Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2018-03-05T16:56:42Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3478808 bytes, checksum: 7cd3e37c5069e8780281742f9b8907ad (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-05T16:56:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3478808 bytes, checksum: 7cd3e37c5069e8780281742f9b8907ad (MD5) Previous issue date: 2018-02-02 / O presente trabalho teve como objetivos o desenvolvimento e a proposição de metodologias para o controle de qualidade de levantamentos hidrográficos, especificamente o tratamento e avaliação estatística das profundidades coletadas por ecobatímetros monofeixe e sistemas de sondagem por faixa, tais como: ecobatímetros multifeixe e sonares interferométricos. Num primeiro momento, é apresentado o AEDO (Algoritmo Espacial para Detecção de Outliers), uma metodologia robusta destinada a detecção de spikes em conjuntos de dados batimétricos coletados através de sistemas de sondagem por varrimento. Em apoio ao AEDO, também foi proposto um novo limiar espacial para detecção de outliers. Ao aplicar o método proposto ao conjunto de dados simulados e reais, resultados bastante promissores foram alcançados. Em seguida, ao focar-se na avaliação estatística da qualidade vertical de levantamentos batimétricos monofeixe, foi proposta a MAIB (Metodologia para Avaliação da Incerteza de dados Batimétricos). Tal método, em todos os casos, mostrou-se mais eficiente ante as análises tradicionais, visto que leva em consideração pressupostos estatísticos quase sempre negligenciados. Conjuntamente a MAIB, foi proposto um novo estimador robusto, isto é, resistente a outliers, para estimativa da incerteza vertical amostral das profundidades coletadas numa sondagem batimétrica. Objetivando avaliar também as sondagens multifeixe, foi desenvolvido um novo método para extração de pontos homólogos através do levantamento das tradicionais varreduras de verificação. Esse método, chamado de PP (Point to Point), apresentou- se bastante eficaz, principalmente quando comparado as técnicas usuais. Por fim, é apresentada uma alternativa à realização de varreduras de verificação para a estimativa da incerteza vertical amostral, apoiado pelo novo método desenvolvido (Método PP). De um modo geral, mediante a realização desta pesquisa pôde-se obter resultados significativos para o controle de qualidade dos levantamentos hidrográficos, visto que foram desenvolvidas diversas novas metodologias e métodos. / The present work had as objective the development and the proposal of methodologies for the quality control of hydrographic surveys, specifically the treatment and statistical evaluation of depths collected by single beam echo sounders and swath systems, such as multibeam echo sounders and interferometric sonars. Firstly, the AEDO (Spatial Algorithm for Outliers Detection) is presented, a robust methodology for the detection of spikes in bathymetric data sets collected through swath systems. In support of AEDO, a new spatial threshold for detection of outliers was also proposed. By applying the proposed method to the set of simulated and real data, very promising results were obtained. Then, when focusing on the statistical evaluation of the vertical quality of single beam surveys, the MAIB (Methodology for the Evaluation of the Bathymetric Data Uncertainty) was proposed. This method, in all cases, proved to be more efficient than traditional analyzes, since it takes into account statistical assumptions almost always neglected. In conjunction with the MAIB, a new robust statistic was proposed, that is, resistant to outliers, to estimate the vertical uncertainty of the depths collected at the bathymetric survey. In order to evaluate also the multibeam echo sounders data, a new method was developed to extract homologous points by surveying the traditional check lines. This method, named PP (Point to Point), showed up very effective, especially when compared to the usual techniques. Finally, it's presented an alternative to estimate the vertical uncertainty, in replacement the traditional check lines. This technique is supported by the PP method. In general, the work obtained significant results for the quality control of the hydrographic surveys, since several new methodologies and methods have been developed.