uso de vant para anÁlise temporal de talude …
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RECÔNCAVO DA BAHIA
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS
BACHARELADO EM CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS
USO DE VANT PARA ANÁLISE TEMPORAL DE
TALUDE INSTABILIZADO
RAFAEL SIMAS SANTANA
CRUZ DAS ALMAS/BA
2018
RAFAEL SIMAS SANTANA
USO DE VANT PARA ANÁLISE TEMPORAL DE
TALUDE INSTABILIZADO
Trabalho de conclusão de curso apresentado à
Universidade Federal do Recôncavo da Bahia
como parte dos requisitos para obtenção do título
de Bacharel em Ciências Exatas e Tecnológicas.
Orientador: Prof. Dr. Joanito de Andrade Oliveira
CRUZ DAS ALMAS/BA
2018
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RECÔNCAVO DA BAHIA
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS
BACHARELADO EM CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS
USO DE VANT PARA ANÁLISE TEMPORAL DE
TALUDE INSTABILIZADO
RAFAEL SIMAS SANTANA
Trabalho de Conclusão de Curso aprovado em 05/04/2018 como requisito parcial
para obtenção do grau de Bacharel em Ciências Exatas e Tecnológicas no curso de
Bacharelado em Ciências Exatas e Tecnológicas da Universidade Federal do Recôncavo da
Bahia.
EXAMINADORES:
_________________________________________________
Prof .Dr. Joanito de Andrade Oliveira - Orientador
Universidade Federal do Recôncavo da Bahia - UFRB
_________________________________________________
Prof. Dr. Mário Sérgio de Souza Almeida.
Universidade Federal do Recôncavo da - UFRB
_________________________________________________
Prof. MSc. Weiner Gustavo Silva Costa.
Universidade Federal do Recôncavo da - UFRB
CRUZ DAS ALMAS/BA
2018
RESUMO
Com o avanço da tecnologia, a topografia vem atualizando gradativamente seus
métodos de trabalho. A abrangência da topografia para estudos, coletas de dados e
levantamentos planialtimétricos são diversificados, desde a coleta de pontos com
poligonais para determinações de área até obtenção de dados para monitoramento
estrutural. Neste trabalho, utilizou-se dados aerofotogramétricos na análise temporal
de um talude localizado na BR-101/BA, com objetivo de calcular o volume da massa
deslocada. O veículo aéreo não tripulado, Phantom 4 Pro, efetuou o aerolevantamento
e os softwares PhotoScan e ArcGis foram utilizados para o processamento e geração
do modelo digital do terreno (MDT), onde o ortomosaico obtido das fotos possui um
GSD de 2,76 cm/pixel, garantindo boa qualidade aos modelos digitais. A geração dos
modelos digitais e da análise temporal foi fundamental para criar o modelo digital do
volume de massa antes e depois do processo de deslizamento. O volume da massa
do talude, desde sua ruptura até o dia do levantamento com o drone, foi de
13557,63 m3 para a região deslocada e de 2879,37 m³ para a região de acumulo,
correspondente a diferença de volume entre os modelos temporais. Além das
informações do levantamento com o drone a respeito da massa deslocada no talude,
foi notado a identificação de possíveis áreas afetadas podendo sofrer uma nova
ruptura ou que possa intensificar a região já cedida.
Palavras-Chave: VANT, Drone, Aerofotogrametria, Talude, MDE, PhotoScan, ArcGis.
ABSTRACT
With the advancement of technology, the topography has been gradually updating its
working methods. The topography coverage for studies, data collection and
planialtimetric surveys is diverse, from the collection of points with polygons to area
determinations to obtaining data for structural monitoring. In this work,
aerophotogrammetric data were used in the temporal analysis of a slope located in
BR-101 / BA, in order to calculate the volume of the displaced mass. The unmanned
aerial vehicle, Phantom 4 Pro, performed the aerial survey and the software PhotoScan
and ArcGis were used for the processing and generation of the digital terrain model
(MDT), where the ortomosaico obtained from the photos has a GSD of 2.76 cm / pixel,
ensuring good quality digital models. The generation of digital models and time
analysis was fundamental to create the digital mass volume model before and after the
sliding process. The volume of the slope mass, from its rupture until the day of the
survey with the drone, was 13557.63 m³ for the displaced region and 2879.37 m³ for
the accumulation region, corresponding to the difference in volume between the
temporal models. In addition to the drone survey information regarding the mass
displaced on the slope, it was noted the identification of possible affected areas, which
may suffer a new rupture or that may intensify the already ceded region.
Key words: UAV, Drone, Aerophotogrammetry, Slope, DEM, PhotoScan, ArcGis.
LISTA DE FIGURAS:
Figura 2.1: Ortofotos ................................................................................................... 9
Figura 2.2: Exemplo de alvo para pontos de controle. .............................................. 10
Figura 2.3: Linha de referência de voo ..................................................................... 11
Figura 2.4: Sobreposição Longitudinal ...................................................................... 14
Figura 2.5: Sobreposição Lateral 30 % e Sobreposição Lateral 60 % ...................... 14
Figura 2.6: Nuvem de Pontos .................................................................................... 15
Figura 2.7: Curvas de nível em MDT ......................................................................... 16
Figura 3.1: Fluxograma, aerofotogrametria ............................................................... 18
Figura 3.2: Fluxograma Exportação para ArcMap ..................................................... 18
Figura 3.3: Localização do talude .............................................................................. 19
Figura 3.4: Definição de voo no Map Pilot ................................................................. 20
Figura 3.5: Malha Triangular Irregular, em PhotoScan .............................................. 22
Figura 3.6: MDE, em PhotoScan ............................................................................... 23
Figura 3.7: Ortomosaico, em PhotoScan .................................................................. 23
Figura 3.8: Curvas de nível, em ArcMap ................................................................... 24
Figura 3.9: Curvas de nível ajustadas ....................................................................... 25
Figura 3.10: Máscara com área de trabalho .............................................................. 25
Figura 3.11: Vista 3D com curvas de nível no modelo atual ..................................... 26
Figura 3.12: Curvas de nível do modelo inicial em ArcMap (esquerda). Vista 3D com
curvas de nível no modelo inicial em ArcScene (direita) ........................................... 27
Figura 3.13: Área de trabalho para talude atual (esquerda), talude inicial (direita) ... 28
Figura 3.14: TIN, modelo de talude atual (esquerda), modelo de talude inicial (direita)
.................................................................................................................................. 29
Figura 3.15: Vista 3D no ArcScene do talude atual (esquerda), talude inicial (direita)
.................................................................................................................................. 29
Figura 4.1: Etapas para conclusão do resultado ....................................................... 30
Figura 4.2: Fotografias georreferenciadas ................................................................ 31
Figura 4.3: Relações altimétricas .............................................................................. 32
Figura 4.4: Exemplo de uma das áreas das sobreposições ...................................... 33
Figura 4.5: GSD obtido pelo PhotoScan no ortomosaico .......................................... 33
Figura 4.6: Informações da câmera ........................................................................... 34
Figura 4.7: Imagem ampliada com relação do pixel com a qualidade da foto ........... 35
Figura 4.8: Fator de influência, tráfego local ............................................................. 36
Figura 4.9: Grade de fotos obtidas no levantamento, software PhotoScan ............... 37
Figura 4.10: Alinhamento das fotos, em PhotoScan ................................................. 37
Figura 4.11: Antes da otimização da câmera ............................................................ 38
Figura 4.12: Depois da otimização da câmera .......................................................... 38
Figura 4.13: Nuvem de Pontos Densa ...................................................................... 39
Figura 4.14: Vista ampliada dos pontos organizados que formam a nuvem densa .. 39
Figura 4.15: Curvas de nível no Ortomosaico (à esquerda) e no MDE (à direita), em
PhotoScan ................................................................................................................. 40
Figura 4.16: MDE gerados por TIN a partir das curvas de nível. Modelo atual
(esquerda) e modelo inicial (direita) .......................................................................... 41
Figura 4.17: Volume de massa deslocada no talude ................................................. 42
Figura 4.18: Obstrução das canaletas do sistema de drenagem do talude ............... 43
Figura 4.19: Possível região de fissura ..................................................................... 44
SUMÁRIO:
1. INTRODUÇÃO: .................................................................................................... 1
1.1. Objetivo: ......................................................................................................... 2 1.2. Objetivo especifico: ........................................................................................ 2
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA: .......................................................................... 3
2.1. Encostas: ....................................................................................................... 3 2.2. Talude: ........................................................................................................... 3
2.3. VANT: ............................................................................................................. 7 2.4. Fotogrametria: ................................................................................................ 7
2.5. Modelo Digital do Terreno (MDT): ................................................................ 12 2.6. Curvas de Nível: ........................................................................................... 16
3. MATERIAIS E METODOLOGIA: ....................................................................... 17
3.1. Área de estudo: ............................................................................................ 19
3.2. Projeto e Levantamento fotogramétrico com drone: .................................... 20 3.3. Processamento fotogramétrico e otimização da câmera: ............................. 21 3.4. Obtenção dos dados: ................................................................................... 21
3.5. Manipulação e ajustes das curvas de nível: ................................................. 23 3.6. TIN (Triangulated Irregular Network): ........................................................... 28
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES: ...................................................................... 30
4.1. Plano de voo e levantamento aerofotogramétrico: ....................................... 30
4.2. Processamento e análise digital do terreno: ................................................ 32 4.3. Análise de interferências: ............................................................................. 35
4.4. Modelo temporal do talude: .......................................................................... 40 4.5. Fotointerpretação: ........................................................................................ 43
5. CONCLUSÃO: ................................................................................................... 45
5.1. Sugestões para trabalhos futuros: ............................................................... 45
6. REFERÊNCIAS: ................................................................................................. 46
ANEXOS: .................................................................................................................. 49
Anexo A: Vista do talude da BR 101/BA, km 199 em Google Earth. ..................... 49
Anexo B: Vista do talude da BR 101/BA, km 199 em Google Maps. ..................... 50
1
1. INTRODUÇÃO:
O mercado dos levantamentos topográficos com uso de Veículos Aéreos Não
Tripulados (VANTs) no Brasil vem aumentando em larga escala. Nos últimos anos,
em virtude do desenvolvimento tecnológico de sensores versáteis, microeletrônica,
sistemas de computação portáteis, foi possível aplicar VANTs no monitoramento
ambiental, agricultura de precisão, inspeção industrial, linha de energia e atividades
de exploração (SANKARASRINIVASANA et al, 2015; LONGHITANO, 2010). As
tecnologias embarcadas nos VANTs favorecem a autonomia nos levantamentos e
possibilita, através dos dados, a geração de ortomosaicos e o Modelo digital de
Elevação (MDE).
