Esta tese propôs uma metodologia para detecção de áreas susceptíveis a deslizamentos
de terra a partir de imagens aéreas, culminando no desenvolvimento de uma ferramenta
computacional, denominada SASD/T, para testar a metodologia. Para justificar esta pesquisa,
um levantamento sobre os desastres naturais da história brasileira relacionada a deslizamentos
de terra e as metodologias utilizadas para a detecção e análise de áreas susceptíveis a
deslizamentos de terra foi realizado. Estudos preliminares de visualização 3D e conceitos
relacionados ao mapeamento 3D foram realizados. Estereoscopia foi implementada para
visualizar tridimensionalmente a região selecionada. As altitudes foram encontradas através
de paralaxe, a partir dos pontos homólogos encontrados pelo algoritmo SIFT. Os
experimentos foram realizados com imagens da cidade de Nova Friburgo. O experimento
inicial mostrou que o resultado obtido utilizando SIFT em conjunto com o filtro proposto, foi
bastante significativo ao ser comparado com os resultados de Fernandes (2008) e Carmo
(2010), devido ao número de pontos homólogos encontrados e da superfície gerada. Para
detectar os locais susceptíveis a deslizamentos, informações como altitude, declividade,
orientação e curvatura foram extraídas dos pares estéreos e, em conjunto com as variáveis
inseridas pelo usuário, forneceram uma análise de quão uma determinada área é susceptível a
deslizamentos. A metodologia proposta pode ser estendida para a avaliação e previsão de
riscos de deslizamento de terra de qualquer outra região, uma vez que permite a interação com
o usuário, de modo que este especifique as características, os itens e as ponderações
necessárias à análise em questão. / The purpose of this thesis is a methodology to detect locations susceptible to
landslides from the aerial images, culminating in the development of software, denominated
SASD/T, to testing the methodology. To justify this research, a survey about natural disasters
in Brazilian history related to landslides and methodologies used for detection and analysis of
areas susceptible to landslides was realized. Preliminaries studies of the 3D visualization and
concepts related to 3D mapping of an area were carried out. The stereoscopy technique was
implemented to visualize three-dimensionally the selected region. Altitudes were found via
parallax, from the homologous points found by the SIFT algorithm. The experiments were
performed with Nova Friburgo city images. The initial experiment showed that the results
obtained using the SIFT algorithm together with the proposed filter was highly significant
when compared with the results of Fernandes (2008) and Carmo (2010), due to the number of
homologous points found and the generated surface. To detect locations susceptible to
landslides, information such as altitude, slope, aspect and curvature areas was extracted from
the stereo pairs and, together with the variables entered by the user, was provided an analysis
of how a particular area is susceptible to landslides. The proposed methodology can be
extended to the evaluation and prediction of landslide risks in any other region, since it allows
interaction with the user, so that it specifies the characteristics, the items and the weights
needed for the analysis in question.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:4257 |
| Date | 13 March 2012 |
| Creators | Alessandra Martins Coelho |
| Contributors | Joaquim Teixeira de Assis, Marcus Peigas Pacheco, João Flávio Vieira de Vasconcellos, Nilton Alves Junior, Bernadete Ragoni Danziger, Inayá Correa Barbosa Lima |
| Publisher | Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, UERJ, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0027 seconds