Submitted by Raquel Alves de Oliveira (raquel88@gmail.com) on 2017-12-07T10:06:49Z No. of bitstreams: 1 Oliveira_2017_TESE.pdf: 10400710 bytes, checksum: 4c4e6b235bd849c0d16074edea702847 (MD5) / Approved for entry into archive by ALESSANDRA KUBA OSHIRO null (alessandra@fct.unesp.br) on 2017-12-07T11:22:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 oliveira_ra_dr_prud.pdf: 10400710 bytes, checksum: 4c4e6b235bd849c0d16074edea702847 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-07T11:22:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 oliveira_ra_dr_prud.pdf: 10400710 bytes, checksum: 4c4e6b235bd849c0d16074edea702847 (MD5) Previous issue date: 2017-06-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Recentemente, os sensores hiperespectrais miniaturizados entraram no mercado e alguns modelos adquirem bandas hiperespectrais com geometria de quadro, com a vantagem de serem também operados em veículos aéreos remotamente pilotados (VARP). As imagens deste tipo de câmara podem ser utilizadas para a geração de modelos digitais de superfície hiperespectral (MDSHs) de alta resolução, usando o VARP, sem a necessidade do registro de dados de diferentes sensores ou diferente datas de aquisição. MDSHs aumentam o conhecimento sobre os alvos, uma vez que permitem modelar a reflectância do alvo utilizando dados provenientes de diferentes direções. Neste trabalho, a câmara hiperespectral de quadro utilizada não adquire todas as bandas instantaneamente, causando um deslocamento entre as bandas devido ao movimento da plataforma. Os principais objetivos deste projeto foram estudar e desenvolver técnicas para a geração de MDSHs em áreas de florestas, investigando e avaliando as principais etapas para o processamento das imagens da câmara hiperespectral de quadro até a geração do MSDH. Considerando que a tecnologia da câmara baseia-se em filtros ajustáveis, o estudo avaliou: a auto-calibração da câmara, verificando o comportamento dos parâmetros de orientação interior em diferentes bandas espectrais; o corregistro das bandas através de transformações geométricas 2D; e a estimativa dos parâmetros de orientação exterior. Em relação à geração do MDS, uma abordagem baseada em correspondência de imagem no espaço do objeto foi desenvolvida, adaptando o método de busca em linha vertical (VLL) para a geração MDSH e foi nomeado como VLL hiperespectral (HVLL). Adicionalmente, o uso de imagens classificadas para a adaptação dos parâmetros de correspondência foi avaliado com o objetivo de melhorar o processo de correspondência para diferentes objetos (HVLLC). Posteriormente, foram utilizadas múltiplas bandas no processo de correspondência de imagens, dados como múltiplos ângulos de visada e informação espectral foram calculados simultaneamente ao processo de correspondência de imagens. A avaliação da qualidade foi realizada comparando-se os MDSs gerados com os produzidos por um software comercial e por dados Airborne Laser Scanning (ALS). Esta investigação demonstrou que a técnica proposta pode ser usada para a geração de modelos 3D integrados aos dados hiperespectrais multiangulares da câmara hiperespectral de quadro. A avaliação de todas as etapas demonstrou que esta tecnologia pode fornecer dados geométricos e espectrais precisos e os MDSHs resultantes possuem potencial para várias aplicações de sensoriamento remoto. / Recently, miniaturized hyperspectral sensors, operable from small Remotely Piloted Aerial Systems (RPAS), have entered the market and some of these sensors acquire hyperspectral bands in frame geometry. Images of the lightweight hyperspectral 2D frame camera can be used to generate high-resolution hyperspectral digital surface models (HDSMs), without the registration of data from different sensors or different dates of acquisition. HSDMs increase the knowledge about the targets since it allows modeling the target reflectance using data coming from different directions. In this study, the hyperspectral 2D frame camera used does not acquire all bands instantaneously, causing band misalignment due to the platform motion. The main aims of this project were to study and develop techniques for the generation of HDSMs in forest areas, studying and assessing the main steps to process the hyperspectral 2D frame camera images until the HDSM generation. Considering that the camera technology is based on tunable filters, the study have assessed the orientation and DSM generation steps: the self-calibrating bundle adjustment to verify the behaviour of the interior orientation parameters using different spectral bands; the co-registration of the bands using 2D geometric transformation; the exterior orientation parameter estimation. Regarding to the DSM generation, an approach based on object space image matching was developed, adapting the vertical line locus (VLL) method for HDSM generation, and was named as hyperspectral VLL (HVLL). Additionally, the use of image classification data was investigated in order to adapt the image matching parameters and improve the process of image matching for different objects (hyperspectral VLL classes - HVLLC). Further, multiple bands were used and the spectral and multiangular viewing geometry were computed simultaneously to the image matching method. Quality assessment was performed by comparing to DSMs generated to those produced by commercial software and also by Airborne Laser Scanning (ALS) data. This investigation demonstrated that the proposed technique can be used to generate integrated 3D information and multiangular hyperspectral data from hyperspectral 2D frame camera. The assessment of all steps showed that the hyperspectral 2D frame technology can provide accurate geometric and spectral data and the resulting HDSMs have potential for several remote sensing applications. / FAPESP: 2013/17787-3 / FAPESP: 2013/14444-0 / FAPESP: 2014/24844-6