Le traitement de nuages de points 3D de lidars permet aux robots mobiles autonomes terrestres de construire des modèles sémantiques de l'environnement extérieur dans lequel ils évoluent. Ces modèles sont intéressants car ils représentent des informations qualitatives, et ainsi donnent à un robot la capacité de raisonner à un niveau plus élevé d'abstraction. Le coeur d'un système de modélisation sémantique est la capacité de classifier les observations venant du capteur. Nous proposons un système de classification centré sur l'apprentissage non-supervisé. La prémière couche, la couche intermédiaire, consiste en un modèle de mélange gaussien. Ce modèle est déterminé de manière non-supervisée lors d'une étape de training. Il definit un ensemble de classes intermédiaires qui correspond à une partition fine des classes présentes dans l'environnement. La deuxième couche, la couche finale, consiste en un regroupement des classes intermédiaires dans un ensemble de classes finales qui, elles, sont interprétables dans le contexte de la tâche ciblée. Le regroupement est déterminé par un expert lors de l'étape de training, de manière supervisée, mais guidée par les classes intermédiaires. L'évaluation est basée sur deux jeux de données acquis avec de différents lidars et possédant différentes caractéristiques. L'évaluation est quantitative pour l'un des jeux de données, et qualitative pour l'autre. La concéption du système utilise la procédure standard de l'apprentissage, basée sur les étapes de training, validation et test. L'opération suit la pipeline standard de classification. Le système est simple, et ne requiert aucun pré-traitement ou post-traitement. / The processing of 3D lidar point clouds enable terrestrial autonomous mobile robots to build semantic models of the outdoor environments in which they operate. Such models are interesting because they encode qualitative information, and thus provide to a robot the ability to reason at a higher level of abstraction. At the core of a semantic modelling system, lies the capacity to classify the sensor observations. We propose a two-layer classi- fication model which strongly relies on unsupervised learning. The first, intermediary layer consists of a Gaussian mixture model. This model is determined in a training step in an unsupervised manner, and defines a set of intermediary classes which is a fine-partitioned representation of the environment. The second, final layer consists of a grouping of the intermediary classes into final classes that are interpretable in a considered target task. This grouping is determined by an expert during the training step, in a process which is supervised, yet guided by the intermediary classes. The evaluation is done for two datasets acquired with different lidars and possessing different characteristics. It is done quantitatively using one of the datasets, and qualitatively using another. The system is designed following the standard learning procedure, based on a training, a validation and a test steps. The operation follows a standard classification pipeline. The system is simple, with no requirement of pre-processing or post-processing stages.

Esta dissertação aborda um estudo sobre algoritmos matemáticos (Método da Variância, Método das Imagens, Método do Gradiente (MG), WCT - Wavelet Covariance Transform), os quais possibilitam a obtenção da altura máxima da Camada Limite Planetária (CLP) a partir de dados fornecidos por um sistema lidar. Em um primeiro momento será descrita a CLP e as suas principais variáveis, assim como também os métodos juntamente com os seus pontos positivos e negativos. Em seguida serão abordadas duas situações de medida: a primeira consiste em um estudo de casos realizado na cidade de Vitória-ES, para o qual foram escolhidas três situações típicas (calmaria, presença de subcamadas de aerossóis e/ou camadas de nuvens e turbulência) em que os métodos foram: testados, comparados entre si, com a análise visual do perfil e o BRN (Bulk Richardsons Number); a segunda situação aborda uma medida feita na cidade de São Paulo-SP durante um período de 12 horas contínuas, sendo o grande diferencial deste experimento, o lançamento de radiossondas dentro de intervalos de 3 horas, isso aliado a utilização de modelagem WRF (Weather Research Forecasting) permitiu uma maior comparação e validação dos dados. A partir dos estudos de casos foi possível observar que com o aumento da complexidade do perfil apresentado