A topografia é amplamente usada no monitoramento de estruturas. Em projetos
de estradas, o estudo e observação de taludes utiliza de dados topográficos para
analisar os processos de instabilidades e rupturas. Segundo Guidicini (1984), um
talude pode vir a romper devido a tensão atuante em sua superfície de deslizamento,
a mudança de cargas externas e a redução da resistência ao cisalhamento do solo. O
monitoramento de talude está atraindo considerável interesse em pesquisa com uso
de VANT, motivado pela acurácia posicional, redução do tempo de obtenção de
dados, o baixo custo dos levantamentos de campo e a acessibilidade em terrenos
íngremes (MELO E COSTA, 2015).
O levantamento com VANT consiste em realizar todas as etapas básicas da
aerofotogrametria, gerando os modelos digitais a serem utilizados. A geração do MDE
e do Ortomosaico torna possível obter características do terreno como distâncias e
áreas ou pontos de interesse, além das informações planialtimétricas, mantendo
relação entre as dimensões do terreno e as respectivas dimensões gráficas.
O presente levantamento para o estudo da instabilidade do talude, visa
comparar a geometria de modelos temporais geradas a partir de curvas de nível do
terreno. A comparação entre os modelos digitais criados, fornece fatores posicionais
e geográficos da superfície do talude, na qual o produto gerado apresentará o quanto
teve do volume de massa deslocada com o passar do tempo.
2
1.1. Objetivo:
O objetivo geral do trabalho é a criação de modelos digitais temporais
confeccionados por dados fotogramétricos com VANT, para a determinação do
volume de massa deslocado em um talude instabilizado.
1.2. Objetivo especifico:
O trabalho destaca-se pelos seguintes pontos a serem analisados, como:
• Levantamento planialtimétrico da área;
• Obtenção de coordenadas dos pontos de interesse no talude;
• Análise do talude com geotecnologias e softwares;
• Determinar e ajustar o perfil geométrico temporal do talude.
3
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA:
Esta revisão bibliográfica tem como objeto de pesquisa o deslizamento de
massa de um talude rodoviário, o uso de fotografias adquiridas com VANT e o
levantamento do volume de massa deslocada. Para o estudo de deslizamento de
talude com uso de VANT, é necessário conhecer sobre tipos de rochas e de solos
para entender os processos físicos que originaram a patologia. Além disso, torna-se
importante o entendimento sobre as diferenças entre talude e encostas.
2.1. Encostas:
Encosta é toda e qualquer superfície inclinada que une outras duas, sendo a
inclinação de uma elevação natural (STOCHALAK, 1974 apud MATTOS, 2009;
ABNT NBR 11682, 1991).
2.2. Talude:
Segundo Caputo (1987), talude é um termo genérico usado para descrever
superfícies inclinada de origem natural, como as encostas, ou artificiais, como os
taludes de corte e aterros. Para Wolle (1980 apud MATOS, 2009), o termo talude
possui caráter mais geotécnico e relacionado a áreas mais restritas, como para
processos de escavação realizada pelo homem e obras de mineração.
A seguir serão apresentadas as características referentes aos taludes, como:
rocha e solo, movimento de massa, ruptura, causas de deslizamentos, etc.
2.2.1. Rocha e Solo:
Segundo Caputo (1987), a palavra rocha designa apenas os materiais naturais
consolidados, duros e compactos, da crosta terrestre ou litosfera. Ao material não
consolidado que recobre as rochas e destas provêm por intemperismo, denomina-se
4
solo. Quanto à gênese das rochas, podem ser classificadas em: rochas magmáticas,
sedimentares e metamórficas. Quanto aos principais tipos de solos, encontra-se: solos
residuais, solos sedimentares e solos de formação orgânica.
2.2.2. Movimentos de massa:
O movimento de massas, ou movimentos coletivos de solos e de rochas
(genericamente chamados escorregamento), têm sido objeto de amplos estudos em
diversos países, não apenas por serem importantes na formação e evolução de outros
relevos, mas também em função de suas aplicações práticas e de importância no
ponto de vista econômico (GUIDICINI, 1984).
Segundo Caputo (1987), podem-se classificar os principais tipos de
movimentos de taludes em três grandes grupos:
a) Desprendimento de terra ou rocha:
É uma porção de um maciço terroso ou de fragmentos de rocha que se destaca
do resto do maciço, caindo livre e rapidamente, acumula-se onde estacionar.
b) Escorregamento (“landslide”):
É o deslocamento rápido de uma massa de solo ou de rocha que, rompendo-
se do maciço, desliza para baixo e para o lado, ao longo de uma superfície de
deslizamento. Podendo ser um escorregamento rotacional ou escorregamento
translacional.
c) Rastejo (“creep”):
É o deslocamento lento e contínuo das camadas superficiais sobre camadas
mais profundas, com ou sem limite definido entre a massa de terreno que se
desloca e a que permanece parada. A velocidade média de avanço de um
escorregamento é da ordem de 30 cm por hora. A curvatura dos troncos de
árvores, inclinação de postes e fendas no solo torna notável a ocorrência do
rastejo.
5
Uma outra classificação proposta pelo Eng. Eduardo Solon de Magalhães
Freire na revista “Construção”, de março de 1965, em seu trabalho “Movimentos
coletivos de solos e rochas e sua moderna sistemática” é a seguinte:
a) Escoamento: deformação ou movimento contínuo, com ou sem superfície
definida de escorregamento. Dividindo-se em dois tipos segundo suas
características de movimento:
i. Corridos (escoamento fluido-viscoso);
ii. Rastejo ou reptação (escoamento plástico);
b) Escorregamento (stricto sensu): deslocamento finito ao longo de superfície
definida de deslizamento, preexistente ou de neoformação. Com dois subtipos:
i. Escorregamentos rotacionais: predomínio de rotação;
ii. Escorregamentos translacionais: predomínio de translação.
c) Subsidência: deslocamento finito ou de deformação contínua de direção
essencialmente vertical; encontram-se classificadas em três tipos
fundamentais:
i. Subsidências propriamente ditas: em que o movimento consiste
essencialmente em uma deformação contínua;
ii. Recalque: em que, por expulsão de um fluído verifica-se uma
deformação global do solo, produzida pelos deslocamentos e rearranjos
das partículas individuais;
iii. Desabamentos: que consistem em um deslocamento vertical,
geralmente rápido.
