Extração automática de contornos de telhados usando dados de varredura a laser e campos randômicos de Markov

This paper proposes a methodology for automatic extraction of building roof contours from a Digital Elevation Model (DEM), which is generated through the regularization of an available laser point cloud. The methodology is based on two steps. First, in order to detect high objects (buildings, trees etc.), the DEM is segmented through a recursive splitting technique and a Bayesian merging technique. The recursive splitting technique uses the quadtree structure for subdividing the DEM into homogeneous regions. In order to minimize the fragmentation, which is commonly observed in the results of the recursive splitting segmentation, a region merging technique based on the Bayesian framework is applied to the previously segmented data. The high object polygons are extracted by using vectorization and polygonization techniques. Second, the building roof contours are identified among all high objects extracted previously. Taking into account some roof properties and some feature measurements (e. g., area, rectangularity, and angles between principal axes of the roofs), an energy function was developed based on the Markov Random Field (MRF) model. The solution of this function is a polygon set corresponding to building roof contours and is found by using a minimization technique, like the Simulated Annealing (SA) algorithm. Experiments carried out with laser scanning DEM's showed that the methodology works properly, as it delivered roof contours with approximately 90% shape accuracy and no false positive was verified.

Identificação de regiões pluviometricamente homogêneas no Estado do Rio de Janeiro, utilizando-se valores mensais

O objetivo deste trabalho é dar uma contribuição ao estudo das condições climáticas do Estado do Rio de Janeiro, visando a uma melhor Classificação Climática por meio da identificação de regiões homogêneas em precipitação. Para isto foram utilizadas médias mensais da precipitação de 48 estações meteorológicas, em um período de 30 anos (1971-2000). A análise hierárquica de agrupamento, a orografia e a proximidade do mar, mostraram que o Estado do Rio de Janeiro pode ser dividido, quanto à precipitação, em seis regiões pluviometricamente homogêneas o que possibilitou classificar as estações meteorológicas pelo método de classificação não hierárquica k-means. A região norte do Estado, com precipitações anuais em torno de 870 mm é a mais seca, e a região da encosta sul da Serra do Mar, com 2020 mm, é a mais chuvosa. Mas, em ambas as regiões, os valores da precipitação da estação chuvosa representam em torno de 70% dos totais anuais.

The Canny detector with edge region focusing using an anisotropic diffusion process

This paper proposes a methodology for edge detection in digital images using the Canny detector, but associated with a priori edge structure focusing by a nonlinear anisotropic diffusion via the partial differential equation (PDE). This strategy aims at minimizing the effect of the well-known duality of the Canny detector, under which is not possible to simultaneously enhance the insensitivity to image noise and the localization precision of detected edges. The process of anisotropic diffusion via thePDE is used to a priori focus the edge structure due to its notable characteristic in selectively smoothing the image, leaving the homogeneous regions strongly smoothed and mainly preserving the physical edges, i.e., those that are actually related to objects presented in the image. The solution for the mentioned duality consists in applying the Canny detector to a fine gaussian scale but only along the edge regions focused by the process of anisotropic diffusion via the PDE. The results have shown that the method is appropriate for applications involving automatic feature extraction, since it allowed the high-precision localization of thinned edges, which are usually related to objects present in the image. © Nauka/Interperiodica 2006.

Segmentação de dados de perfilamento a laser em áreas urbanas utilizando uma abordagem Bayesiana

In this paper is presented a region-based methodology for Digital Elevation Model segmentation obtained from laser scanning data. The methodology is based on two sequential techniques, i.e., a recursive splitting technique using the quad tree structure followed by a region merging technique using the Markov Random Field model. The recursive splitting technique starts splitting the Digital Elevation Model into homogeneous regions. However, due to slight height differences in the Digital Elevation Model, region fragmentation can be relatively high. In order to minimize the fragmentation, a region merging technique based on the Markov Random Field model is applied to the previously segmented data. The resulting regions are firstly structured by using the so-called Region Adjacency Graph. Each node of the Region Adjacency Graph represents a region of the Digital Elevation Model segmented and two nodes have connectivity between them if corresponding regions share a common boundary. Next it is assumed that the random variable related to each node, follows the Markov Random Field model. This hypothesis allows the derivation of the posteriori probability distribution function whose solution is obtained by the Maximum a Posteriori estimation. Regions presenting high probability of similarity are merged. Experiments carried out with laser scanning data showed that the methodology allows to separate the objects in the Digital Elevation Model with a low amount of fragmentation.