pela atmosfera, há um decréscimo na qualidade dos resultados apresentados pelos métodos e um aumento no tempo de processamento, já que há necessidade de um maior refinamento nos parâmetros que serão utilizados. Nas situações de \"calmaria\"o perfil da atmosfera se mostra mais simplificado, o que facilita a escolha de qual método utilizar, sendo que com exceção da Variância, todos os outros métodos forneceram resultados satisfatórios. Para o caso de \"presença de subcamadas de aerossóis e/ou nuvens\"a qualidade dos resultados apresentados pelos métodos decai sendo exceção da Variânci, uma vez que esta passa a apresentar resultados mais próximos do esperado devido ao aumento na complexidade do sinal lidar. Na situação caracterizada como \"turbulência\", todos os métodos passam a apresentar maiores dificuldades para detectar corretamente a CLP, sendo que o WCT se mostra o mais robusto, porém exige uma complexa escolha de parâmetros, demandando um alto tempo de processamento. Na medida de 12 horas contínuas todos os métodos conseguem representar satisfatoriamente a ascensão e o decaimento da CLP, ficando as maiores divergências para o meio do dia, principalmente quando há dispersão dos aerossóis gerando atenuação no sinal, com isso os métodos mais sensíveis (MG e Método das Imagens) passam a apresentar várias oscilações, dificultando a detecção do topo da CLP. As análises realizadas permitiram observar as vantagens e desvantagens de cada método, assim como descobrir qual possui o uso mais indicado para cada cenário meteorológico, sendo o algoritmo WCT o mais robusto em todas as situações apresentadas. / This dissertation discusses a study about mathematical algorithms (Variance Method, Method of Images, Gradient Method, WCT - Wavelet Covariance Transform) that allow obtaining the maximum height of the Planetary Boundary Layer (PBL) from data provided by the lidar system. Initially it will be described the PBL and their main variables, as well as methods along with their strengths and weaknesses. After, two situations of measurements will be discussed: the first one consists of a case study conducted in the city of Vitória-ES, where were chosen three typical situations (\"calm\", \"sublayers of aerosols and/or layers of cloud cover\"and \"turbulence\") and the methods were compared among themselves and here after validated qualitatively by a visual verify and quantitatively by obtain of the Bulk Richardson Number (BRN) extracted from radiosounding data; the second situation deals with a measurement made in the city of São Paulo - SP for a period of 12 continuous hours, and the great advantage of this experimen, launching radiosondes within 3 hour intervals, the use of this combined with WRF ( Weather Research Forecasting) model allowed a most accurate comparison and validation. Based on case studies it was observed with the increased of complexity of the profile presented by the atmosphere, there is a decrease in the quality of the results provided by the methods and an increase in processing time being necessary greater refinement of the parameters that are used. In situations of \"calm\"the profile of the atmosphere appears more simplified, which facilitates the choice of which method to use, and with exception of Variance, all other methods provided satisfactory results. For the situation of \"presence of sublayers of aerosols and/or clouds\"the quality of the results presented by the methods decays, with the exception of Variance, once this begins to show results closer than expected due to the increase in the complexity of the signal handling. In situations characterized as \"turbulence\", all methods have more difficulties to correctly detect the PBL, and the WCT shown the most robust than others, but requires a complex choice of parameters and a high processing time. The measurement of 12 hours continuous all methods can satisfactorily represent the rise and decay of PBL, the largest differences being for the middle of the day, especially when there is dispersion of aerosol generating attenuation in the signal, thus the most sensitive methods (Gradient Method and Method of Images) present several variations, making it difficult to detect the top of the PBL. The analyzes allowed to observe the advantages and disadvantages of each method, as well as find out which has the most appropriate use for each meteorological scenario, being the WCT the most robust algorithm in all situations presented.