A partir destes três tipos e sete subtipos fundamentais, o autor diferencia 32
classes principais. Essas classes passam, então, a ser caracterizadas de acordo com
os parâmetros físicos – mecânicos – causais, abaixo descriminados:
a) Natureza e superfície de movimentação;
b) Inclinação do talude;
c) Características qualitativas do movimento;
d) Tipo de movimento;
e) Velocidade e duração;
f) Termos de passagem de um tipo de movimento para outro;
g) Causas intrínsecas e extrínsecas (possuindo outras subclasses);
6
h) Ainda contido no item causas, o modo de ação das mesmas;
i) Natureza física de ações significativas das causas;
j) Efeitos sobre as condições de equilíbrio;
k) Processos corretivos de movimentos de massa.
2.2.3. Causas de deslizamento:
É simples notar que em alguns casos uma encosta venha a sofrer
escorregamento devido a própria força gravitacional, porém podem ocorrer casos
onde grandes quantidades de chuvas venham a causar a instabilidade do talude. A
presença de água no solo traz grandes problemas, devido ao aumento na saturação
do solo e consequente perda de estabilidade (GUIDICINI & NIEBLE, 1984).
Para Guidicini (1984), divide-se as causas de deslizamento em agentes
predisponentes (trata apenas de condições naturais) e efetivos (responsáveis pelo
movimento de massa, nele se incluindo a ação humana). O autor também cita que
grande parte das erosões e escorregamentos trágicos para o meio tropical brasileiro
deve-se as chuvas intensas.
Segundo Terzaghi (1952 apud FIAMONCINI, 2009), as causas podem ser
separadas dependendo de sua posição com relação ao talude, sendo elas:
a) Causas Internas: são as que levam ao colapso sem que se verifique qualquer
mudança nas condições geométricas do talude e resultam de uma diminuição
da resistência interna do material (aumento da pressão hidrostática, diminuição
de coesão e ângulo de atrito interno por processos de alteração);
b) Causas Externas: provocam um aumento das tensões de cisalhamento, sem
que haja a diminuição da resistência do material (aumento do declive do talude
por processos naturais ou artificiais, deposição de material na porção superior
do talude, abalos sísmicos e vibrações);
c) Causas Intermediárias: resultam de efeitos causados por agentes externos no
interior do talude (liquefação espontânea, rebaixamento rápido, erosão
retrogressiva - piping).
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2.3. VANT:
VANT é a abreviação usada para os Veículos Aéreos Não Tripulados ou do
termo em inglês UAV – Unmanned Aerial Vehicle que são popularmente conhecidos
como drones. As aeronaves são controladas a distância sem a necessidade de um
piloto a bordo e possuem uma carga útil embarcada (SILVA, 2013).
Segundo Silva (2013), por não haver padronização para definição de VANTs,
cada país desenvolve suas regras para agrupá-los em diversas categorias, resultando
em inúmeros tipos de classificação. Uma classificação muito utilizada mundialmente
é a definida pela UVS International (Associação Internacional de VANT’s). No Brasil,
além dessa classificação, divide-se as categorias de VANTs em três grupos: pequeno,
médio e grande porte. Dessa divisão resulta diferentes classificações, podendo um
mesmo VANT ser enquadrado em diferentes categorias.
De acordo com um artigo da GEODRONES ([201-]), o avanço do uso de
sistemas aéreos não tripulados como dispositivo de levantamento e monitoração
estrutural têm sido empregados na análise de estudos topográficos. Os VANT´s
tornaram-se conhecidos por facilitarem as atividades de engenharia, principalmente
para levantamentos topográficos. O uso de VANT fornece imagens com resolução
espacial de 1 cm, gerando ortofotos e modelos digitais de forma automatizada e de
qualidade. Entre outras vantagens para a engenharia, podemos destacar fatores como
acessibilidade, agilidade, rendimento e economia para os levantamentos topográficos
em comparação as aeronaves tripuladas.
2.4. Fotogrametria:
A fotogrametria é uma ciência aplicada, que a partir de imagens em alta
definição utiliza de técnicas rigorosas com o propósito de extrair informações
confiáveis e precisas a partir dos atributos e interpretações dessas imagens
(DRONENG, 2015).
A fotogrametria com VANT pode variar de acordo com os métodos de análise
e podem ser feitos em observância da necessidade do levantamento ou a habilidade
do manuseador. Segundo Da Silva et al. (2014):
8
A fotogrametria por VANT refere-se ao uso de uma plataforma aérea
de levantamento fotogramétrica que pode ser operada remotamente, de
forma semiautônoma ou totalmente autônoma. Essa plataforma é equipada
com um sistema de câmera fotográfica digital comum ou infravermelho, um
sistema GNSS para fornecer a posição do centro de cada fotografia, um IMU
(Inertial Measurement Unit) composto de giroscópios, acelerômetros,
altímetros e bússola, que permite a determinação da orientação exterior
aproximada para cada imagem tomada durante o voo, link de rádio e uma
pequena CPU que controla tudo. O controle humano é feito por um sistema
remoto com o link de rádio.
O processamento fotogramétrico obtido por VANT é realizada a partir de suas
próprias posições dadas pelo seu sistema GNSS (coordenada geográfica do centro
de cada fotografia), porém não é garantida a precisão para a avaliação no modelo de
mosaico, sendo necessário o uso de pontos de controle (GCPs, do inglês Ground
Control Points) no terreno de levantamento da pesquisa (DA SILVA et al., 2014). Faz-
se necessário o uso destes pontos de controle ao solo e suas coordenadas afim de
uma maior precisão, não usando somente as coordenadas fornecidas pelo VANT,
para que venha a realizar uma correção geométrica satisfatória das imagens.
De acordo com D'Alge (2001), a primeira razão para a realização de correção
geométrica de imagens (georreferenciamento ou geocodificação), obtidas através do
processamento fotogramétrico é a existência de distorções sistemáticas introduzidas
durante a aquisição das imagens. Portanto, a correção geométrica trata,
prioritariamente, da remoção dos erros sistemáticos presentes nas imagens.
Um dos produtos da fotogrametria são as ortofotos, imagens em projeção
ortogonal, corridas de efeitos de perspectiva, sobre a qual é possível realizar
medições exatas (DIAS, 2014). O processo consiste em realizar um novo arranjo dos
pixels da imagem, que envolve o conhecimento da posição e da altitude no momento
da tomada da foto e o modelo do terreno no sistema cartográfico pretendido. A essa
transformação dá-se o nome de ortorretificação.
9
Figura 2.1: Ortofotos
Fonte: SERMA (2017)
Um outro processo é a fototriangulação ou aerotriangulação que segundo
Andrade (1987 apud DIAS, 2014) fornece as coordenadas precisas para a orientação
absoluta dos modelos fotogramétricos, sendo utilizados pontos de ligação na região
de sobreposição para relacionar uma foto com a subsequente. Os pontos de apoio
são necessários para relacionar com um referencial.
2.4.1. Pontos de Controle x Check Points:
Na aerofotogrametria os pontos de controle (GCPs, também chamados de
pontos de apoio) são utilizados como referência em solo para o processamento das
imagens aéreas e coletados com um receptor geodésico de alta precisão. No
processamento das imagens (aerotriangulação) o alvo dos pontos de controle é
encontrado nas imagens e suas coordenadas são inseridas no software para o
georreferenciamento do modelo (NETO1, 2016).
Já a coleta dos pontos de verificação (Check Points) é idêntica aos pontos de
controle, diferenciando-se pela sua utilização no momento do processamento, porém,
10
não são utilizados na aerotriangulação, pois se utilizados no processamento, as
coordenadas dos pontos serão influenciadas pelo ajuste das observações
(NETO1, 2016).
O ponto de verificação será o indicador da qualidade do produto, pois quando
realizado uma determinada medida no mosaico de ortofotos, este é o responsável por
determinar o erro, ou seja, a acurácia posicional do seu produto gerado
(NETO1, 2016).
Figura 2.2: Exemplo de alvo para pontos de controle.
2.4.2. GSD – Ground Sample Distance:
A fotogrametria é a ciência que se utiliza de imagens aéreas para realizar
medidas, mas não qualquer imagem e nem de qualquer jeito. É necessário certo
cuidado no modo como essas imagens são feitas. Por exemplo: as fotos devem ter
sobreposição mínima de 60 % para que tenha um modelo estereoscópico entre
diferentes imagens, permitindo que se veja em 3D (DRONENG, 2017).
