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Modelagem tridimensional de edificações usando dados do sistema laser scanner e imagem orbital de alta resolução espacial
Get PDFOrientador : Prof. Dr. Jorge A. Silva CentenoCo-orientador : Prof. Dr. Edson Aparecido MitishitaTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciencias Geodésicas. Defesa: Curitiba, 2007Inclui bibliografi
APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS NA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL E DADOS DO LASER SCANNER, USANDO UMA ABORDAGEM ORIENTADA A REGIÕES
Get PDFA classificação digital de imagens de sensoriamento remoto tem ganho,
nas últimas décadas, reconhecimento como técnica para suprir a escassez dos
mapeamentos temáticos. Atualmente, novos sensores, com maior resolução
espacial, encontram-se disponíveis no mercado, aumentando o potencial uso de
imagens de satélite. No entanto, estas novas imagens demandam novas técnicas de
análise, pois oferecem um maior grau de detalhe, o que possibilita a identificação de
objetos em função de suas propriedades espectrais e espaciais. Ao mesmo tempo,
novos dados espaciais vem sendo coletados por sensores aerotransportados, como
os dados do laser scanner. Estes dados altimétricos representam uma característica
particular dos objetos presentes na superfície da Terra, sua elevação, o que os torna
uma informação complementar valiosa na análise de imagens de sensoriamento
remoto.
O presente estudo aborda o tema da integração de dados derivados de um
levantamento laser scanner com imagens de satélite de alta resolução espacial,
Quickbird, para o mapeamento de áreas urbanas. Para isto, uma metodologia
orientada à análise de regiões na imagem é proposta. Inicialmente, o ganho obtido
com a inclusão dos dados do laser scanner é comparado com o ganho resultante do
uso de parâmetros espaciais derivados das imagens, através da análise da
separabilidade das classes e a classificação de áreas de treinamento. Os resultados
mostram que a contribuição da informação altimétrica é muito maior do que aquela atribuída aos descritores de forma. Em uma segunda fase, a utilização de redes
neurais artificiais como ferramenta para a integração dos dados espectrais e
espaciais foi avaliada, sendo que esta metodologia comprovou ser mais eficiente do
que outras abordagens tradicionais. O uso de redes neurais e os dados do laser
scanner aumentam a qualidade do mapa temático em regiões onde a informação
espectral não é suficiente para discriminar objetos diferentes.
Applying neural network by classifying images of high spatial resolution and laser
scanner data, using an approach to oriented region
Abstract
Remote sensing digital image classification has been recognized, in the
last decades, as a technique for thematic maping. Today, new sensors, with
enhanced spatial resolution, are available in the market, increasing the potential use
of satellite images. However, the new images demand new analysis techniques,
because they are richer in details, which should facilitate the identification of
objects, based on its spectral and spatial properties. At the same time, other spatial
data are being collected from airborne sensors, as laser scanner data. The altimetric
information represents a special characteristic of the objects present on the earth´s
surface, its elevation, which turns them a valuable information for the analysis of
remote sensing images.
The present study focuses on the integration of laser scanner data and remote
sensing images with high spatial resolution, Quickbird imagery, for urban mapping.
For this urpose, a region oriented aproach is proposed.Initially, the gain obtained
with the use of laser scanner is compared to the gain that results using of spatial
parameters in the classification process. For this urtose, the separability of the
classes was analysed and selected samles were classified. The experiments proved
that the contribution of laser scanner data is larger than that attributed to spatial
paremeters, form parameters. In a second step, the use of artificial neural nets as a
tool for the integration of spectral and spatial data was evaluated. This methodology
prooved to be more efficient than other traditional approaches. The use of neural
nets and laser scanner data increased the quality of the thematic map in areas where
spectral information is not enough to discriminate different objects
Aplicaçao de redes neurais na classificaçao de imagens de alta resoluçao espacial e dados do laser scanner, usando uma abordagem orientada a regioes
Get PDFOrientador: Jorge A. Silva CentenoDissertaçao (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias da Terra, Programa de Pós-Graduaçao em Ciencias Geodésicas. Defesa: Curitiba, 2004Inclui bibliografiaResumo: A classificação digital de imagens de sensoriamento remoto tem ganho, nas últimas décadas, reconhecimento como técnica para suprir a escassez dos mapeamentos temáticos. Atualmente, novos sensores, com maior resolução espacial, encontram-se disponíveis no mercado, aumentando o potencial uso de imagens de satélite. No entanto, estas novas imagens demandam novas técnicas de análise, pois oferecem um maior grau de detalhe, o que possibilita a identificação de objetos em função de suas propriedades espectrais e espaciais. Ao mesmo tempo, novos dados espaciais vem sendo coletados por sensores aerotransportados, como os dados do laser scanner. Estes dados altimétricos representam uma característica particular dos objetos presentes na superfície da Terra, sua elevação, o que os torna uma informação complementar valiosa na análise de imagens de sensoriamento remoto. O presente estudo aborda o tema da integração de dados derivados de um levantamento laser scanner com imagens de satélite de alta resolução espacial, Quickbird, para o mapeamento de áreas urbanas. Para isto, uma metodologia orientada à análise de regiões na imagem é proposta. Inicialmente, o ganho obtido com a inclusão dos dados do laser scanner é comparado com o ganho resultante do uso de parâmetros espaciais derivados das imagens, através da análise da separabilidade das classes e a classificação de áreas de treinamento. Os resultados mostram que a contribuição da informação altimétrica é muito maior do que aquela atribuída aos descritores de forma. Em uma segunda fase, a utilização de redes neurais artificiais como ferramenta para a integração dos dados espectrais e espaciais foi avaliada, sendo que esta metodologia comprovou ser mais eficiente do que outras abordagens tradicionais. O uso de redes neurais e os dados do laser scanner aumentam a qualidade do mapa temático em regiões onde a informação espectral não é suficiente para discriminar objetos diferentes.Abstract: Remote sensing digital image classification