A Tomografia por Coerência Óptica (OCT) baseia-se na propriedade de retroespalhamento dos meios para construir imagens tomográficas do interior das amostras. De maneira similar, a técnica LIDAR (Light Detection and Range) faz uso desta propriedade para determinar as características da atmosfera, em especial o coeficiente de extinção do sinal. Explorar esta similaridade permitiu aplicar métodos de inversão utilizados na técnica LIDAR às imagens OCT, permitindo construir imagens de coeficiente de extinção, resultado inédito até o momento. Este trabalho teve o objetivo de estudar, propor, desenvolver e implementar algoritmos de métodos de inversão do sinal OCT para determinação do coeficiente de extinção em função da profundidade. Foram utilizados três métodos de inversão, da inclinação, do ponto de contorno e da profundidade óptica, com implementação em ambiente LABView® . Estudo dos erros associados aos métodos de inversão foi realizado e, amostras reais (homogêneas e estratificadas) foram utilizadas para análises em uma e duas dimensões. As imagens de coeficiente de extinção obtidas pelo método da profundidade óptica claramente foram capazes de diferenciar o ar da amostra. As imagens foram estudadas empregando PCA e análise de clusters que avaliou a robustez da técnica em determinar o valor do coeficiente de extinção da amostra. Além disso, o método da profundidade óptica proposto foi empregado para estudar a hipótese de que existe correlação entre o coeficiente de extinção do sinal e a desmineralização de esmalte dental durante o processo cariogênico. Com a aplicação desta metodologia foi possível observar a variação do coeficiente de extinção em função da profundidade e sua correlação com a variação da microdureza, além de mostrar que em camadas mais profundas o valor do coeficiente de extinção valor tende ao de um dente sadio, comportando-se da mesma maneira que a microdureza do dente. / Optical Coherence Tomography (OCT) is based on the media backscatering properties in order to obtain tomographic images. In a similar way, LIDAR (Light Detection and Range) technique uses these properties to determine atmospheric characteristics, specially the signal extinction coeficient. Exploring this similarity allowed the application of signal inversion methods to the OCT images, allowing to construct images based in the extinction coeficient, original result until now. The goal of this work was to study, propose, develop and implement algorithms based on OCT signal inversion methodologies with the aim of determine the extinction coeficient as a function of depth. Three inversion methods were used and implemented in LABView® : slope, boundary point and optical depth. Associated errors were studied and real samples (homogeneous and stratified) were used for two and three dimension analysis. The extinction coeficient images obtained from the optical depth method were capable to diferentiate air from the sample. The images were studied applying PCA and cluster analysis that established the methodology strength in determining the sample´s extinction coefficient value. Moreover, the optical depth methodology was applied to study the hipothesis that there is some correlation between signal extinction coeficient and the enamel teeth demineralization during a cariogenic process. By applying this methodology, it was possible to observe the variation of the extinction coefficient as depth function and its correlation with microhardness variation, showing that in deeper layers its values tends to a healthy tooth values, behaving as the same way that the microhardness.

The Planetary Boundary Layer (PBL) is a relevant part of the atmosphere with a variable extension that clearly plays an important role in fields like air quality or weather forecasting. Passive and active remote sensing systems have been widely applied to analyze PBL characteristics. The combination of different remote sensing techniques allows obtaining a complete picture on the PBL dynamic. In this study, we analyze the PBL behavior using four types of remote sensing systems: Microwave Radiometer (MWR), Elastic Lidar (EL), Doppler Lidar (DL) and Ceilometer data. The measurements were performed in two cities Granada (Spain) and São Paulo (Brazil). Firstly, at Granada, the PBL height (PBLH) obtained from MWR data is validated against PBLH provided by analyzing co-located radiosondes, showing a good agreement. In a second stage, active remote sensing systems were used for deriving the PBLH. Thus, Extended Kalman filter is applied to EL data while the vertical wind speed variance method was applied to the DL. The derived PBLH\'s by these approaches are compared to PBLH retrieved by the MWR. The results show a good agreement among the retrievals based on active remote sensing in most of the cases, although some discrepancies appear in instances of intense PBL changes (either growth and/or decrease). Then