Uma condição existente é que o voo deve ser feito sempre a mesma altitude
(relação ao Nível Médio dos Mares), ou seja, você determina um ponto de partida
(ponto HOME), e seu VANT utilizará aquela atitude do terreno como referência para
seu voo, e independente da variação do terreno ele continuará voando na mesma
altitude (DRONENG, 2017).
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Figura 2.3: Linha de referência de voo
Fonte: DronEng (2017).
A sigla GSD é referente a “Distância de amostra do solo”, o GSD é a
representação do pixel da imagem em unidades de terreno (geralmente em cm). O
GSD tem uma relação direta com a altura de voo e a distância focal (tamanho da
lente). (DRONENG, 2017). Temos que o GSD é dado pela seguinte fórmula:
𝐸 =1
𝑑𝑒𝑛_𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎=
𝑡𝑎𝑚_𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙
𝐺𝑆𝐷=
𝑓
𝐻′ Equação 1
Onde as variáveis f e H’ são: distância focal (valor fixo definido pelo tipo de
câmera) e altura de voo (definida inicialmente pelo usuário e depois mantendo-se fixa
durante o levantamento), respectivamente. Assim, determina-se a escala da foto (E),
que é inversamente proporcional a densidade de escala (den_escala). De acordo com
a DronENG o tamanho do pixel (tam_pixel) é obtido por:
𝑡𝑎𝑚_𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙(𝑥) =𝑐𝑜𝑚𝑝𝑟𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟
𝑐𝑜𝑚𝑝𝑟𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒𝑚 Equação 2
12
𝑡𝑎𝑚_𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙(𝑦) =𝑎𝑙𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟
𝑎𝑙𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑖𝑚𝑎𝑔𝑒𝑚 Equação 3
2.5. Modelo Digital do Terreno (MDT):
Segundo Burrough (1986 apud NETO2, 2016), o Modelo Digital do Terreno é:
Uma representação matemática da distribuição espacial da
característica de um fenômeno vinculada a uma superfície real. A superfície
é em geral contínua e o fenômeno que representa pode ser variado. Através
do MDT é possível gerar diversos produtos como:
• Armazenamento de dados de altimetria para mapas topográficos;
• Análises de corte e aterro para projeto de estradas e barragens;
• Elaboração de mapas de declividade e exposição para apoio à
análise de geomorfologia e erodibilidade;
• Análise de variáveis geofísicas e geoquímicas;
• Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis).
Para a representação de uma superfície real no computador é
indispensável à criação de um modelo digital, podendo ser por equações
analíticas ou por uma rede de pontos na forma de uma grade de pontos
regulares e ou irregulares. A partir dos modelos pode-se calcular:
• Volumes
• Áreas
• Desenhar perfis e seções transversais
• Gerar imagens sombreadas ou em níveis de cinza
• Gerar mapas de declividade e exposição
• Gerar fatiamentos em intervalos desejados e
• Perspectivas tridimensionais.
Porém, a aquisição do MDE é realizada por levantamentos de campo,
digitalização de mapas, medidas fotogramétricas a partir de modelos
estereoscópicos e dados altimétricos adquiridos de GPS’s, aviões e satélites.
Entretanto as aplicações ou produtos do MDT não são elaborados sobre os
dados amostrados, mas sim dos modelos gerados no formato de grade
regular ou irregular. Estes formatos simplificam a implementação dos
algoritmos de aplicação e os tornam mais rápidos computacionalmente.
13
Segundo um artigo publicado por Neto2 (2016), com a comparação entre os
métodos aplicados pela topografia e a fotogrametria para a determinação de MDT
(Modelo Digital do Terreno), ele define que:
MDT com Topografia:
A Topografia utiliza o método de aquisição de dados por meio do
levantamento de campo, uma equipe vai até o campo e com uma estação
total coleta diversos pontos espaçados no terreno, esse espaçamento pode
variar de acordo com o objetivo do projeto, como 10 em 10 metros ou 20 em
20 metros, através de um ou dois pontos de coordenadas conhecidas são
transportadas estas coordenadas para os demais pontos do terreno.
No final o que se tem é uma quantidade de pontos com coordenadas
conhecidas nos eixos x, y e z, como vimos a superfície é modelada através
do eixo z que é formado em função dos eixos x e y, de maneira prática cada
ponto terá as coordenadas geográficas (latitude e longitude) ou coordenas
UTM (Norte e Este) e a altitude que será a mesma para ambos os sistemas
de coordenadas.
MDT com Drones (Fotogrametria):
Já a Fotogrametria utiliza o método de aquisição de dados através de
medidas fotogramétricas a partir de modelos estereoscópicos, isso é possível
devido à sobreposição das imagens aéreas, isso mesmo, quando realizamos
um mapeamento aéreo com drones as imagens não são tiradas uma do lado
da outra, elas possuem uma sobreposição mínima de 60 % em relação às
imagens conhecida como sobreposição longitudinal e 30 % em relação às
faixas de voo conhecida como sobreposição lateral.
14
Figura 2.4: Sobreposição Longitudinal
Fonte: Neto2 (2016).
Figura 2.5: Sobreposição Lateral 30 % e Sobreposição Lateral 60 %
Fonte: Neto2 (2016).
Segundo Neto2 (2016), o processo de geração de MDT com VANTs é dividida
em duas etapas:
A. Sendo a primeira a geração do Modelo Digital da Superfície (MDS),
onde o produto são as imagens aéreas com todos os fatores locais como
relevo, vegetação, construções, automóveis etc. Então não é aconselhável
tratar os dados a partir do MDS devido estes fatores terem influência e não
gerar resultados satisfatórios.
15
Figura 2.6: Nuvem de Pontos
Fonte: DronEng (2016).
B. Portanto, é necessária uma outra etapa, onde é realizado
manualmente um processo de filtragem desses fatores a partir de softwares
adequados, nesse processo de filtragem os objetos acima do solo são
removidos e temos uma nova superfície para análise construída a partir do
processo de interpolação de pontos (Nuvem de Pontos).
O Modelo Digital de Superfície (MDS) representa a superfície terrestre junto a
quaisquer objetos existentes sobre ela e que interferem no valor da reflectância do
pixel. Desta maneira, se existirem formações de vegetações ou edificações, por
exemplo, a superfície representada será o topo destas superfícies. Já o Modelo Digital
do Terreno (MDT) representa a superfície real do terreno sem elementos que
influenciam na reflectância do pixel como os que interferem no MDS
(EGG, 2012 apud CAMARGOS, 2015).
16
2.6. Curvas de Nível:
A curva de nível representa a declividade do terreno e são geradas a partir do
Modelo Digital do Terreno (MDT) que por sua vez é gerado através de uma filtragem
realizada no Modelo digital de Superfície (MDS), onde ocorre a retirada dos objetos
acima do terreno. As vantagens apresentadas em relação aos métodos tradicionais,
o principal é a produtividade, sendo possível levantar as informações de forma rápida
e barata. Além da qualidade de detalhamento do terreno devido a grande quantidade
de pontos gerados, apresentando erros posicionais centimétricos (CAMPITELI, 2016).
Figura 2.7: Curvas de nível em MDT
Fonte: DronEng (2016).
17
3. MATERIAIS E METODOLOGIA:
A tabela abaixo, apresenta os equipamentos e parâmetros utilizados para
realização do voo.
Equipamento e Parâmetros do voo
Modelo do VANT DJI PHANTOM 4 - PRO
Altura de voo 80 m
Câmera DJI FC6310
Ground Sample Distance (GSD) 2,76 cm/pixel
Sobreposição Longitudinal 70 %
Lateral 70 %
Software para processamento dos dados
Map Pilot
PhotoScan 1.2.5
ArcMap 10.4
ArcScene
Tabela 1: Informação dos equipamentos e parâmetros de voo
Para o desenvolvimento do levantamento em campo foi utilizado o VANT
PHANTOM 4 – PRO e conhecimentos sobre as técnicas de aerofotogrametria para o
gerenciamento das fotografias. Este modelo de drone tem um sistema GNSS
embarcado para gerenciamento das coordenadas de cada foto realizada na
fototriangulação.
