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Processamento de imagens multiespectrais e dados de varredura a LASER coletados à curta-distância

Processo: 23/01099-2
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de março de 2023
Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2025
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geodésia
Pesquisador responsável:Antonio Maria Garcia Tommaselli
Beneficiário:Andressa Yida Pinheiro de Souza
Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:21/06029-7 - Sensoriamento remoto de alta resolução para agricultura digital, AP.TEM
Assunto(s):Sensoriamento remoto   Fotogrametria
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Registro de Imagens | Sensoriamento Remoto | Varredura a laser | Fotogrametria

Resumo

Os sensores multiespectrais embarcados em ARP (Aeronave Remotamente Pilotada) são fundamentais para o monitoramento da vegetação. Para a utilização de imagens e dados adquiridos com sistemas multisensores, faz-se necessária determinação da relação geométrica entre eles e a posterior fusão destes dados. A transformação entre imagens é conhecida como registro, etapa que deve ser realizada entre as imagens das diversas bandas espectrais com precisão suppixel e de forma automática, devido ao grande volume de dados. O registro compreende a localização de pontos homólogos em um par de imagens, o cálculo dos parâmetros de uma transformação geométrica 2D e a reamostragem da imagem. Para imagens coletadas à curta distância, o registro por transformações planas não é efetivo, devido à presença de paralaxes, causadas pelas variações da distância da câmara ao objeto. Neste caso, pode-se estudar o registro apenas de partes das imagens, para cada profundidade, para permitir a análise de cada segmento da imagem. Outra opção é realizar a fusão destas imagens com dados tridimensionais gerados por varredura a LASER, criando-se uma nuvem 3D multiespectral.

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