Identificar onde as curvas horizontais estão localizadas e quais são as características geométricas das curvas foi uma tarefa essencial para o estudo proposto. No entanto, o Brasil não possui um banco de dados de curvas horizontais para suas rodovias e a maioria dessas informações está descrita no projeto. Sem acesso a uma base de dados para curvas, seria caro e demorado coletar informações desta curva através das abordagens tradicionais.
Easa, Dong e Li (2007) realizaram no Canadá uma investigação na identificação de curvas horizontais através de imagens do satélite IKONOS e comprovaram a viabilidade de derivar as características geométricas de curvas simples, compostas e espirais através do uso de um algoritmo aproximado baseado em imagens de satélite de alta resolução. No entanto, as desvantagens de usar imagens de satélite incluem a precisão reduzida quando as informações da pista são extraídas de regiões litorâneas ou urbanas, porque a variedade de cobertura do solo e presença de nuvens pode confundir o alvo, e precisão depende muito da resolução da imagem, e imagens comerciais de alta resolução são relativamente caras (JIAN et al., 2017).
Comparado com outras fontes de dados, um mapa digital é mais econômico e fonte de dados que economiza tempo. Pesquisadores do Reino Unido e Irlanda tiveram sucesso em suas
tentativas de extrair geometria de mapas digitais em um ambiente do AutoCAD (HASHIM e BIRD, 2004; WATTERS e O’MAHONY, 2007). Eles usaram comandos do AutoCAD para reconstruir a diretriz principal da via com base no mapa rodoviário digitalizado no formato do AutoCAD. A diretriz principal reconstruída facilitou a localização dos pontos inicial e final de curvas simples. Raio da curva, ângulo, e comprimento foram calculados usando equações de geometria de curva.
O Departamento de Transportes da Flórida desenvolveu uma barra de ferramentas no ArcGIS, chamado extensão de curvatura, que é similar em função e operação para a calculadora de curva da ESRI. Embora nestas aplicações o cálculo do raio e comprimento da curva tenha sido realizado realizada pelo ArcMap, a identificação manual completa e construção de tangentes foi necessário, o que impediu estes métodos de conseguir uma alta eficiência e um baixo custo.
O Departamento de Transportes de Hampshire desenvolveu uma abordagem semi- automática para extração de dados de curva. O departamento desenvolveu um executável arquivo que recuperou as coordenadas da estrada de um Geodatabase (banco de dados do ArcMap) e produziu os mileposts de início e término da curva, raio e número de segmentos em um arquivo de texto. Este método foi projetado especificamente para um mapa da estrada SIG que tem um sistema especial de referência de vias definido por mileposts.
Harpring (2010) desenvolveu o Curve Finder. Um procedimento automatizado usando entradas de geodatabase que podem ser executadas em uma rede de estradas, não apenas em curvas individuais. O Curve Finder usa polilinhas para determinar o comprimento e o raio da curva por meio de dados de coordenadas. O programa identifica curvas à medida que se move a cada série de três pontos ao longo da rota para determinar onde as curvas estão localizadas e qual o seu raio e comprimento.
Para aquisição das informações dos trechos da rodovia que não dispunham de projeto geométrico não foi possível considerar o uso de imagens de satélites pelo processo automático (perda de precisão em áreas rurais) ou manual através da reconstituição geométrica (muito tempo de execução). Por esse motivo foi desenvolvida uma abordagem de extração de características geométricas de estradas baseados em classificadores de padrões para identificar a localização e informações geométricas das rodovias através de imagens de satélites de uma forma precisa e eficiente em termos de tempo (MACEDO et al., 2020). As etapas principais dessa abordagem
são: a) Detecção da estrada e b) Filtragem dos elementos de interesse e obtenção da rede viária. As etapas 1 e 2 são descritas a seguir:
a) Detecção de elementos da estrada
A detecção de elementos da estrada exige, além da própria imagem de satélite (no formato RGB), uma máscara na qual estão representadas as ruas, estradas não pavimentadas e outros locais de interesse. Elementos como árvores podem interferir na identificação de objetos de interesse e, portanto, o primeiro passo do método é identificar e subsequentemente removê-los, de forma que a região de importância seja reduzida. Para esse fim, a imagem é convertida no espectro de cores HSV (matiz, saturação e valor). O objetivo desta etapa é melhorar a precisão ao trabalhar com uma imagem colorida.
No algoritmo de filtragem, onde a identificação da estrada é realizada, o valor do brilho (V) (que varia entre 0 e 1, com 0 significando preto e 1 significando branco) recebe um certo limite. Então, todos os pixels que tem um valor abaixo do limite escolhido recebem um valor de 0. Para melhorar e aprimorar a imagem, a saturação (S) foi definida como um valor de 50%.
Após o processo de identificação da estrada, outros elementos indesejáveis que podem corromper a análise dos dados são eliminados. Os elementos que representam edifícios podem ser confundidos com as rotas de tráfego e, por esse motivo, também devem ser removidos. Para isso, é necessária a máscara de imagem (mencionada no início da seção). O algoritmo que executa esta etapa consiste em atribuir o valor 0 (preto) aos espaços correspondentes aos elementos de construção na imagem analisada, com base na máscara.
b) Filtragem dos elementos de interesse e obtenção da rede viária
As características extraídas após a classificação das imagens são segmentos lineares na forma de polígonos que representam os trechos da rede viária. Para obter os caminhos na forma de linhas simples, representativas da diretriz principal dos segmentos, foi necessário aplicar operações para conectar pequenas seções desconectadas e eliminar lacunas e objetos ainda presentes na cena que não são parte das estradas. Inicialmente, as pequenas seções descontínuas foram conectadas usando uma operação de dilatação. Posteriormente, as lacunas foram
eliminadas usando a operação de fechamento morfológico. Em todas essas operações, foi utilizado um elemento estruturador completo em forma de máscara 3x3. Para obter a malha viária na forma de linhas, foi aplicada uma operação morfológica até que cada segmento de estrada seja representado por uma única linha, com largura de um pixel.
Para o comprimento mínimo dos segmentos da rodovia será seguida a recomendação de trechos maiores do que 160m (AASHTO, 2015). A Tolerância foi definida pela média das cordas utilizadas nos projetos geométricos, de acordo com Rasdorf et al. (2012).