Abstract: This work aims to analyze the potential of the Photogrammetric Point Cloud (PPC) obtained from Remote Piloted Aircraft (RPA) optical images for detecting and obtaining tree heights in a loblolly pine plantation using a global maximum filter. The enhanced algorithm used in this study is then named STD (Single Tree Detection). Field surveys were conducted to count all the trees in the field (Forest Census) and measure the trees’ height with a vertex hypsometer. The results were faced to PCC outcomes. The detection rate (r) was equal to the precision rate (p), indicating that the algorithm reaches a high tree detection performance. In summary, the STD algorithm segmented 2,192 trees, representing 89% of trees recorded in the forest census. The retrieved tree height reached, on average, a height of 17.05 m, whereas slightly higher by the traditional forest inventory (17.42 m). The root-mean-square error (RMSE) and Bias were 47 cm (2.8%) and -37 cm (-2.2%), respectively. The Dunnett test showed that the tree height did not significantly differ between the results obtained by traditional forest inventory from those generated by the STD. It confirms the potential use of PPC for forest inventory procedures.

Resumo Neste trabalho é apresentado um método para mapeamento 3D de ambientes internos usando dados RGB-D. Há basicamente dois aspectos importantes a serem discutidos neste trabalho: 1) o método explora um esforço conjunto entre o algoritmo SURF e um modelo matemático baseado em uma abordagem disparidade-a-plano para registo de nuvens de pontos. Uma vez que a tarefa de registro das nuvens de pontos acumula erros, ocorrem erros de fechamento; 2) A matriz de variância-covariância que descreve a incerteza dos parâmetros de transformação (rotação 3D e translação 3D) é usada para a deteção de erro de fechamento na tarefa de otimização baseada em grafos. Para demonstrar e avaliar a eficácia do método proposto foram usados conjuntos de dados experimentais obtidos em três ambientes internos com diferentes níveis de detalhes. Os resultados experimentais mostram que o método proposto pode criar mapas 3D com um erro de 11,97 cm que corresponde a uma acurácia posicional em torno de 1,5% da distância de 9 m percorrida pelo sensor.

Abstract In this paper, we present a method for 3D mapping of indoor environments using RGB-D data. The contribution of our proposed method is two-fold. First, our method exploits a joint effort of the speed-up robust features (SURF) algorithm and a disparity-to-plane model for a coarse-to-fine registration procedure. Once the coarse-to-fine registration task accumulates errors, the same features can appear in two different locations of the map. This is known as the loop closure problem. Then, the variance-covariance matrix that describes the uncertainty of transformation parameters (3D rotation and 3D translation) for view-based loop closure detection followed by a graph-based optimization are proposed to achieve a 3D consistent indoor map. To demonstrate and evaluate the effectiveness of the proposed method, experimental datasets obtained in three indoor environments with different levels of details are used. The experimental results shown that the proposed framework can create 3D indoor maps with an error of 11,97 cm into object space that corresponds to a positional imprecision around 1,5% at the distance of 9 m travelled by sensor.

Neste trabalho é apresentado um método adaptativo para registro e mapeamento de ambientes internos com regiões de pouca textura usando dados derivados de câmeras RGB-D. Basicamente, quatro pontos principais envolvidos no desenvolvimento do método são aqui discutidos: a calibração dos sensores integrados no dispositivo Kinect; o registro dos pares de nuvens de pontos 3D adquiridas sucessivamente pelo sensor de imageamento; a inclusão de pesos no algoritmo ICP baseado em abordagem ponto-a-ponto; e o refinamento dos parâmetros de transformação empregando uma análise de consistência global. A calibração dos sensores é feita usando o método de Zhang. O modelo de corpo rígido 3D é empregado para calcular os parâmetros de transformação. Um método adaptativo é proposto para inclusão de pesos baseados na precisão teórica das medidas de profundidade. Um modelo linear capaz de refinar simultaneamente o conjunto de parâmetros de transformação é proposto para a análise da consistência global. Experimentos foram conduzidos para avaliar a eficiência do método proposto e os resultados obtidos mostraram sua potencialidade

In this paper an adaptive method for indoor mapping and registration of environment with texture less regions using RGB-D data is presented. Basically, four main points involved in the method are here discussed: the calibration of the sensors integrated in the Kinect device; the registration of 3D point clouds pairs acquired successively by the imaging sensor; the inclusion of weights in the point-to-point ICP algorithm; and a global adjustment for the refinement of transformation parameters. The sensors calibration is realized using the Zhang method. The 3D rigid body model is employed to calculate the transformation parameters. The weights are defined based on the theoretical accuracy of depth measurements. A linear model is proposed for global adjustment. Experiments were conducted and the results showed the efficiency and potentially of the proposed method.

