Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316.2/37098
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dc.contributor.authorSilva, Claudionor
dc.contributor.authorGonçalves, José Alberto
dc.contributor.authorBastos, Luísa
dc.date.accessioned2015-08-06T14:36:27Z
dc.date.accessioned2020-09-10T18:03:01Z-
dc.date.available2015-08-06T14:36:27Z
dc.date.available2020-09-10T18:03:01Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.isbn978-989-26-0983-6 (PDF)
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10316.2/37098-
dc.description.abstractManual digitising of roads is an expensive and time consuming task. Several approaches have been proposed in order to automate this task. In this work we propose an automated method of extracting roads from data (images and elevation data) obtained with small format cameras on board of a UAV or a small manned plane. Both the UAV data collection and the processing have the goal of reducing the amount of work, time and costs. The basis of the method is the detection of line segments belonging to roads (seed) and a sequential search, from the seed, of linear features that represent the axis of the roads. The seed detection is based on k-mean cluster and linear regression, while the sequential search uses a cost function composed of 4 parameters. The validation of results was done by completeness, correction and RMS indices, measured in a reference image, manually digitised. This is a promising method, with a good quality result and economy achieved in the process.eng
dc.description.abstractA extração manual de rodovias é um processo exaustivo e oneroso. Várias abordagens têm sido propostas no intuito de automatizar ou semi-automatizar essa tarefa. Nesse trabalho, é proposto um método automático de extração de rodovia em dados (imagem e altimetria) obtidos com câmeras de pequeno formato em VANT e em aeronave convencional. Tanto a automatização da tarefa quanto o conceito dos dados VANT é de redução de trabalho, custo e tempo. O fundamento do método é a deteção de segmentos de reta pertencentes a uma rodovia (semente) e uma posterior busca sequencial, a partir da semente, de feições lineares que representam o eixo de rodovias. A deteção de sementes tem por base o cluster k-média e a regressão linear enquanto a busca sequencial faz uso de uma função de aptidão composta por quatro parâmetros. A validação dos resultados foi realizada com os índices: completeza, correção e RMS, medidos em uma imagem de referência, vetorizada manualmente. A proposta é promissora tendo em vista a qualidade dos resultados obtidos e a economia proporcionada em todo o processo.por
dc.language.isopor-
dc.publisherImprensa da Universidade de Coimbrapor
dc.relation.ispartofhttp://hdl.handle.net/10316.2/37053por
dc.rightsopen access-
dc.subjectUAV;eng
dc.subjectRoad extraction;eng
dc.subjectMDE;eng
dc.subjectK-mean and Linear regressioneng
dc.subjectVANT;por
dc.subjectExtração de rodovias;por
dc.subjectMDE;por
dc.subjectK-média e Regressão linear.por
dc.titleUso de dados VANT na vetorização de rodoviaspor
dc.title.alternativeUse of UAV data in the vectorization of roadseng
dc.typebookPartpor
uc.publication.firstPage767-
uc.publication.lastPage788-
uc.publication.locationCoimbrapor
dc.identifier.doi10.14195/978-989-26-0983-6_45-
uc.publication.digCollectionPBpor
uc.publication.orderno45-
uc.publication.areaCiências Sociaispor
uc.publication.bookTitleAtas das I Jornadas Lusófonas de Ciências e Tecnologias de Informação Geográfica-
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Appears in Collections:Atas das I Jornadas Lusófonas de Ciências e Tecnologias de Informação Geográfica
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