Extração automática de pontos de apoio para integração de imagens aéreas digitais e dados de perfilamento laser aerotransportado

Abstract

Resumo: A presente tese apresenta uma metodologia para extração automática de pontos deapoio visando integração de imagens aéreas digitais e dados SPLA obtidos em épocasdistintas (os sistemas de perfilamento a laser e fotogramétrico são independentes). Aimagem de intensidade SPLA é georreferenciada, uma vez que a mesma é gerada apartir da interpolação de pontos cujas coordenadas tridimensionais foram determinadaspelo sistema de perfilamento laser e da informação referente à intensidade de retornodo pulso do varredor laser. O conhecimento das posições de pontos nos dois tipos deimagens equivale a se conhecer as posições destes pontos no espaço imagem (imagemaérea digital) e no espaço objeto (imagem de intensidade georreferenciada),características estas fundamentais para utilização de tais pontos como pontos de apoioou controle fotogramétrico. A correlação entre as imagens RGB e de intensidadeSPLA não é trivial em função das diferenças radiométricas entre ambas. As imagenssão processadas automaticamente e a correspondência de pontos entre as duas imagensé baseada na detecção de cantos e bordas, correlação baseada em áreas, coeficiente decorrelação cruzada e da transformação afim geral no plano. O processo é finalizadocom o cálculo dos parâmetros de orientação exterior via ressecção espacial, controladapelos pontos de apoio extraídos automaticamente. Para testar a metodologia propostaforam utilizadas 19 imagens digitais (3 faixas), 13 imagens obtidas com câmera digitalusando sensor CCD e 7 imagens obtidas com câmera digital utilizando sensor CMOS.Os resultados obtidos por via automática foram confrontados aos respectivosrealizados manualmente. A análise dos resultados sugere a aplicação da metodologiaaqui desenvolvida em novos experimentos.

Abstract: This thesis presents a methodology for automatic control point extraction aiming at theintegration between aerial digital images and LIDAR data. The aerial images wereobtained from low cost digital cameras. The aerial and LIDAR surveying wereaccomplished in distinct epochs and in different flight missions. The intensity imagewas generated by interpolation from 3D positions and laser pulse return informationcontained in the LIDAR cloud points. The knowledge of the positions in both kind ofimage, aerial digital image and intensity image, it means to know the point position inthe image and object spaces. So these points could be considered as control points. Thematching among RGB image and LIDAR intensity image is not trivial due to theiraccented radiometric differences. The images are automatically processed and theirpoint correspondence are based in corners and edges detection, area based matching,cross correlation coefficient, and 2D affine transformation. The process finishes withthe compute of the exterior orientation parameters using spatial resection controlled bycontrol points extracted automatically. To test the presented methodology were used19 digital images (3 strips), 13 images from digital camera with CCD sensor and 7images from digital camera with CMOS sensor. The results obtained from automaticmethodology were confronted to conventional (manually) procedures. The analysis ofthe results is very encouraging, so the developed methodology suggests its applicationin new experiments.