it is performed the analysis of four and five-year dataset of measurements gathered with a ceilometer and a microwave radiometer, respectively, at Granada. The methodologies applied for the PBLH detection (gradient method for ceilometer and the combination of parcel method and temperature gradient method for microwave radiometer) provided a satisfactory description of the PBL structure in simple cases. In addition, the PBL behavior is characterized by a statistical study of the convective and stable PBLH obtained from microwave radiometer measurements. The analysis of the PBLH statistical study shows some coincidence with other PBLH studies such as daily pattern, and year cycles but also some differences caused by distinct latitudes, topography and climate were found. It was performed as well a combined long-term analysis of Ceilometer retrieved Residual Layer and the Stable and Convective Layer heights determined by microwave radiometer, thus offering a complete picture of the PBL evolution by synergetic combination of remote sensing techniques. This is the reason why systems with high temporal and spatial resolution, like lidars, have been increasingly applied in studies about this atmospheric region. In this work, also was performed, at São Paulo, an analysis on lidar backscattered signal at three wavelengths (355, 532 and 1064 nm) retrieving the turbulence by the analyses of the high-order moments (variance, skewness and kurtosis) in the backscattered signal. The wavelength of 355 nm has low applicability in the proposed methodology, due to its low intensity (due to predominance of molecular backscattering) and large presence of noise, while the 532 nm wavelength showed results similar to those provided by the wavelength of 1064 nm, which was used as reference. Then, it was analyzed two case studies using the wavelengths of 532 and 1064 nm (in separately). This approach provided information about PBL height, (derived by the variance method (Menut et al., 1999), displacement of aerosol layers (skewness) and level of mixing at several heights (kurtosis). These results show the viability of the proposed methodology when the wavelengths of 532 and 1064 nm are used for the PBL description by high-order moments of the backscattered distribution. Furthermore, it is demonstrated how some variables (air temperature, aerosol concentration, vertical wind, relative humidity and net radiation) can influence the PBL dynamic with data from DL, EL and MWR at Granada. The high-order moments of the vertical velocity high frequency distributions derived from DL, and EL range corrected signal, were corrected by two methodologies (first lag and -2/3 correction). The corrected profiles present small differences when compare against the uncorrected profiles, showing low influence of noise and the viability of the proposed methodology. A detailed 2-case studies analysis was carried on, the first case corresponding to a well-defined PBL while the second one corresponds to a situation with presence of an aloft Saharan dust layer and clouds. In both cases the results provided by the different instruments ended up complementing one another, so that the synergistic use of the different systems allowed us a detailed monitoring of the PBL. / A Camada Limite Planetária (PBL - Planetary Boundary Layer) é uma parte relevante da atmosfera com uma extensão variável e que claramente desempenha um papel importante em áreas de estudo, como: a qualidade do ar ou a previsão do tempo. Sistemas de sensoriamento remoto passivo e ativo têm sido amplamente utilizado para analisar as características da PBL. A combinação de diferentes técnicas de sensoriamento remoto permite obter uma imagem completa da dinâmica desta camada. Neste estudo, analisamos o comportamento da PBL utilizando quatro tipos de sistemas de sensoriamento remoto: Radiômetro de Micro-ondas (MWR), Lidar Elástico (EL), Lidar Doppler (DL) e Ceilômetro. As medições foram realizadas em duas cidades, Granada (Espanha) e São Paulo (Brasil). Primeiramente, em Granada, a altura da PBL (PBLH) obtida a partir dos dados do MWR foi validada pela PBLH gerada pela análise dos dados de radiossondas, mostrando uma boa concordância. Em um segundo estágio, sistemas ativos de sensoriamento remoto foram usados para a obtenção da PBLH. Assim, o método do filtro de Kalman foi aplicado aos dados do EL enquanto o método da variância da velocidade vertical do vento foi aplicado aos dados do DL. As PBLH derivadas dessas abordagens foram comparadas com o PBLH fornecida pelo MWR, sendo que os resultados mostram uma boa concordância na maioria dos casos, embora algumas discrepâncias apareçam nas situações de mudanças intensas da PBL (crescimento e/ou diminuição). Em seguida, é realizada a análise dos dados das medidas coletadas com um ceilômetro e um radiômetro de micro-ondas durante quatro e cinco anos, respectivamente, em Granada. As