Neste trabalho é proposto um método automático para o controle da acurácia relativa de dados LiDAR (Light Detection and Ranging) aerotransportados usando superfícies planas, linhas retas e pontos. Primeiramente, é realizada uma filtragem dos dados LiDAR, através do filtro morfológico progressivo e o filtro RANSAC (Random Sample Consensus). Em seguida, as superfícies planas são extraídas automaticamente sobre os telhados encontrados nas faixas adjacentes através do algoritmos crescimento de região. Posteriormente, as correspondências entre as feições extraídas em cada faixa são estabelecidas e os parâmetros de transformação são estimados através de uma variante do método ICP. Finalmente, para avaliar simultaneamente a acurácia plani-altimétrica dos dados LiDAR são empregadas linhas retas extraídas a partir da interseção de planos adjacentes. Para avaliar o método proposto foi conduzido um experimento com dados LiDAR obtidos numa região urbanizada recoberta por 2 faixas com densidade de 1 ponto/m². A avaliação da acurácia relativa desses dados é realizada automaticamente e os resultados obtidos com o método proposto mostraram que a média das distâncias ponto-a-plano é de -0,0019 cm e a raiz quadrada do erro médio quadrático é de 6,04 cm.

In this paper an automatic method for assessment of relative accuracy of airborne LiDAR (Light Detection and Ranging) data using surface planes, straight lines and points is presented. Firstly, the LiDAR data is filtered using the progressive morphological filter and RANSAC (Random Sample Consensus) filter. Then, the roof planes are automatically extracted on both strips by region growing algorithm. After, the feature correspondences are established and the transformation parameters are estimated using a variant of ICP algorithm. Finally, in order to evaluate simultaneously planimetric and altimetric relative accuracy, straight lines obtained by intersection of two adjacent surface planes are used. An experiment was conducted to evaluate the proposed method using two overlapping LiDAR strips, whose density is 1 point / m². The assessment of relative accuracy of these data was performed automatically and the results obtained by proposed method, showing values equal -0,0019 cm to mean of the point-to-plane distance and a rmse around 6,04 cm

ResumoNeste trabalho é introduzido um fluxo de mapeamento 3D de ambientes internos usando dados RGB-D. O método explora a integração de imagens RGB e valores de profundidade oriundos do dispositivo Kinect. Cinco etapas principais envolvidas no desenvolvimento do método proposto são discutidas. A primeira etapa trata da detecção de pontos no par de imagens RGB e o estabelecimento automático das correspondências. Na segunda etapa do método é proposto uma normalização das imagens RGB e IR para associar os pontos homólogos encontrados no par de imagens RGB e seus correspondentes na imagem de profundidade. Na terceira etapa as coordenadas XYZ de cada ponto são calculadas. Em seguida, são calculados os parâmetros de transformação entre os pares de nuvem de pontos 3D. Finalmente, é proposto um modelo linear para a análise da consistência global. Para avaliar a eficiência e potencialidade do método proposto foram realizados quatro experimentos em ambientes internos. Uma avaliação da acurácia relativa da trajetória do sensor mostrou erros no registro de pares de nuvens de pontos em torno de 3,0 cm

AbstractIn this work a method for 3D mapping of indoor environments using RGB-D data is presented. Our method exploited the RGB and depth images provided by Kinect sensor for pairwise registration. The proposed method contains five main steps. Firstly, keypoints are detected and automatically established their correspondences in the RGB images. In the second step we propose a rectification between RGB and IR images to find the best association of the correspondent keypoints and depth values. Following, the XYZ coordinates can be computed. Then, a pairwise registration is realized. Finally, we present a linear model for the global consistency. The performance of the method is demonstrated using four datasets of an office environment. An assessment of relative accuracy of the sensor trajectory shows pairwise registration errors around 3,0 cm

Resumo:Neste trabalho é apresentado um método automático para registro de pares de nuvens de pontos derivados do sistema LASER scanning terrestre usando superfícies planas. Primeiramente, as superfícies planas são detectadas através do algoritmo RANSAC e, posteriormente, ajustadas pelo método dos Mínimos Quadrados Totais. Em seguida é proposto um algoritmo para estabelecimento automático de correspondências baseado em análises geométricas dos vetores normais aos planos. Finalmente, um modelo matemático baseado em abordagens plano-a-plano é empregado para determinar os parâmetros de transformação. Um experimento foi realizado para avaliar a viabilidade e potencialidade do método proposto. Os resultados obtidos mostraram que esta abordagem é promissora e determina medidas com precisão na ordem do centímetro