Vulnerabilidade à erosão do solo da Região do Alto Rio Pardo, Pardinho, SP

This study aimed at the elaboration of a database with information and a map of erosion vulnerability for ecological zoning for the upper Pardo River, Botucatu, SP, by using the Geographical Information System - SPRING. The map of erosion vulnerability was made from spectrally homogeneous regions, producing a grid of zone averages, which was then subdivided, resulting in a vulnerability map to erosion. The results allowed us to conclude that digital imaging produced valuable information for mapping of soil use and database formation. The GIS - SPRING was efficient at identifying soil and vulnerability erosion classes and 95% of the basin presents a moderately stable vulnerability degree, through the presence of medium young soils in gently waring reliefs and covered by 49.27% of pasture and 29.88% crops.

Edge detection in digital images using fuzzy numbers

The purpose of this paper is to introduce a new approach for edge detection in grey shaded images. The proposed approach is based on the fuzzy number theory. The idea is to deal with the uncertainties concerning the grey shades making up the image and, thus, calculate the appropriateness of the pixels in relation to a homogeneous region around them. The pixels not belonging to the region are then classified as border pixels. The results have shown that the technique is simple, computationally efficient and with good results when compared with both the traditional border detectors and the fuzzy edge detectors. Copyright © 2009, Inderscience Publishers.

Extração automática de contornos de telhados de edifícios em um modelo digital de elevação, utilizando inferência Bayesiana e campos aleatórios de Markov

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Variabilidade da precipitação pluviométrica nas regiões Sudeste e Sul do Brasil

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Variabilidade espacial e temporal de precipitação pluviométrica na bacia hidrográfica do Rio Mogi Guaçu

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Estudo de parâmetros climáticos como subsídio à gestão ambiental da vertente paranaense da bacia hidrográfica do rio Itararé

Pós-graduação em Geografia - FCT

Técnicas estatísticas utilizadas em climatologia geográfica: diagnóstico e propostas

Pós-graduação em Geografia - FCT

Environmental heterogeneity: Anuran diversity in homogeneous environments

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Collision and Stable Regions around Bodies with Simple Geometric Shape

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Compartimentação fisiográfica para análise ambiental do potencial erosivo a partir das propriedades da rede de drenagem

O presente trabalho teve como objetivo compartimentar a sub-bacia do Baixo Rio Piracicaba - SP, em unidades homogêneas quanto à potencialidade à erosão visando a subsidiar o gerenciamento ambiental. A importância desta pesquisa concentra-se no intenso desenvolvimento dos processos erosivos na área em foco e na sua importância socioeconômica em níveis estadual e nacional. O procedimento adotado para atingir o objetivo foi a análise da rede de drenagem e dos lineamentos obtidos pelas imagens TM/Landsat-5. O resultado obtido foi a divisão da área em quatro compartimentos quanto à potencialidade à erosão: muito alta, alta, média e baixa. Concluiu-se que a área estudada é heterogênea, com regiões sujeitas a diferentes intensidades de processos erosivos e que a sistemática adotada se mostrou eficiente para caracterizar as compartimentações fisiográficas da potencialidade erosiva, e essas compartimentações podem e devem ser utilizadas como ponto de partida para estudos ambientais e de utilização do território, em consonância com o desenvolvimento sustentável.

Genotype by environment interaction for birth and weaning weights of composite beef cattle in different regions of Brazil

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)