CALIBRATION STUDY OF A TRIMBLE ACx4 SYSTEM FOR DIRECT GEOREFERENCING MAPPING APPLICATIONS

The Trimble Aerial Camera x4 (i.e., TACx4) is a photogrammetric multi-head system manufactured by Trimble Inc.© in 2010. It has four cameras mounted together in the main structure allowing the simultaneous acquisition to generate a single synthetic image with much larger ground coverage. In addition, the cameras are also integrated with a GNSS/INS to perform “Direct” or “Integrated” Sensor Orientation. The main condition to obtain photogrammetric mapping products with high accuracy using a direct sensor orientation procedure is to execute a step known as “geometric system calibration”. In general, the photogrammetric multi-head system manufacturers perform this step using laboratory methods to obtain the parameters of cameras interior and relative orientation. Accurate mounting parameters (lever arms and “boresight misalignments”) are fundamental requirements to generate the synthetic image when georeferencing of images is applied. This paper shows a “full field” calibration method to perform the geometric system calibration of the TACx4 system and its evaluation for direct sensor orientation mapping applications. The developed method involves two steps using only aerial images: (1) estimation of the cameras interior and relative orientation parameters to generate the synthetic image and (2) estimation of the synthetic image interior orientation and the mounting parameters between the synthetic image and GNSS/INS reference systems using two different methods. The obtained results in the conventional photogrammetric project show that the proposed method allows performing the geometric system calibration of the TACx4 system achieving around 50 cm (5 pixels) in horizontal and vertical accuracies. The obtained results can be used for large-scale mapping requirements using direct sensor orientation according to Brazilian accuracy standards

USE OF UAV PLATFORM AS AN AUTONOMOUS TOOL FOR ESTIMATING EXPANSION ON INVADED AGRICULTURAL LAND

For a long time, in many countries, questions involving disputes about land ownership has generated demand for geoinformation and documentation. In most cases, access for researchers is restricted or humanely impossible by eminence of conflicts, even armed. In these cases, researchers use Remote Sensing and Photogrammetry to enable their studies. However, the dynamics of the phenomenon being studied often requires approaches that traditional techniques become unviable or unable to fulfil. This work shows the results of an approach that used a photogrammetric UAV platform to take pictures of an invaded rural area in Brazil and estimate its expansion over two years. From the taken images, mosaics were generated and then classified using Decision Tree to identify tents. Then it was developed a Matlab algorithm, to detect and quantify the tents on the classified Images. It was possible to infer that there was an expansion of 7.3% between the two analyzed dates and probably more than three thousand people occupied the invasion site

USE OF UAV PLATFORM AS AN AUTONOMOUS TOOL FOR ESTIMATING EXPANSION ON INVADED AGRICULTURAL LAND

For a long time, in many countries, questions involving disputes about land ownership has generated demand for geoinformation and documentation. In most cases, access for researchers is restricted or humanely impossible by eminence of conflicts, even armed. In these cases, researchers use Remote Sensing and Photogrammetry to enable their studies. However, the dynamics of the phenomenon being studied often requires approaches that traditional techniques become unviable or unable to fulfil. This work shows the results of an approach that used a photogrammetric UAV platform to take pictures of an invaded rural area in Brazil and estimate its expansion over two years. From the taken images, mosaics were generated and then classified using Decision Tree to identify tents. Then it was developed a Matlab algorithm, to detect and quantify the tents on the classified Images. It was possible to infer that there was an expansion of 7.3% between the two analyzed dates and probably more than three thousand people occupied the invasion site

Calibração em serviço de câmara digital de baixo custo com o uso de pontos de apoio altimétrico

O conhecimento dos parâmetros que definem a geometria interna de uma câmara é fundamental em trabalhos fotogramétricos. Porém, é de suma importância que o processo de calibração da câmara seja realizado em condições técnicas e ambientais similares ao aerolevantamento. No georreferenciamento direto os parâmetros de orientação exterior da câmara podem ser determinados com base nas observações GPS e INS. A utilização destes parâmetros, em um processo de calibração com parâmetros adicionais, possibilita a atenuação de correlações entre parâmetros de orientação interior e exterior. Este artigo investiga o uso dos parâmetros de posição da câmara e diferentes configurações de pontos de apoio altimétrico na calibração em serviço de uma câmara digital Kodak DSC Pro SLR/c. O impacto do uso de faixas cruzadas na calibração em serviço foi avaliado pela análise da correlação estatística entre os parâmetros de orientação interior e exterior. Finalmente, as exatidões planialtimétricas obtidas nos experimentos de calibração em serviço, com diferentes configurações de pontos de apoio altimétrico e faixas de voo, foram comparadas através da análise das discrepâncias de pontos de verificação

Orientação exterior de um par estereoscópico Ikonos II com base no modelo não-rigoroso DLT

