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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31718
Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Metodologia para análise da deformação rígida e elástica entre diferentes bandas de uma imagem multiespectral |
Alternate title (s): | Methodology for the analysis of rigid and elastic deformation between different bands of a multispectral image |
Author: | Avelar, Marcelo Henrique Freitas |
First Advisor: | Escarpinati, Mauricio Cunha |
First member of the Committee: | Backes, André Ricardo |
Second member of the Committee: | Silva, Leandro Henrique Furtado Pinto |
Summary: | Como parte da evolução humana, entre tantos outros processos, a tecnologia leva ao aprimoramento das técnicas agrícolas por meio de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT), com foco no melhor plantio e, consequentemente, na qualidade dos alimento. Este trabalho propõe uma metodologia baseada em funções de ângulo acumulativo para analisara deformação de imagens multiespectrais obtidas por VANT, classificando-as através da comparação entre formas poligonais. Um dos principais desafios neste contexto é a classificação e alinhamento das deformações entre as diferentes bandas, uma vez que, aocombinar-se diferentes faixas do espectro, obtemos resultados melhores e diversificados. Usando a ferramenta Seleção de Ponto de Controle (cpselect), pontos comuns entre pares de bandas diferentes foram obtidos manualmente. Posteriormente, um algoritmo foi exe-cutado para obter o melhor polígono formado por estes pontos. Finalmente, utilizando os polígonos obtidos, o método das funções de ângulo acumulativo foi aplicado para comparação das formas poligonais e, em seguida, as dissimilaridades registradas. Os resultados preliminares mostraram que as bandas azul e verde obtiveram uma melhor correspondência de forma, enquanto avermelha e NIR eram menos semelhantes (de acordo com os parâmetros adotados). O método proposto foi validado e também apresentou boas con-siderações por alguns outros autores. Foi possível verificar qual par de bandas melhor ou pior combina uma com a outra. Porém, o método não pode ser concluído para outra câmera multiespectral, uma vez que este método foi validado apenas para uma série de imagens registradas apenas por uma câmera. É necessário, portanto, futuros trabalhos com outros tipos diversificados de plantios para uma validação mais generalizada. |
Abstract: | As part of human evolution, among many other processes, technology leads to improve farming techniques through Unmanned Aerial Vehicles (UAV), focusing on better plan-tations and, consequently, on foods’ quality. This vehicles works on registering tillages’ photos by multispectral cameras. This paper proposes a methodology based on turningfunctions, to analyze the deformation of multispectral images obtained by UAV, classify-ing it through polygonal shapes comparison. One of the main challenges in this context is the classification and alignment of the deformations among the different bands, whereas combining many bands of multispectral images must provide better and diversified re-sults. Using the Control Point Selection (cpselect) tool, common points between pairs of different bands were manually obtained. Then, an algorithm was executed to obtain the best polygon formed by this points. Finally, using those best polygons, the method of turn-ing functions was applied for polygonal shapes comparison and then the dissimilarities were registered. Preliminary results has shown that both blue and green bands obtained better shape matching, whereas red and NIR were less similar (according to the adopted parameters). The purposed method was validated and performed good results too, as shown by some other authors. It was possible to verify which pair of bands worst or best matches one with another. However, the method couldn’t be concluded for another plantation types or another multispectral camera, once this method was validated just for a image’s series registered just by one camera. Therefore, future works with different types of plantations are necessary for a more generalized validation. |
Keywords: | Deformação Deformation Elástica Non-rigid Bandas Band Rígida Rigid Multiespectral Multispectral Processamento Processing Digital Imagens Images PDI sensoriamento remoto Sensing Remote Geoprocessamento Geoprocessing Dissimilaridade Dissimilarity Tangente Tangent Cumulativo VANT Registro Registering Infravermelho Infrared Mosaico Mosaic Similaridade Similarity Euclidiano Euclidian Infravermelho próximo Near-infrared NIR Tile KAZE SURF MSER Red-edge Drone Overlap Points Polygonal Shape Polygon Distance Affine Turning function Function Matlab Turningdist Cpselect Transformação Transformation RGB Camera Satelite Satellite Combinação Matching Polígono Plantação Vegeração Campo |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Quote: | AVELAR, Marcelo Henrique Freitas. Metodologia para análise da deformação rígida e elástica entre diferentes bandas de uma imagem multiespectral. 2020. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31718 |
Date of defense: | Feb-2021 |
Appears in Collections: | TCC - Engenharia Mecatrônica |
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