a human operator to accomplish that transformation. A factor that obstruct the complete automation those processes is the lackof previous context-knowledge about the nature of those data. The detection and the discrimination of specific elements in aerial imagingdata constitute a wayto acquire that context-knowledge. This work approaches the problem related with the automatic detection and discrimination of specific elements in aerial imagingdata of urban areas, specifically: shadows; green vegetation; water bodies, paved-roads and roofs buildings, besides determiningthe nature of the elevation of those elements, in order to allow infer if a specific element has own elevation, or it is been at the level of the terrain surface. In order, to detect those elements, this workproposes new metrics, designed as enhancements indexes, to treat the elements of interest.

Resumo: Atividades inerentes à Fotogrametria e ao Sensoriamento Remoto que utilizam dados extraídos de imagens aéreas estão em constante desenvolvimento, seja pela inserção de novas tecnologias relacionadas com a aquisição desses dados, seja pelo estabelecimento de novos conceitos e métodos que permitem computá-los, transformando-os em informação. Essa transformação, dados-informação, é feita por vários processos entre os quais, alguns foram automatizados e outros necessitam da supervisão e da interação com um operador humano para realizá-la. Um dos fatores que impede a completa automação desses processos é a falta de conhecimento contextual prévio sobre a natureza dos dados. A detecção e a discriminação de elementos específicos em dados de imageamento aéreo constituem uma forma de adquirir esse conhecimento contextual. Este trabalho aborda esse problema de detectar e discriminar elementos específicos em dados de imageamento aéreo de regiões urbanas, especificamente: sombras, vegetação verde, corpos d'água, rodovias pavimentadas e telhados de edificações, bem como discriminar a natureza da elevação desses elementos, de forma que seja possível inferir se determinado elemento tem elevação própria, ou se estáao nível da superfície do terreno. / Abstract: Inherent activities to Photogrammetryand Remote Sensingthat use data acquired byaerial images are in constant development, due the useful of new hardware to acquire such data, or due the establishment of new concepts and methods that allow computing those data, transforming them in information. That transformation, data-to-information, is done by several processes. Some of these processes were automated and others still need the supervision and the interaction with a human operator to accomplish that transformation. A factor that obstruct the complete automation those processes is the lackof previous context-knowledge about the nature of those data. The detection and the discrimination of specific elements in aerial imagingdata constitute a wayto acquire that context-knowledge. This work approaches the problem related with the automatic detection and discrimination of specific elements in aerial imagingdata of urban areas, specifically: shadows; green vegetation; water bodies, paved-roads and roofs buildings, besides determiningthe nature of the elevation of those elements, in order to allow infer if a specific element has own elevation, or it is been at the level of the terrain surface. In order, to detect those elements, this workproposes new metrics, designed as enhancements indexes, to treat the elements of interest. / Orientador: Nilton Nobuhiro Imai / Coorientador: Antonio Garcia Tommaselli / Banca: José Alberto Quintanilha / Banca: Flávio Bortolozzi / Banca: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo / Banca: Júlio Hasegawa / Doutor