Modelagem de telhados a partir de nuvem de pontos LIDAR utilizando algoritmos genéticos

Orientador: Prof. Dr. Jorge Antonio Silva CentenoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa : Curitiba, 31/10/2018Inclui referências: p.89-94Resumo: Esta pesquisa aborda a modelagem de telhados a partir de nuvens de pontos, utilizando algoritmos genéticos. Para isso, primeiramente, foi desenvolvido um algoritmo para detecção de bordas. Foram realizados experimentos com nuvens de pontos simuladas e nuvens de pontos reais, obtidas por LIDAR. Nos experimentos com nuvens de pontos simuladas, foram criados três tipos de nuvens de pontos com diferentes complexidades, e foram avaliados os efeitos do ruído e da densidade de pontos nos resultados. Para os experimentos com nuvens de pontos reais, o préprocessamento foi realizado no software Lastools, isolando os pontos referentes a telhados determinados. Nesse caso, foram escolhidos cinco telhados para a apresentação dos resultados, tendo cada um deles uma característica diferente. A utilização dos algoritmos genéticos mostrou-se eficiente para a modelagem de telhados. O algoritmo permitiu que os pontos significativos, as arestas, fossem encontrados dentro do limite esperado. E a modelagem final de todos os experimentos apresentou resultado satisfatório. Palavras-chave: Modelagem. Telhados. Algoritmos genéticos. Nuvem de pontos. LIDAR.Abstract: This research approaches the modeling of roofs from point clouds using genetic algorithms. For this, first of all, an algorithm for edge detection was developed. Experiments were performed with simulated point clouds and real point clouds, obtained by LIDAR. In the experiments with simulated point clouds, three types of point clouds with different complexities were created, and the effects of noise and point density on the results were evaluated. For the experiments with clouds of real points, the pre-processing was performed on Lastools software, isolating the points referring to certain roofs. In this case, five roofs were chosen for the presentation of the results, each having a different characteristic. The use of genetic algorithms proved to be efficient for the modeling of roofs. The algorithm allowed the significant points, the edges, to be found within the expected limit. And the final modeling of all the experiments presented satisfactory results. Keywords: Modeling. Roofs. Genetic algorithms. Point clouds. Light Detection And Ranging - LIDAR