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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Botelho, Mosar Faria | - |
Autor(es): dc.contributor | Botelho, Mosar Faria | - |
Autor(es): dc.contributor | Miranda, Fabiani das Dores Abati | - |
Autor(es): dc.contributor | Silva, Maria Madalena Santos da | - |
Autor(es): dc.creator | Schwade, Guilherme Moacir | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T22:20:24Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T22:20:24Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-12 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-12 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2013-09-03 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10837 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/672970 | - |
Descrição: dc.description | Currently Remote Sensing has varied methodologies that enable acquire quickly and need information about the surface. One technique is the use of digital mapping technology LASER or LIDAR (Light Detection And Ranging) as it is also known. This technique has been highlighted as an option for low cost and high productivity when compared with other more conventional methods of acquiring three-dimensional data. The Brazilian energy matrix in the last year reached the mark of 121,100 megawatts produced, these being from generating units in 2809, with 100,000 miles of transmission lines, which is expected to grow in the coming years, thus highlighting the need for techniques that allowing the data acquisition to accurately and efficiently. The methodology consists of the use of supervised classification techniques through segmentation models and pixel by pixel by integrating spatial and spectral data of an orthophoto with altimetry data from the Laser Scanner. Analyzing the results is noted that the data Laser System contributed to both methods of classification, but the classification technique hierarchical data presented above when compared with the traditional method (pixel by pixel). Finally there is an improvement in classification results after implementation of the data Laser System, and was obtained kappa index of 0.951 and an overall accuracy of 95.80% for the best result for classification. | - |
Descrição: dc.description | Atualmente o Sensoriamento Remoto dispõe de variadas metodologias que possibilitam adquirir de forma rápida e precisa informações a respeito da superfície terrestre. Uma técnica que merece destaque é o uso da tecnologia de mapeamento digital a LASER, ou LIDAR (Light Detection And Ranging) como também é conhecida. Essa técnica vem se destacando como uma opção eficiente de custo relativamente reduzido e de alta produtividade se comparada com outros métodos mais convencionais de aquisição de dados tridimensionais. A matriz energética brasileira alcançou no último ano a marca de 121,1 mil Megawatts produzidos, sendo estes provenientes de 2809 unidades geradoras, com cerca de 100.000 quilômetros de linhas de transmissão, número este que deve crescer nos próximos anos, ressaltando assim a necessidade de técnicas que permitam a aquisição de dados de forma precisa e eficiente. A metodologia utilizada consiste no emprego de técnicas de classificação supervisionada através dos modelos de segmentação e pixel a pixel, integrando dados espaciais e espectrais de uma ortofoto com dados de altimetria do Laser Scanner. Analisando os resultados nota-se que os dados Lasers contribuíram para ambas as metodologias de classificação, porém a técnica de classificação hierárquica apresentou dados superiores se comparado com o método tradicional (pixel a pixel). Por fim observa-se melhora nos resultados das classificações após a implementação dos dados Lasers, sendo que se obteve índice kappa de 0.951 e exatidão global de 95.80% para o melhor resultado de classificação. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Dois Vizinhos | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia Florestal | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energia elétrica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sensoriamento remoto | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mapeamento digital | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric power | - |
Palavras-chave: dc.subject | Remote sensing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Digital mapping | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL | - |
Título: dc.title | Detecção de obstruções na faixa de domínio em linhas de transmissão de energia elétrica usando a técnica de classificação hierárquica | - |
Título: dc.title | Detecting obstructions in the right-of-transmission lines of electricity using the technique of hierarchical classification | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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