has been recognized, in the last decades, as a technique for thematic maping. Today, new sensors, with enhanced spatial resolution, are available in the market, increasing the potential use of satellite images. However, the new images demand new analysis techniques, because they are richer in details, which should facilitate the identification of objects, based on its spectral and spatial properties. At the same time, other spatial data are being collected from airborne sensors, as laser scanner data. The altimetric information represents a special characteristic of the objects present on the earth's surface, its elevation, which turns them a valuable information for the analysis of remote sensing images. The present study focuses on the integration of laser scanner data and remote sensing images with high spatial resolution, Quickbird imagery, for urban mapping. For this urpose, a region oriented aproach is proposed.Initially, the gain obtained with the use of laser scanner is compared to the gain that results using of spatial parameters in the classification process. For this urtose, the separability of the classes was analysed and selected samles were classified. The experiments proved that the contribution of laser scanner data is larger than that attributed to spatial paremeters, form parameters. In a second step, the use of artificial neural nets as a tool for the integration of spectral and spatial data was evaluated. This methodology prooved to be more efficient than other traditional approaches. The use of neural nets and laser scanner data increased the quality of the thematic map in areas where spectral information is not enough to discriminate different objects
Building tridimentional modelling by using scanning laser system data and high resolution spatial orbital images
Get PDF3D reconstruction of building using Laser Scanner data airborne
Get PDFUma edificação pode ser reconstruída a partir de seu telhado, o qual pode serdefinida por parâmetros como orientação, altura, bordas do contorno e da cumeeira.O propósito do presente trabalho é apresentar um método para reconstruçãoautomática de modelos de edificação 3D em áreas construídas utilizando dadosprovenientes do Laser scanner aerotransportado. Para tanto, determina-se asextremidades do telhado, encontra-se os planos e pontos do Laser que compõemcada face do telhado, realiza-se a interseção dos planos gerados para localizar acumeeira e, finalmente, utiliza-se estes parâmetros para reconstruir a edificação.Este método apresentou eficiência na reconstrução das edificações. No préprocessamento,foi utilizada da transformada de HOUGH, para encontrar as retaspertinentes aos limites das edificações, após a utilização de um algoritmo deesqueletonização para o afinamento das bordas, a qual mostrou-se uma ferramentaeficiente que ameniza o deslocamento das bordas e otimiza o processamento datransformada de HOUGH. O método para determinar os planos do telhado consisteem localizar, de modo automático, três pontos que definam um plano eposteriormente a determinação da cumeeira é realizada por meio da interseção dosplanos formados.A building can be reconstructed from its roof, which can be defined by someparameters like orientation, height, ridges and contours. In many models forbuilding extraction, using Laser scanner raw data, plants are requested to accomplish the precise location of building contours. The purpose of this study is topresent a method for building reconstruction using Laser scanner data. For this, the2D Hough transform is applied to the Laser data, represented as a raster image, tofind the borders of the roof. Then, the planes that model the roof are estimated andthe form of the roof is derived. The method proved to be efficient in buildingmodeling. In the pre-processing step, the Hough transform and thinning were usedto estimate the borders of the buildings. The method to find the planes of the roof iseffective and consists of looking for three points that define each plane of the roof.The ridge lines are got by intersecting these planes
USO INTEGRADO DE IMAGEM DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL E ALTURA DERIVADA DO LASER SCANNER NA ESCOLHA DO CLASSIFICADOR ORIENTADO A REGIÃO
Get PDFNeste artigo são apresentados os resultados de um estudo que aborda o tema da
integração das alturas derivadas de um levantamento laser scanner com imagens de
satélite de alta resolução espacial, Quickbird II, para o mapeamento temático de
áreas urbanas. Justifica-se este trabalho, devido o uso de imagens orbitais não ser
suficiente para distinguir os objetos associados ao mapeamento em áreas urbanas,
de forma semi-automática, tornando-se necessária a inclusão de outras informações
auxiliares. Para isto, uma metodologia orientada à análise de regiões na imagem é
proposta. O ganho obtido com a inclusão da altura derivada do laser scanner é
comparado com o ganho resultante do uso de parâmetros espaciais derivados das
imagens, mediante a utilização do algoritmo de classificação da rede neural artificial
(RNA) e classificadores convencionais (máxima verossimilhança, distância
mínima). Os resultados mostram que, a contribuição da informação altimétrica é
muito útil na classificação de edificações, vias e vegetação. Dentre os algoritmos
testados, o uso de RNA incluindo informações de elevações derivadas do laser
scanner foi o que forneceu os melhores resultados.
Integrated Use Of Spatial High Resolution Image And Laser Scanner Derived
Hight Classificator Oriented To Region To Choose
Abstract
In this article, the results of a research about the integration of height derived from a
laser scanner measurement with high resolution spatial sattelite image are
presented, QUICKBIRD II, for the tematic mapping of urban areas. This research is
justified, for so as not to suffice the use of orbital images, to distinguish the associated objects to the urban area mapping, in a semi-automatic way, one needs
the inclusion of other auxiliary information. Therefore, it is proposed a metodology
oriented to a regional analysis in the image. The gain obtained with the laser
scanner derived height inclusion is compared to the resulting gain obtained from the
use of spatial parameters derived from the images, through the use an artificial
neural network classification algorithm (ANN) and usual classifiers (maximum
likelihood and minimum distance). The results show that the altimetry information
contribution is very useful in building, road and vegetation classification. From the
tested algorithms, the use of an ANN including information of height derived from
a laser scanner was the one which got the best results
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
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