Na figura abaixo, é possível verificar um fluxograma das etapas realizadas para
a geração das curvas de nível e outros produtos importantes para análise, como o
Modelo Digital de Superfície (MDS), a nuvem de pontos, as malhas do modelo digital
3D e o ortomosaico georreferenciado. Estes parâmetros são utilizados como base
para análise e extração das informações necessárias sobre o desenvolvimento do
processo de levantamento fotogramétrico por VANT.
18
Figura 3.1: Fluxograma, aerofotogrametria
Apesar do PhotoScan gerar as curvas de nível, este produto foi gerado no
ArcMap, a partir da exportação do MDE e do ortomosaico. Com os arquivos das curvas
de nível e os parâmetros que a antecedem devidamente analisados, elaborou-se a
análise, inspeção, edição e tratamento dessas curvas de nível no software ArcMap.
Na figura abaixo, é possível verificar o fluxograma de trabalho para a análise
temporal do modelo digital do terreno com base nas curvas de nível.
Figura 3.2: Fluxograma Exportação para ArcMap
Aerofotogrametria
Geração da nuvem
Malha e textura MDE
Curvas de nível
Ortomosaico
Alinhamento das fotos em PhotoScan
1) CURVAS DE NÍVEL EM ARCMAP
• Exportação do MDE e doOrtomosaico do PhotoScanpara o ArcMap.
• Geração das curvas denível.
2) AJUSTES
• Ajuste e Edição dascurvas de nível.
• TIN.
3) RESULTADOS
• Modelos temporais.
• Geometria.
• Volume.
19
3.1. Área de estudo:
Este trabalho foi desenvolvido a partir de um levantamento planialtimétrico na
cidade de Cachoeira-BA, em um talude próximo a BR-101/BA, Km 199. O talude
sofreu um processo de instabilização, onde parte de sua massa veio a deslizar e
invadir a faixa de acostamento da rodovia. A figura abaixo, ilustra a localização do
talude e parte de sua massa de terra presente em parte da rodovia.
Figura 3.3: Localização do talude
Os processos principais para estudo no trecho analisado são os da
aerofotogrametria, movimento de massa, levantamento planialtimétrico e
georreferenciamento. A área de estudo apresenta um histórico de deslocamento de
massa e um grau elevado de risco para os condutores que trafegam pelo trecho da
BR-101. Além disso, o local possui fatores propícios para o desenvolvimento do
trabalho:
• Localização de fácil acesso;
20
• Proximidade com a instituição de ensino (UFRB – Cruz das Almas/BA);
• Baixo custo para execução;
• Curto tempo para levantamento;
• Facilidade na instalação dos equipamentos.
3.2. Projeto e Levantamento fotogramétrico com drone:
O local de ruptura do talude, como visto na Figura 3.3, é de fácil percepção em
uma imagem ortogonal. A pesquisa fundamentou-se na coleta de informações a
respeito do rompimento do talude, a partir de métodos fotogramétricos com VANT e
utilizando-se softwares para o tratamento dos dados coletados.
Para o plano de voo com o drone foi necessária uma visita técnica para
conhecer o local de levantamento e assim determinar uma área útil para desenvolver
o levantamento. A partir do software Map Pilot, foi projetado uma área onde o drone
extraiu as fotografias.
No mesmo software, determina-se o ponto inicial do levantamento, a altura de
voo e as sobreposições longitudinal e lateral das fotos. Ao iniciar o software, com
essas informações devidamente configuradas, o drone passa a operar de forma
autônoma.
Figura 3.4: Definição de voo no Map Pilot
21
Pelo fato do drone apresentar um sistema de referencial próprio, seu sistema
GNSS já nos fornece as fotografias com as informações a respeito de sua localização,
como: altitude, latitude e sua altura de voo.
3.3. Processamento fotogramétrico e otimização da câmera:
Finalizado o processo fotogramétrico com a obtenção das fotos pelo drone,
foram extraídos os dados físicos necessários para obtenção de informações mais
apresentáveis e de fácil entendimento para o estudo.
O processo manual para obtenção dos dados na digitalização das fotos foi feito
inicialmente a partir do software PhotoScan, onde iniciou-se seu uso com objetivo de
remover os fatores que influenciavam na qualidade das fotos, como: fotos tremidas,
borradas, embaçadas, baixa resolução, desfocadas, etc.
O processamento inicia-se com a adição das fotografias do levantamento aéreo
e com alinhamento das fotos, processo é conhecido como fototriangulação. As
fotografias são organizadas e assim temos uma ortoimagem do local de levantamento
pretendido.
Ainda sobre o alinhamento das fotografias, o processamento gera o Tie Points
(tradução do inglês como Pontos de ligação), que são pontos espalhados de forma
organizada, dando forma a um modelo digital, que representa a superfície fotografada,
ou seja, uma nuvem de pontos. É a partir da criação do Tie Points que poderá ser
gerado a nuvem de pontos densa, modelo digital 3D e modelo digital de elevação
(Figura 3.1).
3.4. Obtenção dos dados:
A Nuvem Densa pode ser gerada apenas depois de gerar a Nuvem de Pontos
(Tie Points), ambos se assemelham por serem modelos que representam uma
superfície. Observe a Figura 4.13 e Figura 4.14, onde foi ampliada para visualizar os
pontos da formação da superfície.
22
O modelo digital 3D quando processado pode representar a superfície a partir
de modelos de malhas (Figura 3.5). A malha da figura abaixo representa o modelo do
terreno a partir de ligações com 27346 faces de triângulos e 13971 vértices,
organizados de tal forma a representar a superfície real com seus desníveis. O modelo
é denominado de Malha Triangular Irregular.
Figura 3.5: Malha Triangular Irregular, em PhotoScan
A geração do MDE (Figura 3.6) e do Ortomosaico (Figura 3.7) foi de
fundamental importância para esta pesquisa, pois estes serão exportados para
obtenção das curvas de nível no ArcMap, onde trabalhou-se a partir destas curvas.
23
Figura 3.6: MDE, em PhotoScan
Figura 3.7: Ortomosaico, em PhotoScan
3.5. Manipulação e ajustes das curvas de nível:
As curvas de nível do talude foram geradas no ArcMap, através do modelo
gerado no PhotoScan do MDE (Figura 3.6). A partir daí foi gerado um novo modelo no
ArcMap com as curvas de nível (Figura 3.8), onde essas curvas através da ferramenta
deste programa são editáveis.
24
Foi feito o ajuste para gerar um novo perfil de superfície estimando-se onde as
curvas de nível encontravam-se antes do escorregamento da massa do talude. Esta
edição é possível devido sua vizinhança, onde é mostrado um perfil constante no
desenho das linhas que compõem as curvas de nível e ao chegarem no local de
ruptura sofrem modificação em seu contorno.
Nesta etapa foram utilizadas os dados e produtos gerados pelo PhotoScan,
deste foi utilizado o MDE e a ortoimagem (Figura 3.6 e Figura 3.7, respectivamente),
como bases para a geração e análise das curvas de nível.
A partir da ferramenta do ArcMap e os modelos que foram exportados do
PhotoScan criou-se o modelo para as curvas de nível com intervalos de 1 metro de
diferença altimétrica para cada linha, como pode ser visto na figura abaixo.
Figura 3.8: Curvas de nível, em ArcMap
Com as curvas de nível como mostra a figura acima, foi necessário realizar
ajustes nestas, a fim de obter melhores resultados, dando origem ao modelo da figura
abaixo.
25
Figura 3.9: Curvas de nível ajustadas
A remoção dos fatores de interferência das curvas de nível (visto na figura
acima), foi feita delimitando-se uma área próxima a cunha de ruptura do talude (ver
figura abaixo), para trabalhar somente aquela região de interesse, deixando assim de
lado algumas características que atrapalhariam na identificação das curvas de nível
locais.
Figura 3.10: Máscara com área de trabalho
Com a delimitação da área de interesse e feitos os ajustes para melhor
representar a área de estudo, foi feito uma análise temporal para ajustes das curvas
26
de nível gerando assim mais dois modelos distintos. Os novos modelos de curvas de
nível representam o talude no estado que ele encontra-se no momento do
levantamento e um outro modelo de como este talude encontrava-se antes da ruptura.
(1) Curva de nível para modelo de talude no momento do levantamento:
Este modelo, foi determinado com base no da Figura 3.9, entretanto
foram realizados novos ajustes nas curvas de nível, gerando um novo modelo
a ser utilizado como o talude em seu estado atual ao levantamento.