metodologias aplicadas para a detecção da PBLH (método de gradiente para o ceilômetro e a combinação do método de parcela e do método de gradiente de temperatura para o radiômetro de micro-ondas) forneceram uma descrição satisfatória da estrutura da PBL em casos simples. Além disso, o comportamento da PBL foi caracterizado por um estudo estatístico das PBLH convectiva e estável, as quais foram obtidas a partir das medidas do radiômetro de micro-ondas. A análise do estudo estatístico realizado para a PBLH mostra algumas coincidências com outros estudos já realizados para a mesma variável, como o padrão diário e os ciclos anuais. Mas também há algumas diferenças, as quais são causadas por latitudes, topografia e clima distintos. Foi realizada também uma análise combinada de longo prazo da Camada Residual (gerada pelos dados do Ceilômetro) e da Camada Estável e Convectiva (obtida pelos dados do radiômetro de micro-ondas), oferecendo assim um quadro completo da evolução da PBL por combinação sinérgica de técnicas de sensoriamento remoto. Essa é a razão pela qual sistemas com alta resolução temporal e espacial, como os lidars, têm sido cada vez mais aplicados em estudos sobre essa região atmosférica. Neste trabalho, também foi realizada, em São Paulo, uma análise do sinal retroespalhado em três comprimentos de onda (355, 532 e 1064 nm), o qual provê informações da turbulência através da análise dos momentos de alta ordem (variância, assimetria e curtose). O comprimento de onda de 355 nm apresenta pouca aplicabilidade na metodologia proposta, devido à sua baixa intensidade (por conta da predominância do retroespalhamento molecular) e grande presença de ruído, enquanto o comprimento de onda de 532 nm apresentou resultados semelhantes aos fornecidos pelo comprimento de onda de 1064 nm, o qual foi usado como referência. Em seguida, foram analisados dois estudos de caso utilizando os comprimentos de onda de 532 e 1064 nm (em separado). Essa abordagem forneceu informações sobre a altura da PBL (derivada pelo método de variância (Menut et al., 1999), deslocamento de camadas de aerossol (assimetria) e nível de mistura em várias alturas (curtose), mostrando a viabilidade da metodologia proposta, quando os comprimentos de onda de 532 e 1064 nm são usados para a descrição da PBL a partir dos momentos de alta ordem. Além disso, demonstrou-se, com dados de DL, EL e MWR obtidos em Granada, como algumas variáveis (temperatura do ar, concentração de aerossóis, vento vertical, umidade relativa e radiação líquida) podem influenciar a dinâmica da PBL. Os momentos de alta ordem das distribuições de velocidade vertical derivadas dos dados do DL e o sinal retroespalhado obtido a partir do EL foram corrigidos por duas metodologias (first lag e correção de -2/3). Os perfis corrigidos apresentam pequenas diferenças quando comparados com os perfis não corrigidos, mostrando baixa influência do ruído e a viabilidade da metodologia proposta. Foi realizada uma análise detalhada de dois estudos de casos, o primeiro correspondendo a uma PBL bem definida, enquanto o segundo corresponde a uma situação com a presença de uma camada de nuvens e poeira saariana. Em ambos os casos, os resultados fornecidos pelos diferentes instrumentos acabaram se complementando, de modo que o uso sinérgico dos diferentes sistemas nos permitiu um monitoramento detalhado da PBL.

Recentemente, as nuvens cirrus tem sido reconhecidas como importantes agentes do sistema climático global por funcionarem como cobertores térmico e poderem alterar signicativamente o balanço de radiação atmosférico, afetando o sistema climático em escalas de tempo que vão desde condições do tempo até mudanças climáticas. Elas são encontradas perto da tropopausa e são formadas principalmente por cristais de gelo não esféricos, com tempo de vida que pode ir de horas a alguns dias. Apesar de serem relativamente transparentes à radiação solar (profundidade óptica < 3,0), elas são opacas à radiação infravermelha, aprisionado radiação que seria perdida para o espaço, e, assim, podendo ter uma forçante radiativa positiva. Sua importância cresce devido a sua grande área de cobertura. A cobertura global de nuvens cirrus tem sido estimada em cerca de 20-25% e sua ocorrência pode ser mais de 70 % nos trópicos ( LIOU , 2002). No inicio de 2011, uma estação de UV-Raman Lidar se tornou operacional na região central da Amazônia, instalado 30 km a NE de Manaus-AM (2,89 °S 59,97 °W). Usando um laser de 95 mJ Nd-Yag em 355 nm e um telescópio Cassegrain com 400 e 4000 mm de distancia focal, este sistema detecta remotamente a troposfera com 7,5 m e 1-min de resolução espacial e temporal, respectivamente. Para analisar esse grande volume de dados, um algoritmo automatizado para detecção de nuvens cirrus foi desenvolvido com base no método descrito por ( BARJA , 2002), que determina a altitude da base, topo, máximo retro espalhamento e espessura. Os