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-07-09T14:48:05Z No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 4690363 bytes, checksum: b632e5c9c6b2e8dc83bbe74085927bcc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-09T14:48:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 4690363 bytes, checksum: b632e5c9c6b2e8dc83bbe74085927bcc (MD5) Previous issue date: 2018-02-23 / As indústrias petrolíferas possuem a necessidade e obrigação de inspecionar as instalações submarinas associadas ao transporte de óleo e gás periodicamente para evitar acidentes ambientais. Os veículos autônomos subaquáticos (AUV) têm-se tornado uma opção viável em Levantamento Hidrográfico (LH) devido à excelente estabilidade da plataforma e aos sensores de alta resolução acoplados no veículo e utilizados no mapeamento submarino. Esses sensores geram grandes quantidades de dados para serem analisados, assim torna-se necessário automatizar os processos no intuito de otimizar o tempo de processamento com a melhor exatidão posicional. Dessa forma essa pesquisa tem o objetivo de determinar a qualidade posicional de levantamento com AUV, avaliar quantitativamente e qualitativamente a redução do ruído speckle em imagem do SAS, desenvolver metodologia semi-automática para mapeamentos de dutos submarinos e detecção de condição de vão livre. A qualidade posicional foi verificada pela aplicação da propagação das incertezas no modelo matemático de determinação das coordenadas no LH com AUV. Na imagem do SAS foram utilizados filtros morfológicos, filtros adaptativos e Stretchlim para reduzir os efeitos do ruído. Os dutos submarinos foram mapeados de forma semi-automática pela metodologia de pré-processamento, redução de ruídos e realce dos alvos, extração de feições e pós-processamento. A classificação de condição de vão livre foi realizada por rede neural e random forest a partir da imagem SAS e dos perfis gerados do modelo digital de superfície obtido pelo ecobatímetro. Os resultados mostraram que a incerteza posicional do LH com o AUV é compatível com as especificações de todas as ordens da IHO (2010), porém o ponto crítico está no método de posicionamento acústico realizado com o Ultra-Short Baseline. A utilização de técnicas de processamento digital de imagem é uma poderosa ferramenta na redução dos ruídos speckle e na imagem do SAS, assim permitindo mapeamento com mais de mais de 80% dos dutos submarinos de forma semi-automatizado. Os métodos de rede neural e random forest tiveram resultados similares e satisfatórias para a classificação de condição de vão livre com exatidões globais de 86,8% e 89,9% respectivamente. / The oil industries have the necessity and obligation to inspect the submarine installations associated with the transport of oil and gas periodically to avoid environmental accidents. Underwater autonomous vehicles (AUV) have become a viable hydrographic survey option due to the excellent stability of the platform and the high-resolution (Synthetic Aperture Sonar - SAS, echo sounder multibeam, high definition cameras) submarine mapping. These hydrographic survey sensors generate large amounts of data to be analyzed, so it becomes necessary to automate the processes in order to optimize the processing time with the best positional accuracy. Thus, the goal of this research is to determine the positional quality of the AUV survey, to evaluate quantitatively and qualitatively the reduction of speckle noise in SAS image, to develop semi-automatic methodology for underwater pipeline mapping and free-span detection. The positional quality was verified by the application of the propagation of the uncertainties in the mathematical model of determination of the coordinates in the hydrographic survey with AUV. Morphological filters, adaptive filters and histogram contrast were used to reduce the effects of speckle noise on the SAS image. The submarine pipelines were semi- automatically mapped by the methodology of pre-processing, noise reduction and target enhancement, feature extraction and post-processing. The classification of free span condition was performed by neural network and random forest from the SAS image and the profiles generated from the digital surface model obtained by the echo sounder multibeam. The results showed that the positional uncertainty of the hydrographic survey with the AUV is compatible with the specifications of all orders of the IHO (2010) and critical point is the acoustic positioning performed with the Ultra-Short Baseline. The use of digital image processing techniques is a powerful tool in reducing speckle noise and restoring spatial resolution in the SAS image, thus enabling more efficient and faster automated processing. More than 80% of the subsea pipelines were mapped semi- automated. The methods of neural network and random forest had similar and satisfactory results for the classification of free-span condition with global accuracy of 86,8% and 89,9%, respectively. / o autor nao possui curriculo lattes, bem como agencia de fomento