Resumo: O reconhecimento de padrões de alvos específicos presentes na paisagem urbana como telhados de edificações as quais não são padronizados, ou seja, possuem variadas formas geométricas, dimensões, cores e texturas não é uma tarefa simples devido à alta complexidade desses alvos. Detectar e discriminar esses alvos constitui tarefa fundamental nos processos de mapeamento baseados em análise de imagem. Entretanto, graças aos avanços tecnológicos incorporados às câmaras fotogramétricas digitais, tem-se percebido um aumento contínuo da resolução espectral. Isso torna possível adquirir imagens com maior potencial para a discriminação devido aos atributos espectrais. Como alternativa de sistema de aerolevantamento, foi desenvolvido o Sistema Aerotransportado de Aquisição e Pós- Processamento de Imagens Digitais (SAAPI) o qual é capaz de adquirir imagens aéreas multiespectrais com alta resolução espacial. O SAAPI é composto por sensores de quadro capazes de produzir imagens multiespectrais com características de flexibilidade, confiabilidade e baixo custo. Mas, esses dados espectrais devem ser avaliados em aplicações de reconhecimento de padrões para aprimorar sua utilização. Nesse contexto, este trabalho busca ajustar índices de realce para serem capazes de destacar alvos específicos como corpo d'água, sombra, via pavimentada e vegetação presentes na paisagem urbana registrados em imagens adquiridas pelo SAAPI. Também, foi desenvolvida uma abordagem para correção do efeito vinhete baseada na análise de superfície de tendência da resposta radiométrica de sombras. Os resultados obtidos foram satisfatórios e confirmaram que as abordagens desenvolvidas podem ser aplicadas em mapeamento de áreas urbanas para reconhecer e identificar alvos específicos nas imagens adquiridas pelo SAAPI. A análise de superfície de... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Pattern recognition of specific targets in the urban scenery is not a simple task due to its high complexity. Recognizing building roofs, per example, has very variable features like geometrical form, dimension, color and texture. Detection and discrimination of these targets are basic tasks in mapping processes which are based on image analysis. Technological advancements of digital cameras have helped to improve the continuous increase of spectral resolution. Consequently, it allows the acquisition of aerial image data with higher potential for target discrimination based on spectral response. As an alternative to areal surveying system, it was developed the Lightweight Airborne Image Acquisition System (SAAPI) in order to survey high resolution areal-based multispectral images. The SAAPI is made-up of sensors to produce multispectral images with characteristics of flexibility, reliability and low cost. However, these spectral data must be evaluated for pattern recognition applications. Thus, this research intends to adjust enhancement indexes to detection of specific targets in the urban scenery, like water, shadow, paved roads and vegetation in images taken through the SAAPI. It was also developed an approach for correcting the vignetting effect based on the trend surface analysis of shadow radiometric response. The findings are satisfactory and validate the use of the developed approach in urban areas mapping to recognize and identify specific targets, based on SAAPI images.... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Messias Meneguette Júnior / Coorientador: Marco Antonio Piteri / Banca: João Fernando Custódio da Silva / Banca: Ricardo Luís Barbosa / Mestre
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000673347 |
| Date | January 2010 |
| Creators | Oliveira, Fábio Feliciano. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências e Tecnologia. |
| Publisher | Presidente Prudente : [s.n.], |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | 141 f. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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