resultados mostram uma boa concordância entre o método visual de costume, não havendo diferença signicativa nas alturas de base. Um método baseado no fator de transmitância da equação do lidar foi utilizado para derivar a profundidade óptica dos cirrus. Pers de temperatura e pressão foram obtidos através de radiosondagens disponíveis duas vezes por dia do aeroporto militar de Ponta Pelada (28 km ao sul do sitio exerimental). Os métodos de Klett e Raman foram utilizados para derivar os coeciente de retroespalhamento e estimar a razão lidar das nuvens cirrus. Como resultados da analise dos dados dos dois primeiros anos de medidas (2011 e 2012), encontramos que a ocorrência de nuvens cirrus foi cerca de 71,0 % do tempo de observação total, sendo cerca de 24,2 % de todos os cirrus foram cirrus subvisuais (<0,03), 40,7 % eram cirrus nos (0,03< <0,3) e 35,1 % eram cirrus stratus ( > 0,3). Encontramos tambem os valores médios de 12,4 ± 2.k km , 14,3 ± 2,2 km para as altitudes de base e topo, respectivamente, residindo entre a temperaturas de até -90 °C e frequentemente encontradas próximas a tropopausa. A razão lidar para estas nuvens cirrus foi estimada em 20,0 ± 6,8 sr. Além disso, estudamos o comportamento destas grandezas com relação a temperatura. Enquanto as nuvens cirrus observadas mostraram uma redução da espessura e da profundidade óptica com a diminuição da temperatura (aumento da altitude), a razão lidar mostrou-se constante, indicando uma composição constante em termos da mistura de cristais de gelo. / Recently, cirrus clouds have been recognized as important agents of global climate system by functioning as a thermal blanket and can signicantly alter the radiation balance of the atmosphere, aecting the climate system from the weather to climate change timescales. They are found near the tropopause and are formed mainly by non spherical ice crystals, with lifetime that can go from hours to a few days. Despite being relatively transparent to solar radiation (optical depth < 3.0), they are opaque to the infrared radiation that would be lost to space, and thus have a positive radiative forcing. Its importance grows due to its large coverage area. The global cirrus cover has been estimated to be about 20-25% and their occurrence can be more than 70% over the tropics ( LIOU , 2002). In mid-2011 a UV Raman Lidar station become operational in the central Amazon region, installed 30 km up-wind from Manaus-AM (2.89 °S 59.97 °W). Using a 95 mJ Nd-Yag laser at 355 nm and a cassegrain telescope with 400 mm and 4000 mm focal length, this system remotely senses the troposphere with 7.5 m and 1-min height and time resolution respectively. To analyze this large amount of data, an automated algorithm for the detection of cirrus clouds was developed based on the method described for( BARJA , 2002), which determine the cloud base, top and maximum light backscattering heights, and cloud thickness. The results show a good agreement between the usual visual method, with no signicant dierence in the base heights. The transmittance factor of the lidar signal was used to derive the optical depth cirrus. Proles of temperature and pressure were obtained by radiosondes available twice daily from the military airport of Ponta Pelada (28 km south from the experimental site). The Klett and Raman methods were used to derive the backscattering coecient and to estimate the lidar ratio of the cirrus clouds. As the results for the analysis of data from the rst two years of measurements (2011 and 2012 ), we found that the occurrence of cirrus clouds was approximately 71.0 % of the total time of observation, being approximately 24.2 % of all cirrus were subvisual ( < 0.03), 40.7 % were thin cirrus (0.03 < < 0.3 ) and 35.1 % were cirrus stratus ( > 0.3). Also found the average values of 12.4 ± 2.4 km 14.3 ± 2.2 km for altitudes of the base and top height, respectively, residing between the temperatures down to -90 °C and frequently found near the tropopause. The lidar-ratio was estimated as 20.0 ± 6.8 sr . Also, the behavior of these quantities with respect to temperature was studied.

O manuseio de grãos durante as operações de carga e descarga geram materiais particulados que são liberados para a atmosfera interferindo na qualidade do ar da região. Essa pesquisa identificou a presença de material particulado proveniente de grãos na cidade de Santos utilizando dados disponibilizados pelos satélites da NASA, índices de qualidade do ar fornecidos pela CETESB e dados obtidos pela técnica LIDAR. / Grain handling during loading and unloading operations generates particulate materials that are released into the atmosphere by interfering with the air quality of the region. This research identified the presence of particulate matter from grain in the city of Santos using data provided by NASA satellites, air quality indexes provided by CETESB and data obtained by the LIDAR technique.

