Architecture de base de MetaDEVS

Para se produzir um MDE, é necessário uma amostra primária de pontos cotados que podem ter várias origens. Segundo Briese [2010], a recolha desses pontos tinha tradicionalmente origem em levantamentos topográficos e mais tarde em técnicas de fotogrametria analítica, como a estereofotogrametria. Na última década surgiram novas técnicas de medição altamente automatizadas como a correspondência automática de imagens, a interferometria de radar (InSar) e o laser scanning, conhecido por Light Detection and Ranging (LiDAR). Estas técnicas tem em comum o facto de permitirem obter uma amostra de dados densa da área de estudo num curto período de tempo.

Utilizando a técnica de estereofotogrametria, o operador pode restituir curvas de nível ou pontos isolados no modelo estereoscópico. Esta amostra pode ser obtida ao nível do solo, para se produzir um MDT, ou incluindo edifícios e vegetação, para se produzir o MDS [Redweik, 2012].

A correspondência automática de imagens consiste em determinar pontos homólogos em pares estereoscópicos, recorrendo a diversos operadores de processamento digital de imagem (PDI). Como a base desta técnica é a informação radiométrica das imagens, a amostra de pontos resultante apenas poderá gerar um MDS. A nuvem de pontos produzida por este método concentra-se principalmente na periferia de pontos conspícuos e nos limites de objectos, uma vez que as variações radiométricas nessas zonas são elevadas, e por conseguinte facilmente identificáveis em ambas as fotografias que compõem um par estereoscópico [Pfeifer e Mandlburger, 2008].

A interferometria Radar, é um método utilizado pela primeira vez na missão Shutle

Radar Topography Mapping (SRTM). Através de 2 antenas radar para emissão e

recepção de dados, distanciadas de 60 m, foi possível obter duas imagens de alta resolução a partir do mesmo ponto na superfície da terra. A ligeira diferença entre as duas imagens permite aos cientistas produzir um MDS com uma resolução que oscila entre os 30 m e 90 m [NASA, 2013].

A utilização da técnica de laser scanning, como principal instrumento para se obter um MDE, tornou-se muito popular na comunidade científica a partir do início dos anos 70, quando os sistemas LiDAR aéreos conseguiram medir distâncias (entre a aeronave e pontos no terreno), com exactidões inferiores a 1 metro. [Beraldin et al., 2010]. Desde essa altura foram introduzidos diversos melhoramentos no funcionamento do sistema, tendo o seu uso sido generalizado. A produção de MDT fotogrametricamente pelas

autoridades nacionais de cartografia, foi gradualmente sendo substituída por MDT obtidos por laser scanning. Entre os países que utilizam esta técnica realça-se a Holanda, que possui um MDT nacional completo desde 2003 [Br gelmann e Bollweg, 2004] e a Suíça com todas as áreas levantadas abaixo dos 2000 m [Artuso et al., 2003]. Noutros países como os EUA, Alemanha e Áustria, os MDT produzidos por

laser scanning são realizados a nível federal e não nacional [Pfeifer e Mandlburger,

2008].

Figura 5 – Componentes do sistema LiDAR Fonte: [Redweik, 2012]

O LiDAR é formado por dois componentes principais, o dispositivo emissor de um feixe de raios laser e o sistema Global Navigation Satellite System (GNSS) / Inertial

Measurement Unit (IMU), a partir de agora referido como GNSS/IMU, Figura 5. O

sistema laser emite um pulso laser que é refletido em cada ponto da superfície terrestre e captado pelo mesmo. A distância entre o ponto no terreno e o sensor é calculada pela metade do intervalo de tempo medido entre a emissão e a reflexão do feixe multiplicado pela velocidade da luz [Meng et al., 2010]. O sistema GNSS/IMU mede em cada momento a posição exacta e a orientação espacial do feixe, permitindo desta forma determinar as coordenadas tridimensionais de cada ponto à superfície da terra e gerar um MDS [Redweik, 2012].

Meng et al. (2010), defende que a técnica LiDAR para recolha de dados primária para um MDT, é consideravelmente melhor que as tradicionais (técnicas fotogramétricas ou correlação automática de imagens) devido a quatro razões:

(1) A nuvem de pontos LiDAR é densa e permite gerar MDE de alta precisão e resolução;

(2) É possível extrair as superfícies de objectos, com base na análise do contexto das elevações da nuvem de pontos LiDAR;

(3) É mais fácil cartografar regiões com pequenas variações texturais, devido à utilização de nuvens densas de pontos;

(4) É possível identificar as estrutura das copas das árvores, uma vez que os pulsos penetram na vegetação criando múltiplos retornos;

Quando comparado com as técnicas clássicas de recolha da amostra primária de pontos, onde a aquisição da informação da superfície terrestre é realizada simultaneamente com a interpretação humana da área, a recolha dos dados pelos sistemas automáticos não o é. Essa interpretação é efectuada separadamente numa fase de pós-processamento dos dados, onde é necessário extrair da nuvem de dados original apenas os que representem a superfície terrestre. Para responder a esta necessidade surgiu uma enorme panóplia de algoritmos para extrair automaticamente um MDT a partir de um MDS.

Segundo Briese [2010], esses algoritmos são normalmente divididos em duas fases: a classificação e a interpolação. A classificação extrai automaticamente informações da superfície terrestre a partir dos dados adquiridos, classificando-os como “terreno” e “não terreno” (este processo é também conhecido por “filtragem”. Consequentemente, com base nos dados classificados como terreno, pode-se posteriormente obter um MDT por métodos de interpolação apropriados.

Desenvolver um algoritmo rápido, eficaz e preciso que identifique pontos terreno de uma nuvem de dados e crie um MDT, continua a ser um desafio para o qual ainda não existe uma solução consensual e que continua a motivar a comunidade científica [Meng et al., 2010].