Para efeito de uma melhor visualização da localização de cada curva de
nível para edição, foi utilizado o ArcScene, onde foi gerado um modelo
estereoscópico com o MDE e a ortoimagem, como pode ser visto na figura
abaixo.
Figura 3.11: Vista 3D com curvas de nível no modelo atual
(2) Curvas de nível para modelo de talude antes do deslizamento:
Este modelo deve representar em seu estado inicial, sem deslizamento,
como base foi utilizado as curvas de nível do modelo do talude atual. As curvas
27
de nível foram editadas uma-a-uma obedecendo o seu nível altimétrico e o do
terreno.
Diferente das curvas do modelo anterior, estas foram sendo editadas e
reorganizadas de forma a estimar onde estas estariam inicialmente (ver figura
abaixo). A partir do modelo 3D no ArcScene (Figura 3.11), foi possível editar
cada curva de nível com a finalidade de se obter a melhor representação para
o talude inicial (Figura 3.12).
Figura 3.12: Curvas de nível do modelo inicial em ArcMap (esquerda). Vista 3D com curvas de nível no modelo inicial em ArcScene (direita)
Os ajustes realizados nestes modelos foram feitos com a ferramenta de edição
do ArcMap, onde cada curva de nível possui seu conjunto de vértices ao longo da
curva. Nestes vértices foram feitos ajustes (como remoção de partes onde as curvas
de nível mudavam de direção devido as árvores do local e adição de vértices para
contornar essas curvas) a fim de melhorar curva por curva, para melhor representar a
superfície de estudo.
Com as curvas de nível referentes aos dois modelos de talude (modelo atual e
modelo inicial) todas já ajustadas e editadas, foi selecionado uma área menor que
cobre a parte onde ouve o escorregamento de massa do talude e definida essa área
como uma máscara para ser a área de trabalho, ou seja, a área útil para estudo. Essa
seleção foi feita a fim de eliminar a vegetação que encontra-se próxima a cunha de
ruptura.
28
Figura 3.13: Área de trabalho para talude atual (esquerda), talude inicial (direita)
A esta máscara (representada na figura acima como a área em vermelho) foi
adicionado um atributo altimétrico, onde foi tomado como base para a escolha o valor
da cota inicial do talude de 70 m, significa dizer que temos um plano delimitador na
superfície inferior representado por esta máscara (plano delimitador próxima a cota
paralela a pista).
3.6. TIN (Triangulated Irregular Network):
Obtidos os dois modelos de curvas de nível para o talude, representando de
forma satisfatória a realidade da superfície de levantamento para ambos os casos,
criou-se novos modelos de elevação para cada modelo de curvas de nível. Cada
modelo criado é a representação de uma rede triangular irregular (TIN), como já foi
visto na Figura 3.5. As representações dessas novas malhas podem ser vistas nas
figuras abaixo.
29
Figura 3.14: TIN, modelo de talude atual (esquerda), modelo de talude inicial (direita)
Figura 3.15: Vista 3D no ArcScene do talude atual (esquerda), talude inicial (direita)
O modelo digital do talude também pode ser visto em diferentes datas através
do sistema de mapas do google (Google Maps e Google Earth), onde algumas das
imagens encontram-se em anexo neste trabalho.
30
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES:
Figura 4.1: Etapas para conclusão do resultado
A figura acima, resume todas as etapas para a discussão a respeito de cada
resultado obtido. Onde iniciou-se com a obtenção dos dados fotográficos, a geração
do modelo digital de elevação, criação e ajustes das curvas de nível, confecção dos
modelos temporárias para o talude atual e antes do deslizamento e a conclusão para
a comparação entre os modelos temporais para a obtenção do volume entre estes
modelos. A seguir, temos cada tópico com a apresentação dos resultados para a
conclusão do objetivo geral do trabalho.
4.1. Plano de voo e levantamento aerofotogramétrico:
No momento em que o drone é iniciado pelo software Map Pilot, ele passa a
operar de forma autônoma. O software determina o ponto de coordenadas iniciais do
drone (HOME), ponto este, onde será utilizado no fim da tomada de fotos como o local
para retorno (podendo variar devido ao erro de localização do sistema GNSS do
drone, sendo assim, nesta etapa de retorno recomenda-se operar manualmente).
Volume
Modelo Temporal
Tratamento de Dados
Coleta de Dados
31
Durante voo, o drone percorre toda área tirando fotos da superfície do
levantamento com sobreposições longitudinal e lateral de 70 %, que foi definido no
software Map Pilot antes de iniciar o voo, ver Figura 3.4. Como o drone possui um
sistema de referenciamento, as fotos são alocadas com suas respectivas
coordenadas (Figura 4.2).
Figura 4.2: Fotografias georreferenciadas
A altura de voo foi definida como 80 m acima do ponto de “home” ou 195 m
acima do nível do mar (como já visto na Figura 2.3). Adotou-se essa altura devido
aquela área estar próxima de uma linha de transmissão elétrica, podendo causar
interferência no sistema de comunicação via rádio do drone, como até mesmo
acidente por contato entre o drone e a rede elétrica.
A altura de voo não pode ser em proporções elevadas, pois quanto maior a
altura de voo, maior o valor do GSD, visto que eles são diretamente proporcionais
como pode ser visto na Equação 1 do capitulo 2. Ocorre também uma diminuição no
valor da acurácia, pois quanto maior a altura do voo, menor a precisão, assim tem-se
um maior erro de levantamento.
Nota-se que as informações da Figura 4.2 estão pelo sistema de coordenadas
UTM, assim a sua altura está referente ao nível do mar. Por este motivo, comparando-
a com a Figura 3.4, temos uma altura de voo de 80 m e uma outra com altitude em
32
média de 195 m, devido a esta última estar georreferenciada ao nível do mar, como
foi ilustrado na Figura 2.3.
O levantamento aerofotogramétrico teve como resultado, fotografias
georreferenciadas, como vista na Figura 4.2. Onde é possível, devido as coordenadas
geográficas obter um sistema com fotos organizadas obedecendo um padrão pré-
estabelecido e também devido as sobreposições longitudinais e laterais.
O drone estava voando a uma altura de 80 m do ponto mais alto do talude
(home), sendo que o voo manteve-se a uma altura constante de 195 m ao nível do
mar. Assim, de acordo com informações sobre a altitude do terreno, o ponto mais
baixo (correspondente ao pé do deslizamento do talude na parte do acostamento da
pista) possui 70 m, enquanto ponto mais alto (home) 115 m, ambos também
referentes ao nível do mar. Portanto, segue um desnível entre o ponto mais baixo e o
mais alto de 45 m de altitude. Em ilustração temos:
Figura 4.3: Relações altimétricas
4.2. Processamento e análise digital do terreno:
Quando iniciado o programa PhotoScan, durante o alinhamento das fotografias,
ocorre seu auto ajuste com base das informações da aerotriangulação. Portanto, na
aerotriangulação, essas fotografias são organizadas de tal forma a terem suas
coordenadas sobrepostas as fotografias seguintes. Como um dos exemplos temos a
superfície da figura abaixo, onde a região em destaque possui uma quantidade de 46
fotos obedecendo a sobreposição longitudinal e lateral de 70 %.
Linha de voo
Nível Médio dos Mares
H’ = 80 m
H’ = 125 m
H’ = 195 m
GSD = 2,2 cm
GSD = 3,4 cm
33
Figura 4.4: Exemplo de uma das áreas das sobreposições
Após o processamento das fotografias e geração do ortomosaico que
representa a superfície do talude, obteve-se o GSD de 2,76 cm/pixel (figura abaixo).
Figura 4.5: GSD obtido pelo PhotoScan no ortomosaico
A partir das equações para o cálculo do GSD do capitulo 2, temos:
34
Figura 4.6: Informações da câmera
𝐺𝑆𝐷 =𝐴𝑙𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑑𝑒 𝑣𝑜𝑜 × 𝑇𝑎𝑚𝑎𝑛ℎ𝑜 𝑑𝑜 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙
𝐷𝑖𝑠𝑡â𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑓𝑜𝑐𝑎𝑙 =
80 × 0,00241228
8,8
𝐺𝑆𝐷 = 2,2 𝑐𝑚
Esta diferença no valor do GSD obtido no PhotoScan de 2,76 cm/pixel e o GSD
calculado de 2,2 cm, deve-se, ao programa considerar a área de forma integral para
realização do cálculo e devido a região possuir grande parte com vegetação, este fator
vem a alterar no resultado do GSD.
