Orientador : Prof. Daniel Rodrigues dos Santos / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciencias Geodésicas. Defesa: Curitiba, 26/08/2010 / Bibliografia: fls. 110-122 / Resumo: Este trabalho propõe uma estratégia semi-automática para extração do cruzamento de vias onde são determinados pontos sementes de cruzamentos em vias utilizados como ponto de partida para a definição do delineamento das bordas do encontro das vias, denominado cruzamento de vias. A extração do cruzamento de vias é realizada com o uso de ortoimagem de alta resolução espacial em cenas correspondentes a áreas urbanas densas. Na aplicação da estratégia proposta é realizada a coleta manual de pixels, sobre a ortoimagem, que dá origem ao conjunto de dados de treinamento (amostras) utilizado no software WEKA para gerar a árvore de decisão que contem as faixas de valores de tons de cinza que permitem a segmentação da imagem e a separação dos pixels pertencentes à classe vias, onde, são aplicados operadores morfológicos e algoritmos para a geração de eixos de vias (esqueletos), a detecção de hipóteses de cruzamentos, à detecção de pontos sementes dos cruzamentos de vias e o delineamento e extração das bordas dos cruzamentos das vias. A estratégia proposta foi testada com dados reais e os resultados foram analisados permitindo uma avaliação global da estratégia, bem como, das situações potencialmente problemáticas. Os resultados apresentados nos experimentos demonstram a viabilidade da extração do cruzamento de vias, simples e complexos, em cenas de áreas urbanas densas. Este trabalho apresenta detalhes da metodologia, os experimentos realizados e os resultados obtidos. / Abstract: This paper proposes a semi-automatic strategy for crossroads extraction where crossroads seed points are determined in pathways to be used as starting point for defining the outline of the edges of the streets meeting, called crossing channels. The extraction of the routes intersection is performed by using high spatial resolution orthoimage in scenes corresponding to dense urban areas. To implementing the proposed strategy the manual pixels collection on the orthoimage is performed, which gives rise to a set of training data (samples) used in WEKA software to generate the decision tree that contains the ranges of grey tones to allow image segmentation and pixels separations belonging to roads class, to which morphological operators and algorithms for shafts parts generating (skeletons), the detecting of possible intersections, the detection of crossroads seed points and definition of the outlines and edges of the streets meeting edges. Are applied the proposed strategy was tested with real data and the results were analyzed allowing an overall evaluation of the strategy, as well as potentially problematic situations. The results presented in the experiments demonstrate the feasibility of the crossroads extraction, both simple and complex, in dense urban areas scenes. This paper presents the methodology details, the experiments and the results.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/24956 |
| Date | January 2010 |
| Creators | Santos, Dalmar José dos |
| Contributors | Santos, Daniel Rodrigues dos, Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 122f. : il. [algumas color.], grafs., tabs., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | Disponível em formato digital |
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