<p>Prikupljanje prostornih podataka se danas, u projektima premera i obnove<br />premera, različitim projektima iz oblasti inženjerske geodezije, realizuje<br />konvencionalnim metodama, koje najče&scaron;će obezbeđuju traženu tačnost<br />izlaznih podataka. Sa druge strane, razvojem novih tehnologija i uređaja za<br />prikupljanje podataka nameću se i nove metode rada koje obezbeđuju<br />neuporedivo veći nivo detaljnosti od konvencionalnih metoda pa veoma<br />često imaju prednost u odnosu na konvencionalne metode naročito u<br />projektima inženjerske geodezije. U disertaciji je dat predlog modela<br />geodetskog premera savremenim akvizicionim tehnologijama koji ispunjava<br />kriterijume kvaliteta definisane pravilnikom o premeru zemlji&scaron;ta i kriterijume<br />inženjerske geodezije.</p> / <p>The collection of spatial data is carried out today by conventional methods,<br />which usually provide the required accuracy of the output data in the projects<br />of diameter and diameter reconstruction, by various projects in the field of<br />engineering geodesy. On the other hand, the development of new<br />technologies and data collection devices imposes new methods of work that<br />provide an incomparably higher level of detail than conventional methods,<br />and they often have an advantage over conventional, especially in<br />engineering projects. In the dissertation, the model of geodetic diameter<br />model was presented with modern acquisition technologies that meets the<br />quality criteria defined by the Land Regulations Rulebook and the criteria of<br />engineering geodesy.</p>

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la résolution de problèmes de détection et de suivi d'objets mobiles multiples sur route, à partir de données télémétrique de type lidar à balayage. Les travaux dans le domaine de la détection et de suivi d'obstacles à partir de données lidar mettent généralement en oeure trois principales étapes : la détection, l'association de mesures et le filtrage. Cependant, il est connu que cette chaîne de traitement peut engendrer des pertes d'informations pouvant être à l'origine de cas de non détection ou de fausse alarme. Par ailleurs, les non-linéarités liées à la transformation polaire-cartésien des mesures lidar au cours de l'étape de détection ne permettent plus de préserver la statistique des bruits de mesure après traitement. Une autre difficulté, compte tenu de la nature spatialement distribuée des mesures lidar liées à un objet, est de pouvoir associer chaque impact à un unique véhicule tout en prenant en compte la variabilité temporelle du nombre d'impacts à lui associer. Seule une approche exploitant les données brutes permet de garantir l'optimalité de la chaîne de traitement. Cette thèse explore une nouvelle approche conjointe de détection et de suivi exploitant les données brutes du lidar, éliminant toute étape de pré-détection. L'approche proposé repose, d'une part, sur l'usage des méthodes de Monte Carlo séquentielles en raison de leur aptitude à traiter des modèles fortement non linéaire, , et, d'autre part, sur une modélisation des ojets compatible avec la perception lidar. La méthode est validée avec des données du simulateur SIVIC dans différentes situations expérimentales pour la détection et le suivi d'objets hétérogènes dans un cas lidar monoplan puis multiplan. / This thesis focus on the problem of multiobject detection and tracking multiple moving objects on the road, using a scanning laser rangefinder. The works in the field of obstacle detection and tracking from lidar data generally use three main stages : detection, measurement association and filtering. However, it is known that this processing chain can lead to a loss of information that may be reponsible for non-detection or false alarm problems. Furthermore, the non-linearities associated to the polar-to-Cartesian transformation of lidar measurements during the detection step cannot preserve the statistical properties of the measurement noise. Another difficulty, related to the spatially distributed nature of a lidar measurements of an object, is to associate each impact with a single vehicle while taking into account the temporal variability of the number of impacts. An approach that only exploits the raw data ensures the optimality of the processing chain. This thesis explores a new joint approach for detection and tracking that uses raw lidar data, while eliminating any step of predetection. The proposed approach is based, first, on the use of sequential Monte Carlo methods due to their ability to deal with highly non-linear models, and secondly, on an object modeling related to lidar measure. The method is validated with data from the simulator SIVIC under different experimental conditions for the detection and tracking of heterogeneous objects with monolayer and multilayer lidar.