Apesar da não utilização dos pontos de controle para uma melhor precisão no
georreferenciamento das imagens, foi obtido um GSD aproximadamente de
2,76 cm/pixel. Mostrando que poderíamos obter na captura das fotos, objetos de
dimensões maiores ou igual a 2,76 cm na superfície do terreno para cada pixel da
imagem. Pois, nas fotografias o que define a qualidade da imagem é a quantidade de
pixels que ela possui, quanto maior, melhor será sua qualidade.
Assim, no momento do tratamento das imagens obteve-se bons resultados para
a nuvem de pontos densa, o modelo digital de elevação, ortomosaico e o modelo 3D
(malha). Essa relação do GSD com o pixel e a qualidade da imagem pode ser vista
ampliando-se a ortoimagem (ver figura abaixo).
35
Figura 4.7: Imagem ampliada com relação do pixel com a qualidade da foto
4.3. Análise de interferências:
Durante o voo, na coleta das fotografias é possível acontecer alguns eventos
prejudiciais a qualidade das imagens e ocorrer distorções nestas. Estes eventos
podem ser vistos como uma forte ventania capaz de desestabilizar o drone, reflexos,
chuviscos ou poeiras que podem embaçar a lente da câmera. Estes fatores
influenciará na perda de qualidade das fotografias, deixando-as então de ser útil, pois
implicará nos resultados futuros, modificando a precisão do resultado e aumentado
seu erro.
Devido as distorções que podem estar introduzidas nas fotografias durante o
levantamento aerofotogramétrico, foi necessário analisar todas as fotos afim de
encontrar por distorções, fotos tremidas, borradas, desfocadas ou de baixa resolução.
Portanto, esta correção geométrica trata, prioritariamente, da remoção dos erros
sistemáticos presentes nas imagens.
Durante a tomada das fotos, como o talude encontra-se localizado na beira da
BR-101/BA, havia um trafego de automóveis próximo a este local (figura abaixo). Este
é um outro fator que pode interferir quando os dados são processados, criando falsos
parâmetros que podem influenciar nos resultados.
36
Figura 4.8: Fator de influência, tráfego local
O processamento inicia-se adicionando as fotos do levantamento (Figura 4.9,
com 111 fotos obtidas) e em seguida com o alinhamento das fotografias (Figura 4.10),
onde cada foto possui sua informação de georreferenciamento e também esse
alinhamento nos fornece um valor de erro (Figura 4.11 e Figura 4.12). Este erro
representa a qualidade câmera na tomada das fotografias (dado em metros), referente
as sobreposições das imagens e suas coordenadas.
37
Figura 4.9: Grade de fotos obtidas no levantamento, software PhotoScan
Figura 4.10: Alinhamento das fotos, em PhotoScan
A otimização da câmera, opção encontrada na barra de menus do PhotoScan,
quando processada, modifica o valor do erro das imagens, passando de um valor total
38
de 3.241555 m para 3.241479 m, como pode ser visto nas figuras abaixo (Figura 4.11
e Figura 4.12), que é um valor menor que o seu anterior sem a otimização, gerando
assim um melhor resultado. Porém não significativo para este trabalho, pois apresenta
alteração de valor na quarta casa decimal (unidade utilizada em metros).
Figura 4.11: Antes da otimização da câmera
Figura 4.12: Depois da otimização da câmera
Note também que o software PhotoScan informa a quantidade de pontos
gerados como pode ser acompanhado Figura 4.5, onde o Tie Points possui 72.379
pontos e a nuvem de pontos densa possui 44.093.646 pontos. Essa diferença na
quantidade de pontos é bastante nítida de observar, visto que, enquanto a nuvem de
pontos densa nos fornece uma imagem de qualidade do terreno, no Tie Points temos
uma imagem distorcida do terreno.
39
Figura 4.13: Nuvem de Pontos Densa
Figura 4.14: Vista ampliada dos pontos organizados que formam a nuvem densa
Com a nuvem de pontos densa pronta, é gerado o modelo digital de elevação
(Figura 3.6), já a geração do ortomosaico, será utilizado para representação da
superfície (Figura 3.7).
40
4.4. Modelo temporal do talude:
As curvas de nível é uma das etapas importantes para este projeto, pois a partir
destas serão feitos os ajustes para uma análise temporal a respeito do volume
deslocado da cunha de ruptura do talude. Pelo fato das curvas de nível serem um
modelo determinístico nos nivelamentos altimétricos da superfície do terreno, pôde-
se obter a representação do modelo digital atual do talude e ajustar essas curvas para
analisar como era antes do processo de erosão e escorregamento do solo.
Figura 4.15: Curvas de nível no Ortomosaico (à esquerda) e no MDE (à direita), em PhotoScan
Apesar do software PhotoScan tratar todos os dados do levantamento e a partir
das informações de georreferenciamento das fotografias gerar o modelo de curvas de
nível, a sua manipulação e edição não é possível. Foi usado então o ArcMap, a partir
de um arquivo exportado pelo PhotoScan com toda sua base de dados e informações
sobre o levantamento aerofotogramétrico.
Tem-se então, representado pela Figura 3.8 o modelo definitivo para a edição
das curvas. A partir deste modelo foram obtidos outros dois, que buscavam
representar de forma fiel, através das curvas de nível como encontra-se o talude
atualmente e como encontrava-se anterior a seu deslizamento de massa. O resultado
dos dois modelos para a representação de como encontram-se as curvas de nível
41
podem ser vistos na Figura 3.9, representando o modelo atual e na Figura 3.12,
representando o modelo inicial.
Afim de obter melhores resultados, foi selecionado apenas a região que
encontra-se o deslizamento de massa do talude, sendo assim, sua vizinhança não foi
usada para fins de obtenção de resultados do volume de massa. Esta região
selecionada pode ser vista na Figura 3.13, assim não temos interferência por parte da
vegetação local.
Com os dois modelos de curvas de nível prontos, são gerados também dois
modelos de elevação, uma para a superfície atual e a outra para a superfície inicial.
Este modelo é o TIN, que representa a partir de uma malha de triângulos organizados
de forma a contornar a superfície de estudo. A seguir temos os modelos finais para
compara-los, afim de obter o volume de massa resultante do deslocamento.
Figura 4.16: MDE gerados por TIN a partir das curvas de nível. Modelo atual (esquerda) e modelo inicial (direita)
Criado o TIN para os dois modelos que representam os modelos temporais do
talude atual e inicial, foi feito a comparação entre os dois modelos, gerando assim um
modelo final com três tipos de informações a respeito da massa deslocada do talude:
a massa permaneceu constante; houve perda de massa; houve ganho de massa.
42
Figura 4.17: Volume de massa deslocada no talude
Portanto, a figura acima representa duas regiões para análise, sendo as regiões
onde houve deposição (azul) e deslizamento de massa (vermelho) no talude. Estes
resultados de movimento de massa do talude, foi feito de acordo com a comparação
entre os modelos criados para representar o talude antes do deslizamento e o modelo
como ele encontra-se no momento do levantamento das fotografias (Figura 3.15 e
Figura 4.16).
A partir dos resultados temos:
a) A região em vermelho correspondente a parte em que houve o deslizamento
de massa, obteve-se aproximadamente 13.557,63 m3 de massa deslocada.
b) A região em azul representa a deposição de massa nessa região, com um
volume de 2.879,37 m3 de massa. Entende-se que para esta região, a
deposição de massa funciona como uma barreira em caso de mais
deslizamentos na região em vermelho.
43
Observação: estes volumes representam uma comparação entre os dois
modelos criados, sendo assim, não é possível a identificação real da massa
deslocada, devido a retirada e ao escoamento de solo com o passar do tempo (desde
o deslizamento até o levantamento do talude) para aquela região.
4.5. Fotointerpretação:
Figura 4.18: Obstrução das canaletas do sistema de drenagem do talude
Através do voo realizado foi possível, com uso da intepretação visual de
imagens, identificar um fator de possível responsabilidade para deslizamento do
talude. Foi observado a não manutenção das calhas de drenagem e assim um
acúmulo de sedimentos. Com o aumento do escoamento superficial para aquela
região e com uma maior percolação da água, pode ter ocorrido uma possível
saturação solo, que veio a gerar o deslizamento de massa do talude (Figura 4.18).
44
Figura 4.19: Possível região de fissura
Neste levantamento, através da observação da ortoimagem foi possível a
identificação de uma outra região onde pode ocorrer um novo deslizamento de massa.
