| Revista: | Boletim de ciencias geodesicas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000405997 |
| ISSN: | 1413-4853 |
| Autores: | Goncalves, Glauber Acunha1 Mitishita, Edson Aparecido2 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal do Rio Grande, Centro de Ciencias Computacionais, Rio Grande, Rio Grande do Sul. Brasil 2Universidade Federal do Parana, Programa de Pos-Graduacao em Ciencias Geodesicas, Curitiba, Parana. Brasil |
| Año: | 2016 |
| Periodo: | Oct-Dic |
| Volumen: | 22 |
| Número: | 4 |
| Paginación: | 719-735 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | The automatic process of reviewing and updating urban maps is still a challenge to developers of high productivity computer systems. One of the intrinsic issues of this process is to quantify the simil arity between objects represented in the vector space (digital cartographic bases) and that segmented in the spatial matrix (high resolution images). The research developed in the Photogrammetry Laboratory of the Department of Geomatics (UFPR), presented here, assumes the existence of qualified aerial images, which provide the adequate segmentation and the association of these segments to the generated buildings, and the adequate georeference of both data sets. From this result, the proposed method exploit s a robust topological metrics, the Hausdorff Distance, to determine the up to date condition of the cartographic representation of elements in the image. Performance tests of this metric shows a high rate of agreement when compared with professional photo interpretation, and has shown that the measure is robust to partial obstruction of the compared objects |
| Resumen en portugués | A automação do processo de revisão e atua lização da cartografia de áreas urbanas ainda constitui um desafio ao s desenvolvedores de sistemas computacionais de alta produtividade. Uma das questões que permeia esse processo é a quantificação da similaridade entre objetos representados no espaço vetor ial (bases cartográficas digitais) e segmentados no espaço matricial (imagens de alta resolução). A pesquisa desenvolvida no Laboratório de Fotogrametria do Departamento de Geomática da UFPR , ora apresentada, parte da premissa da existência de dados qualif icados que permitam a segmentação precisa da imagem, a associação dos segmentos gerados à s edificações erigidas sobre o terreno e a adequada georreferência dos dois conjuntos de informações. A partir desse resultado, o método proposto explora uma métrica t opológica robusta, a Distância de Hausdorff, para determinação da condição de atualidade da representação cartográfica em função dos elementos presentes na imagem. Os testes de desempenho dessa métrica para uma área urbana com dados disponíveis demonstram uma alta taxa de concordância quando comparados os resultados com a fotointerpretação profissional e demonstrou - se que a medida é robusta à parcial obstrução dos objetos em comparação |
| Disciplinas: | Matemáticas, Ciencias de la computación, Geografía |
| Palabras clave: | Matemáticas puras, Cartografía, Computación, Distancia de Hausdorff, Procesamiento de imágenes, Medidas de similaridad, Automatización |
| Keyword: | Mathematics, Computer science, Geography, Pure mathematics, Cartography, Computation, Hausdorff distance, Images processing, Similarity measures, Automation |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) |