O LiDAR (Light Detection And Ranging) vem-se consolidando como tecnologia de mapeamento, contribuindo com a ciência da informação geográfica. Este trabalho fez uma revisão do estado da arte da tecnologia LiDAR aerotransportado ou ALS (Airborne Laser Scanner), em constante mudança e aperfeiçoamento, no que diz respeito aos sistemas sensores e a estrutura de armazenamento das informações adquiridas. Inicialmente foi apresentado um panorama da utilização do LiDAR aerotransportado na produção de modelos digitais de elevação, em levantamentos de linhas de transmissão, no setor de transportes, e foi dada ênfase à tarefa de extração da vegetação e de edificações, detectando também o solo exposto. Para a extração de edificações, foram apresentados diversos conceitos desenvolvidos nos últimos quatro anos. Na parte prática foi utilizada uma região de teste para comparar feições urbanas obtidas pela classificação automática, realizada pelo software TerraScan, com feições homólogas provenientes de uma base cartográfica de referência, mostrando convergências e divergências entre os dois produtos. Foi realizada uma análise de declividade para determinação de bordas das edificações e, com isso, realizar a segmentação dessas feições. Foi realizado um controle de qualidade cartográfica do produto LiDAR que pudesse classificar esse produto quanto ao padrão de exatidão cartográfica digital. O produto obtido pelo LiDAR atendeu às classes B, C e D da nova norma brasileira a partir da escala 1:10.000. Também foi proposto e realizado o controle de qualidade altimétrico a partir das curvas de nível do produto cartográfico de referência. Recomenda-se a utilização cuidadosa desse produto em função da escala do mapeamento e das necessidades do usuário. / LiDAR (Light Detection And Ranging) has been consolidated as a mapping technology, contributing to the science of geographic information. This paper reviewed the state of the art of the LiDAR airborne technology or ALS (Airborne Laser Scanner), in constant change and improvement, with respect to the sensors and systems structure for storing acquired information. Initially, an overview was presented regarding the use of airborne LiDAR in producing digital elevation models, in surveys of transmission lines and the transportation sector. Emphasis was given to the task of extracting vegetation and buildings, also detecting the exposed soil. For the extraction of buildings, many concepts developed over the past four years were presented. In the practical part, a region test was used to compare the urban features obtained by the automatic classification performed by TerraScan software, with corresponding features from a cartographic reference product, showing similarities and differences between them. An analysis to determine the slope of the edges of the buildings was accomplished and, therefore, the segmentation of these features. The quality control of cartographic LiDAR product was performed in order to classify this product as the standard for digital cartographic accuracy. The product obtained by LiDAR met classes B, C and D of the new Brazilian standard in the 1:10,000 scale. Quality control of altimetry from the curves of the cartographic reference product level was also proposed and performed. We recommend the careful use of the product depending on the scale of the mapping and on users needs.

This thesis reviews algorithms that have been developed for classifying lidar data and identifies a progressive morphological filter for evaluation and improvement. Two potential weaknesses evaluated include the row-column order bias and grid orientation bias. Four different row-column orderings were developed to test for bias associated with the order choice. Moreover, a method rotating the filter grid to a series of angles was developed for testing bias associated with grid orientation. Measures of success of the improvements include Type I and II errors, where results are compared with a hand-produced "truth" dataset. Two datasets, one urban, the other rural, were selected for testing the modified filters. The results are presented and discussed for each algorithm. It was found that the four row-column orders all classified the dataset exactly the same. After the erosion and dilation functions were completed, the same surface profiles and elevations were produced regardless of row-column ordering. The filter windows used by the algorithm were found to create a rectangular area where the minimum and maximum values within that area were always selected. Therefore, it was found that the row-column orders did not create a bias in the classification. However, grid orientation was found to greatly affect results. Misclassification problems occurred at ridgelines, mounds, and along roads with ditches and steep slopes running along them. Grid angles running parallel to these objects were found to avoid these errors. Buildings also created errors, but were minimized with grid angles crossing them at 45 degrees. The selected angle directions significantly affect the classification results in all cases. Therefore, the grid orientation bias was verified. Two new methods of combining the results from the various angles have been developed. The first method used the best two classifying angles to combine the results. Best results were found in datasets with terrain objects positioned in similar directions for this method. The Multiple Angle method used all of the angle classifications to combine the results. This method performed best on datasets with terrain objects oriented in numerous directions. More accurate terrain models and better overall classification results have been generated using these methods.