Nesta observação foi possível identificar possíveis fissuras no talude, como pode ser
visto na figura acima.
45
5. CONCLUSÃO:
O modelo digital gerado a partir das fotografias obtidas em levantamento
planialtimétrico através de técnicas da aerofotogrametria e o GSD obtido no
ortomosaico de 2,76 cm/pixel, foram satisfatórios para a obtenção das curvas de nível
na determinação dos modelos temporais. Comparando-se os modelos, obteve a
informação necessária com o valor de massa que veio a deslizar no talude, com o
valor de 13557,63 m3 para a região de erosão e de 2879,37 m³ para a região de
acumulo.
A obtenção do resultado final com o valor dos volumes correspondentes ao
talude só foi possível devido aos bons resultados na edição das curvas de nível. Desta
forma pôde-se gerar novas superfícies que representavam de forma temporal o talude,
crucial para a determinação da massa deslocada.
Pela restrição no tempo de execução do projeto, outras variáveis topográficas
não foram utilizadas. A declividade, aspecto, perfil topográfico e escoamento
superficial (coeficiente runoff ou de deflúvio) são informações importantes que
auxiliam na descrição do terreno. No entanto, a metodologia aplicada foi suficiente
para entender a movimentação de massa e quantificar o volume.
5.1. Sugestões para trabalhos futuros:
• Monitoramento de deslizamento de massa do talude por métodos topográficos
ou por aerofotogrametria a partir da comparação de modelos digitais;
• Retaludamento: Métodos a serem empregados a partir do melhor Modelo
Digital obtido;
• Monitoração de possíveis áreas de erosão: como visto na Figura 4.19, realizar
um monitoramento temporal da região em destaque.
46
6. REFERÊNCIAS:
CAMARGOS, Lucas Araújo et al. Aplicação do Modelo Digital de Terreno (MDT)
Advanced Elevation Series (AES) em parte do município de Formosa, GO. 2015. Anais
XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, João Pessoa-PB, Brasil, 25 a 29
de abril de 2015, INPE. Disponível em: <http://www.dsr.inpe.br/sbsr2015/files/p0895.pdf>.
Acesso em: 22/08/2017.
CAMPITELI, Mauricio; DronEng. 2016. Aprenda a gerar curva de nível perfeita.
Disponível em: < http://blog.droneng.com.br/geracao-das-curvas-de-nivel-atraves-da-malha-
de-triangulos/>. Acesso em: 21/08/2017.
CAPUTO, Homero Pinto. 1996. Mecânica dos Solos e suas Aplicações. Vol. II. 6a ed. Rio de
Janeiro: LTC S.A. p. 378 - 416.
D'ALGE, J. C. L. Geoprocessamento - Teoria e Aplicações - Parte I - Cap. 6 - Cartografia
para Geoprocessamento. INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2001. Disponível
em: <www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/introd/>. Acesso em 12 de ago. 2017.
DA SILVA, Daniel Carneiro et al. QUALIDADE DE ORTOMOSAICOS DE IMAGENS
DE VANT PROCESSADOS COM OS SOFTWARES APS, PIX4D E PHOTOSCAN.
2014. V Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, Recife
– PE.
DIAS, Gilda Maria; PETER, Jeanine Cassini; PEREIRA, Marcelo. Levantamento de limites
de imóvel rural com uso de VANT, Eldorado do Sul – RS. 2014. 161p. Trabalho de
Conclusão de Curso de Engenharia Cartográfica, Universidade Federal do Rio Grande do Sul,
UFRGS, 2014. Acesso em: 10/08/2017.
DRONENG. 2015. Fotogrametria a bordo do VANT. Disponível em:
<http://blog.droneng.com.br/fotogrametria-a-bordo-do-vant/>. Acesso em: 21/08/2017.
DRONENG. 2016. Aprenda a gerar a curva de nível perfeita. Disponível em: <
http://blog.droneng.com.br/geracao-das-curvas-de-nivel-atraves-da-malha-de-triangulos/>.
Acesso em: 21/08/2017.
47
DRONENG. 2017. Variação de GSD: como funciona?. Disponível em: <http://blog.dronen
g.com.br/variacao-de-gsd/>. Acesso em: 21/08/2017.
FIAMONCINI, Charles Marcondes, Estabilização de taludes através da técnica de cortina
atirantada – Estudo de caso. 2009. 111 p. Trabalho de Conclusão de Curso de Engenharia
Civil, Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC, Criciúma, 2009. Acesso em:
29/06/2017.
GEODRONES. 201- Engenharia. Topografia. Disponível em: <http://geodrones.com.br/apli
cacoes/engenharia/>. Acesso em: 21/08/2017.
GIM INTERNATIONAL. Uas as a tool for surveyors. Disponível em: <https://www.gim-
international.com/content/article/uas-as-a-tool-for-surveyors>. Acesso em 14/07/2017.
GUIDICINI, G.; NIEBLE, C.M.. “Estabilidade de taludes naturais e de escavação”. São
Paulo: Editora Edgard Blücher Ltda., 1984.
LONGHITANO, G. A. VANTs para Sensoriamento Remoto: Aplicabilidade na Avaliação
e Monitoramento de Impactos Ambientais Causados por Acidentes com Cargas Perigosa.
2010. Disponível em: <http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-10012011-
105505/publico/Dissertacao_George_Alfredo_Longhitano.pdf>. Acessado em: 11/10/2017.
MELO, Roseneia Rodrigues Santos de; COSTA, Dayana B. 2015. USO DE VEÍCULO
AÉREO NÃO TRIPULADO (VANT) PARA INSPEÇÃO DE LOGÍSTICA EM
CANTEIROS DE OBRA. SIBRAGEC - ELAGEC 2015 – de 7 a 9 de Outubro –
SÃO CARLOS – SP. Disponível em: <http://www.infohab.org.br/sibraelagec2015/artigos/SI
BRAGEC-ELAGEC_2015_submission_95.pdf>. Acesso em: 29/10/2017.
MATTOS, Kelly Cristina Andrade. Processos de Instabilização em taludes rodoviários em
solos residuais arenosos: Estudo na rodovia Castello Branco (SP 280), Km 305 a 313. 2009.
126 p. Dissertação de Mestrado, Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São
Paulo, São Carlos, 2009. Acesso em: 29/06/2017.
NETO1, Manoel Silva; DronEng. 2016. Acurácia e Precisão no Mapeamento Aéreo.
Disponível em: <http://blog.droneng.com.br/acuracia-e-precisao/>. Acesso em: 21/08/2017.
48
NETO2, Manoel Silva; DronEng. 2016. Como gerar MDT com Drones?. Disponível em:
<http://blog.droneng.com.br/mdt-com-drones/>. Acesso em: 21/08/2017.
SILVA, Eristelma Texeira de Jesus Barbosa.2013. Veículos aéreos não tripulados: panorama
atual e perspectivas para o monitoramento de atividades ilícitas na Amazônia. Anais XVI
Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 13 a 18 de
abril de 2013, INPE. Disponível em: < http://www.dsr.inpe.br/sbsr2013/files/p1457.pdf>.
Acessado em: 08 de ago. 2017.
SANKARASRINIVASANA, S., Balasubramaniana, E., Karthika K., Chandrasekarb, U.,
Guptac, R. Health Monitoring of Civil Structures with Integrated UAV and Image Processing
System. 2015. Eleventh International Multi-Conference on Information Processing-2015
(IMCIP-2015).
Disponível em: <https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050915013824>.
Acesse em:11/10/17.
SERMA. Orthophoto. 2017. Disponível em: <http://www.serma.it/en/photogrammetry/ortho
photo.html>. Acesso em:06/03/2018.
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ANEXOS:
Anexo A: Vista do talude da BR 101/BA, km 199 em Google Earth.
Figura A: Talude da BR 101/BA, km 199 em Google Earth no ano de 2002
Figura B: Talude da BR 101/BA, km 199 em Google Earth no ano de 2010
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Figura C: Talude da BR 101/BA, km 199 em Google Earth no ano de 2014
Anexo B: Vista do talude da BR 101/BA, km 199 em Google Maps.
Figura D: Talude da BR 101/BA, km 199 em Google Maps no ano de 2011
51
Figura E: Talude da BR 101/BA, km 199 em Google Maps no ano de 2013
Figura F: Talude da BR 101/BA, km 199 em Google Maps no ano de 2015
Figura G: Talude da BR 101/BA, km 199 em Google Maps no ano de 2016