DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE ESTRADAS E TRILHAS DE PIVÔS USANDO IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL DO SENSOR PRISM/ALOS

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Díbio Leandro Borges
Luiz Marcelo Ferreira Sirotheau Serique
Osmar Abílio de Carvalho Junior

Abstract

Este artigo apresenta um novo método para a detecção de estradas e trilhas de pivôs em imagens pancromáticas de alta resolução. A abordagem é dividida em três módulos principais: primeiro, uma filtragem espacial é aplicada a imagem para a extração de magnitudes e direções de descontinuidades, então uma quantização em 5 níveis é aplicada às magnitudes e um algoritmo de consistência hierárquica é desenvolvido para checar e unir cada janela a sua vizinhança, priorizando direções com os maiores e mais consistentes valores de magnitude; segundo, as hipóteses mais fortes são mantidas enquanto as mais fracas são retiradas da imagem, com o intuito de eliminar partes desconectadas; e finalmente, a transformada de Hough é aplicada nas hipóteses para completar as estradas detectadas e também identificar possíveis trilhas de pivôs entre elas. Este método foi aplicado em imagens do satélite ALOS em diferentes áreas do oeste do estado da Bahia, Brasil, e os resultados são fornecidos aqui.

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Artigos

Author Biographies

Díbio Leandro Borges, UnB - Universidade de Brasília

Departamento de Ciência da Computação Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia

Luiz Marcelo Ferreira Sirotheau Serique, UnB - Universidade de Brasília

Departamento de Ciência da Computação

Osmar Abílio de Carvalho Junior, UnB - Universidade de Brasília

Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia

How to Cite

BORGES, Díbio Leandro; SIROTHEAU SERIQUE, Luiz Marcelo Ferreira; JUNIOR, Osmar Abílio de Carvalho. DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE ESTRADAS E TRILHAS DE PIVÔS USANDO IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL DO SENSOR PRISM/ALOS. Brazilian Journal of Cartography, [S. l.], v. 63, n. 2, 2012. DOI: 10.14393/rbcv63n2-43736. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/43736. Acesso em: 26 dec. 2025.

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