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    Modelagem 3D de telhados de edificações singulares a partir de imagens UAV para estimativa do potencial fotovoltáico e coleta de água pluvial

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    R - D - CAISSE AMISSE.pdf (2.912Mb)
    Data
    2016
    Autor
    Amisse, Caisse
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: Neste trabalho e apresentada uma metodologia para modelagem 3D de telhados de edifícios a partir de aeroimagens UAV para estimativa do potencial fotovoltaico e coleta de agua de chuva. A abordagem proposta usa câmeras a bordo de plataformas UAV de baixo custo para aerofilmagens. O processamento das aeroimagens e realizado no VisualSFM, o qual usa algoritmos SfM para geração da nuvem de pontos. A modelagem dos planos do telhado e feita com base na relação espacial entre pontos vizinhos da nuvem de pontos SfM. Do modelo gerado, é extraída a informação geométrica do telhado (área, inclinação e orientação). A informação geométrica do telhado medida na nuvem de pontos SfM e comparada com as medidas de referencia da nuvem de pontos LiDAR da mesma cena, tendo sido verificado que a precisão percentual e da ordem dos 6%. A principal vantagem do método e que o resultado e facilmente alcançado por meio da combinação de tecnologias de baixo custo para aquisição e processamento de dados, tornando a metodologia facilmente reprodutível.
     
    Abstract: This work presents a methodology for 3D building roofs modelling from optical images to estimate the photovoltaic potential and rainwater harvesting. The proposed approach uses cameras on board of low cost UAV platforms for aerial filming. The aerial images processing is performed in VisualSFM, which uses SfM algorithms to generate the point clouds. The modelling of the roof plans is performed based on the spatial relationship between the SfM point cloud neighbouring points. From the generated model, the roof geometric information is extracted (area, slope and orientation). The roof geometric information measured in the SfM point cloud is then compared with the reference measurements of the LiDAR point clouds in the same scenario, having been verified a precision of 6%. The main advantage of this method is that the result is easily achieved through the combination of low cost technologies for acquisition and data processing, making the methodology easily reproducible.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/55199
    Collections
    • Dissertações [203]

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