Abstract:In this work, an automatic method for registration of terrestrial laser scanning data using planar surfaces is presented. Firstly, planar surfaces are detected using the RANSAC algorithm and their normal vectors are adjusted by the Total Least Squares method. After, an automatic algorithm to establish correspondences using the normal vectors and geometric planar analysis is proposed. Finally, the transformation parameters are determined using a plane-to-plane based model. The proposed algorithm solves the transformation parameters without the initial estimates and it applies quaternions to describe spatial rotations, making it faster and better than conventional approaches. Experiment was conducted to verify the feasibility and the effectiveness of the proposed method. The obtained results showed that this approach is promising and can computed positions despite measure errors of a few centimeters

Este trabalho apresenta um método para orientação indireta de imagens digitais usando telhado de duas águas como apoio de campo. Edificações com telhados de duas águas são visualmente selecionados pelo operador na imagem digital e suas correspondentes na imagem de intensidade do pulso laser. Um ponto qualquer sobre as cumeeiras de cada uma das edificações é manualmente selecionado na imagem digital. Os telhados adjacentes das edificações correspondentes são manualmente delimitados, os erros espúrios são automaticamente filtrados e em seguida, os planos dos telhados são segmentados e ajustados pelo MMQ. Finalmente, os pontos imagem coletados sobre a cumeeira das edificações e os parâmetros dos planos dos telhados adjacentes são usados para estimativa dos parâmetros de orientação exterior da câmera, aplicando o modelo matemático proposto. Este trabalho descreve em detalhes o modelo matemático proposto e discute as vantagens e desvantagens da abordagem apresentada comparada com o método convencional de orientação de imagens. Experimentos foram realizados e os resultados obtidos mostraram a potencialidade do método.

This article presents an indirect method for image orientation using gable roofs derived from Airborne Light Detection and Ranging. Appropriate gable roofs in the intensity pulse image, is visualy selected by the operator. Thus, the regions of corresponding neighbouring planes are visually delimited and adjusted by the use of< least-squares adjustment method being computed the parameters of the planes. In the digital image, the corresponding gable roofs are visually selected and for each ridge line defined between the neighbouring planes, any one intermediate point is collected. Finally, both parameters of the planes and intermediate points are used for determination of exterior orientation parameters of camera by using the proposed model with the conventional least-squares adjustment procedure. The paper describes the derivation of proposed mathematical model in detail and discusses the advantages and disadvantages of the approach compared to the conventional surveying one. The results obtained showed that the proposed model is likely to work out.

Os diagramas de Voronoi permitem a subdivisão das regiões em um conjunto de áreas de abrangência, a fim de estabelecer relações de proximidades. Vários estudos foram realizados para a determinação de áreas de abrangência com o uso dos diagramas de Voronoi. Entretanto, ainda é necessário aprofundar as investigações com o desenvolvimento de novas proposições, com vistas à determinação de áreas de abrangência que se aproximem da realidade topográfica das cidades. Para tal, é necessário que sejam considerados os obstáculos, ou seja, barreiras lineares e fechadas. De acordo com a literatura consultada, não existem pesquisas que tenham avançado nesse sentido, o que enfatiza a sua importância, sendo este tema desenvolvido nessa pesquisa descrita no presente artigo. Assim, foi realizada a implementação computacional dos diagramas de Voronoi ordinário e por potência (power Voronoi) com a consideração dos obstáculos, bem como realizadas análises espaciais a partir dos mesmos, estabelecendo-se relações de proximidade com os estabelecimentos dos bancos concorrentes. A partir dos resultados verificou-se que a inclusão das barreiras modificou sensivelmente as fronteiras dos diagramas de Voronoi e que, com o método proposto, evitam-se conclusões incorretas pelos usuários. Isso se explica pelo fato de que as áreas de abrangência determinadas com a consideração das barreiras lineares e fechadas incorporam-se à realidade topográfica das cidades.

Voronoi diagrams allow the subdivision of a set of coverage areas in order to establish proximity relations. Several studies have been conducted to determine coverage areas by using Voronoi diagrams. However, it is still necessary to undertake further research with the development of new proposals objecting the determination of coverage areas which take into account the real topography of cities. This will require obstacles consideration, i.e., linear as well as closed barriers. According to the literature, there are no studies that have advanced in that direction, which emphasizes the importance of this research. This paper proposes to determine coverage areas by using the Voronoi diagram considering linear and closed barriers simultaneously. A computational implementation of ordinary and power Voronoi diagrams considering obstacles was performed. Spatial analyses were conducted from ordinary and power Voronoi diagrams establishing proximity relationships between competitor banks. From the results, it was found that the inclusion of barriers noticeably change the boundaries of Voronoi diagrams and that the proposed method avoids incorrect conclusions, since the coverage areas determined considering linear and closed barriers indeed approached the real topography of cities.