O crescente avanço tecnológico ocorrido nos últimos anos, tanto da área da Informática, Fotogrametria e também Sensoriamento Remoto, vem contribuindo significativamente para diversas pesquisas sobre extração de informações tridimensionais a partir de imagens de alta resolução. No presente trabalho, uma solução utilizando modelagem não rigorosa baseada na transformação matemática DLT (Direct Linear Transformation) foi utilizada para a orientação exterior de um par estereoscópico de imagens Ikonos II e determinação de coordenadas tridimensionais por intersecção fotogramétrica. O objetivo principal foi o de avaliar o desempenho do modelo na aplicação, como também a obtenção de melhor configuração de pontos de apoio necessários na orientação exterior para fins da determinação de coordenadas tridimensionais por interseção espacial. Os experimentos realizados permitiram recomendar a configuração adequada para a distribuição dos pontos de apoio, onde a exatidão planimétrica foi equivalente a precisão teórica tolerável igual a um pixel de erro nas observações, enquanto a exatidão altimétrica ficou próxima de 1,5 pixels

Modelagem preditiva de linha de costa utilizando redes neurais artificiais

Estudar modelagens através de dados geodésicos temporais com a possibilidade de predizer a posição de linha de costa é uma tarefa importante e pode auxiliar significativamente na gestão costeira. A área de estudo neste trabalho se refere ao município de Matinhos no estado do Paraná, Brasil. As linhas de costa temporais utilizadas para testar a modelagem preditiva são provenientes respectivamente da fotogrametria analógica para anos 1954, 1963, 1980, 1991 e 1997 e de levantamentos geodésicos utilizando GPS (Global Position System) para 2001, 2002, 2005 e 2008 (como controle). Dois testes com as redes neurais artificiais foram organizados mudando alguns parâmetros como: arquitetura, número de neurônios nas camadas ocultas e algoritmos de treinamentos. Quando comparados o valor dos resíduos entre a predição e a linha de costa de controle, os melhores resultados estatísticos indicam que o MAPE (mean absolute percentage error) são 0,28% utilizando a rede neural parcialmente recorrente de Elman com o algoritmo de treinamento quase-Newton e 0,46% para o caso da rede neural perceptron multicamadas com o algoritmo de treinamento utilizando o método Bayesiano com regularização

Generalização de modelos digitais de terreno com base em transformada wavelet

Os sistemas de laser scanner permitem a obtenção de modelos digitais de terreno de alta resolução e exatidão. Porém, quando se necessita trabalhar em aplicações com uma resolução menor que a originalmente gerada, a grande quantidade de dados acarreta a necessidade de generalização. Este trabalho tem por objetivo verificar o comportamento da transformada wavelet na generalização de modelos digitais do terreno sob a forma de grades regulares, obtidas a partir de dados do laser scanner. As transformadas wavelets foram implementadas em programas na linguagem Matlab. Foram utilizadas as wavelets de Haar, Daubechies e Symlet. A generalização por krigagem foi utilizada para a comparação dos resultados. Os resultados obtidos nos experimentos realizados permitem afirmar que a transformada wavelet pode ser utilizada como alternativa para a generalização de MDT em razão da facilidade de programação, baixo custo computacional, alta velocidade de processamento e exatidão compatível com a resolução obtida no MDT generalizado, além de ser um método natural de análise multirresolução

PCA BAND SELECTION METHOD FOR A HYPERSPECTRAL SENSORS ONBOARD AN UAV

Abstract. The development of light and small sensors, like Lidar and hyperspectral sensors, has gained popularity over the last few years. In this paper we present the experience of UFPR (Brazil), in collaboration with KIT (Germany), on the use of a UAV system carrying a hyperspectral sensor for land cover studies. The sensors were integrated with the traditional IMU-GNSS systems to record data from a quadricopter. The study focuses on band selection, aiming at reducing computational effort and statistical limitations. For this purpose, the principal components of the multispectral image are computed. The best principal components are then selected according to the explained original variance, as described by the relative size of the eigenvalues. Then, each principal component is analyzed searching for contrasting spectral regions, described by consecutive positive and negative coefficients. The most representative band of each spectral region is the selected according to its information contents and contribution to the computation of the respective eigenvectors. The method is tested using images collected with the FireflEYE 185 Cubert camera with 125 channels in the wavelength between 450 nm and 950 nm, flying over the experimental Canguiri farm in Curitiba, Brazil. Finally, we discuss the advantages of the method and its limitations. </jats:p

REMOTE SENSING TIME SERIES ANALYSIS AIMED AT DETECTING AND MONITORING BRAZILIAN IRON ORE MINING DISASTERS

Abstract. Iron mining is one of the main activities of the State of Minas Gerais (Brazil). However, this activity offers significant environmental risks and may harm the local population. In 2019, the Brazil experienced large environmental disaster related to iron mining in the municipality of Brumadinho. The collapse of mining waste water Dam caused the mud spill composed of the mixture of water and tailings minerals that traveled from the dam through the network of local drainage. In this work, it is analyzed the environmental impact of the dam's collapse with the help of remote sensing image using two spectral bands (red and near infrared). The comparative study carried out by analysing Landsat OLI of several months enables evaluating the effect of the event on the water resources and also monitor the evolution of the situation by comparing multiple images. In the first step, direct digital values are measured along the rivers to compare the sediment load in each date, which allows monitoring the situation of the rivers. In a second step, the image series is combined using binary encoding to visualize changes in the catchment. The study shows that the Paraopeba and Córrego do Feijão rivers suffered a great impact from the dam break and that they are slowly recovering from the tragic event. </jats:p