Desenvolvimento de Técnicas para Identificação e Mapeamento da vegetação sob linhas de alta tensão utilizando LiDAR/Drone

• Processo: 17/15948-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Manejo Florestal
• Pesquisador responsável: José Alberto Quintanilha
• Beneficiário: José Alberto Quintanilha
• Empresa: G Drones Importação e Comércio Eireli - EPP
• CNAE: Suporte técnico, manutenção e outros serviços em tecnologia da informação ; Atividades técnicas relacionadas à arquitetura e engenharia ; Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Assunto(s): Geoprocessamento Linhas de transmissão de energia elétrica Alta tensão Sistema de informação geográfica (SIG) Aeronaves não tripuladas Vegetação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Drone | Geoprocessamento | LiDAR Light Detection And Ranging | Linhas de Alta tensão de energia elétrica | sistemas de informações geográficas | Uav | Vant | Vegetação | Geoprocessamento

Resumo

O uso de drones/vants tem se popularizado, no mundo todo, em aplicações civis e na comunidade acadêmica, onde pesquisas tem sido desenvolvida visando melhorar tanto o desempenho da plataforma quanto da associação de sensores aos drones, aumentando substancialmente a gama de possibilidades de uso destas plataformas. Aplicações utilizando sensores ópticos (multi e hiperespectrais) e de tecnologia laser para o mapeamento de feições e ocorrências sobre pequenas faixas de extensão da superfície terrestre vem sendo amplamente desenvolvidas. O objetivo do projeto é estabelecer parâmetros de viabilidade técnica para o desenvolvimento de aplicações utilizando sensores ópticos (multi e hiperespectrais) e de tecnologia laser para o mapeamento e monitoramento da vegetação sob linhas de transmissão. A aplicação específica será a geração de imagens classificadas mostrando o tipo e da altura de vegetação existente sob a linha de alta tensão e sistematização da poda em função da altura da vegetação. Para se atingir o objetivo proposto, na Fase 1, será adquirido um equipamento LiDAR, juntamente com seu sistema inercial e software, compatível com os drones da empresa. Será desenvolvida a integração sensor/plataforma e testes serão efetuados com a nova composição. Experimento, a ser conduzido na Fase 2, será planejado, na Fase 1, segundo as técnicas de planejamento de experimentos(DoE - Design of Experiments) para avaliar a combinação LiDAR+Camera em função do grande número de fatores que se relacionam com a densidade da nuvem de pontos coletada sobre a superfície tais como: frequência de varredura; velocidade de voo; ângulo de varredura; altura de voo; topografia do terreno e propriedades de refletância do objeto. Ainda na Fase 1, será feita uma revisão da literatura de maneira a selecionar os melhores algoritmos de classificação para os tipos de imagens geradas e os objetivos pretendidos. Os resultados finais (Fase 2) deverão ser compatíveis (formatos e metadados) com as infraestruturas de dados espaciais nacional (INDE) e estadual (DataGeo-SP) de maneira a tornar público os resultados obtidos. Na Fase 1, haverá a identificação de necessidades (transformação dos dados, conteúdo dos metadados, etc.) e uma negociação com os envolvidos (empresa, empresa de transmissão de energia, FAPESP, SMA/SP, IBGE) para a consecução desse produto. Espera-se que os resultados impactem diretamente em dois segmentos: das aplicações de LiDAR/Drones para o barateamento, ganho de tempo e de confiabilidade na supervisão da vegetação sob as linhas de alta tensão; do uso de sensores LiDAR por pequenas/micro/médias empresas de serviços de drones. Um outro possível impacto, é o uso da tecnologia LiDAR e da metodologia proposta em outras aplicações ambientais pelos governos, empresas estatais, ONGs e outras empresas ligadas a serviços na área ambiental. (AU)