Orientador : Prof. Dr. Álvaro Muriel Lima Machado / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa: Curitiba, 27/07/2016 / Inclui referências : f. 113-115 / Resumo: A detecção de mudanças de edificações, inicial e tradicionalmente feita empregando dados obtidos ou transformados em formatos raster, neste trabalho, realiza-se diretamente com tecnologia LIDAR pela importância da informação de elevação contida nos dados originais. Com esta perspectiva, são identificadas, classificadas e quantificadas alterações de edificações em duas áreas de estudo mapeadas com dois sensores LIDAR, usando como estratégia a comparação direta das nuvens de pontos multi-temporais obtidas nos mapeamentos. O processo começa com a correção dos erros no registro das nuvens de pontos para após serem aplicados dois métodos de detecção: o primeiro por determinação de diferenças altimétricas pela subtração de Modelos Digitais de Superfície - MDS gerados para cada conjunto de dados, denominado método indireto devido à transformação dos dados em raster. Após, com o reconhecimento prévio das alterações, é desenvolvido um segundo método de tipo vetorial por determinação de distâncias de ponto a plano entre as mesmas nuvens de pontos, denominado método direto. Associa-se uma classificação às mudanças detectadas, definida como "construção nova" e "demolição", a qual é verificada com o apoio de aerofotografias e levantamentos em campo. Assim, nesta fase surge uma classificação complementar definida como "construção temporária". Na comparação e análise dos resultados, ao avaliar a quantificação das edificações detectadas, obteve-se em ambos os métodos um importante cenário sobre as localizações de tais edificações e, ao estimar os atributos altura e área, determinou-se melhor acurácia com o método direto. Conclui-se que os dois métodos são ferramentas eficientes para o seguimento da dinâmica imobiliária através de diferentes intervalos de tempo e que como principal dificuldade se encontra o discernimento das construções quando houver presença de vegetação, pelo qual, recomenda-se finalmente, a remoção deste elemento antes das analises dos dados para melhor refinamento nos resultados. Palavras chave: LIDAR, detecção de alterações, edificações, raster e vetor. / Abstract: Building change detection, initially and traditionally through data obtained or transformed in raster formats, in this study was performed directly through the LIDAR technology, in view of the importance of elevation information contained in the original data. From this perspective, building changes in two study areas mapped with two LIDAR sensors were identified, classified and quantified, using as a strategy the direct comparison of multi-temporal point clouds obtained in the mappings. The process began with error correction in the registered point clouds and the subsequent application of two detection methods: the first, to determine altimetric differences by the subtraction of Digital Surface Models - DSM generated for each data set, named indirect method due to data transformation in raster. Then, from the previous change recognition, a second vector-type method was developed by determining point-to-plane distances between the same point clouds, named the direct method. A classification was assigned to the detected changes, defined as "new construction" and "demolition", which was verified with the support of aerial photographs and field surveys. Thus, at this stage a complementary classification defined as "temporary construction" emerged. The comparison and analysis of the results showed that, when evaluating the quantification of the detected buildings, an important scenario of building location was obtained through both methods and, when estimating height and area, higher accuracy was obtained with the direct method. Conclusion: the two methods are efficient tools for the follow-up of the real estate dynamics through different time intervals, and a major difficulty is the identification of constructions where vegetation is present. Finally, vegetation removal techniques are recommended before data analysis for better refinement of results. Keywords: LIDAR, change detection, buildings, raster and vetor.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/49315 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Garzón, Johanna Beatríz Prieto |
| Contributors | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas, Machado, Álvaro Muriel Lima |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 115 f. : il. algumas color., mapas, gráfs., 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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