| 1. Identificação | |||||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | ||||||||||||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | ||||||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | ||||||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/4489CKE | ||||||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/02.23.19.23 | ||||||||||||
| Última Atualização | 2021:06.11.14.07.45 (UTC) simone | ||||||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/02.23.19.23.59 | ||||||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:04.03.22.30.12 (UTC) administrator | ||||||||||||
| Chave Secundária | INPE-18426-TDI/3076 | ||||||||||||
| Chave de Citação | Ruiz:2021:FuDaAL | ||||||||||||
| Título | Fusão de dados ALS, TLS e fotogramétricos de curto alcance para a modelagem tridimensional de edificações  | ||||||||||||
| Título Alternativo | ALS, TLS and short-range photogrammetric data fusion for buildings 3D modeling | ||||||||||||
| Curso | SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | ||||||||||||
| Ano | 2021 | ||||||||||||
| Data | 2021-02-26 | ||||||||||||
| Data de Acesso | 28 abr. 2024 | ||||||||||||
| Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) | ||||||||||||
| Tipo Secundário | TDI | ||||||||||||
| Número de Páginas | 144 | ||||||||||||
| Número de Arquivos | 1 | ||||||||||||
| Tamanho | 7479 KiB | ||||||||||||
| 2. Contextualização | |||||||||||||
| Autor | Ruiz, Paulo Roberto da Silva | ||||||||||||
| Banca | Körting, Thales Sehn (presidente) Almeida, Cláudia Maria de (orientadora) Schimalski, Marcos Benedito (orientador) Kux, Hermann Johann Heinrich Shiguemori, Elcio Hideiti Lacerda, Camila Souza dos Anjos Mitishita, Edson Aparecido | ||||||||||||
| Endereço de e-Mail | paulo.ruiz@inpe.br | ||||||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | ||||||||||||
| Cidade | São José dos Campos | ||||||||||||
| Histórico (UTC) | 2021-02-23 19:23:59 :: paulo.ruiz@inpe.br -> administrator :: 2021-02-25 19:46:04 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-02-25 19:47:16 :: pubtc@inpe.br -> paulo.ruiz@inpe.br :: 2021-04-19 14:26:39 :: paulo.ruiz@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2021-04-19 17:02:38 :: pubtc@inpe.br -> paulo.ruiz@inpe.br :: 2021-04-19 18:40:40 :: paulo.ruiz@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2021-06-11 13:45:09 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2021-06-11 13:45:56 :: simone :: -> 2021 2021-06-11 14:15:05 :: simone -> administrator :: 2021 2022-04-03 22:30:12 :: administrator -> :: 2021 | ||||||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | |||||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | ||||||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | ||||||||||||
| Transferível | 1 | ||||||||||||
| Palavras-Chave | fotogrametria ARP drone LiDAR BIM photogrammetry RPA | ||||||||||||
| Resumo | Atualmente, levantamentos LiDAR e fotogramétricos, dadas as suas facilidades operacionais e de automação no processo de aquisição de informações métricas, vêm contribuindo com eficiência na reconstrução tridimensional de edificações, necessárias para a atualização cadastral e modelagem de Informação da Construção (Building Information Modelling BIM) de edifícios existentes por meio da captura de dados relevantes em todo o seu ciclo de vida. Nesse sentido, o presente trabalho avalia a elaboração de nuvens de pontos obtidas a partir de plataformas Light Detection Range (LiDAR) e fotogramétrica para a construção de modelos as-is BIM (em relação ao edifício tal como está) em nível de detalhamento (Level of Detail - LoD) 3 por meio da fusão ou integração múltipla de dados. Os dados LiDAR foram obtidos por plataforma de varredura a laser fixa terrestre (Terrestrial Laser Scanning - TLS) e aérea (Aerial Laser Scanning - ALS), e os fotogramétricos por Aeronave Remotamente Pilotada (ARP). Para a realização desta pesquisa, foi selecionado o edifício da Clínica Escola da Terapia Ocupacional − CETO − localizado no Campus da Universidade Federal do Paraná (UFPR) em Curitiba, Brasil. A metodologia desenvolvida neste trabalho aborda o processamento das nuvens de pontos primárias para serem integradas entre si, gerando cinco modelos de nuvens de pontos do edifício, sendo eles: (i) ALS +TLS; (ii) ALS + Fotogrametria de fachada; (iii) TLS + Fotogrametria de telhado; (iv) Fotogrametria de telhado e fachada; (v) híbrido múltiplo - ALS + TLS + Fotogrametria de telhado e fachada. A partir dos modelos de nuvens de pontos, foram gerados outros cinco modelos as-is BIM do edifício em LoD3. Os dados ALS foram processados na plataforma computacional LASTools. As varreduras TLS foram registradas no software Faro Scene e segmentadas no software CloudCompare. As nuvens de pontos fotogramétricas foram obtidas por Fotogrametria no software Agisoft PhotoScan. As integrações das nuvens primárias foram realizadas com o software CloudCompare empregando o método de registro "Ponto Mais Próximo Iterativo" (Iterative Closest Point − ICP). As modelagens as-is BIM foram realizadas no software Autodesk Revit. A qualidade das modelagens realizadas foi verificada por métodos de inspeção visual e comparações com as medições realizadas em campo. A integração das nuvens de pontos primárias alcançou desvios padrão inferiores a 15 cm, compatível com a literatura. Os modelos 3D de edificações, obtidos de nuvens de pontos baseados em TLS apresentaram as melhores acurácias. O modelo híbrido múltiplo as-is BIM não apresentou carência de dados, representando adequadamente o edifício de estudo em LoD3. ABSTRACT: 3D Remote Sensing techniques contribute to an efficient registration and updating of constructed buildings through the digital acquisition and representation of relevant data throughout their life cycle, a process known as Building Information Modeling (BIM). This work evaluates different categories of point clouds, obtained from Light Detection and Ranging (LiDAR) and photogrammetric platforms, for the construction of as-is BIM models at a level of detail (LoD) 3 by means of multiple data fusion approaches. LiDAR data were obtained by Terrestrial Laser Scanning (TLS) and Aerial Laser Scanning (ALS) platforms, while photogrammetric data by a Remote Piloted Aircraft (ARP). Data acquisition was carried out for the Occupational Therapy Clinic School building, located on the Campus of the Federal University of Paraná (UFPR) in Curitiba, Brazil. The building has different blocks with distinct heights, facade retreats and extended rounded slabs on some of its facades. All these characteristics in addition to the uneven terrain and trees in the building surroundings made it difficult to obtain facade data. The methodology included the processing of primary point clouds to be integrated with each other, generating five models of building point clouds: (i) ALS + TLS; (ii) ALS + facade photogrammetry; (iii) TLS + roof photogrammetry; (iv) roof photogrammetry + facade photogrammetry; (v) multiple hybrid model - ALS + TLS + roof and facade photogrammetry. Based on the point cloud models, five as-is BIM models of the in LoD3 were generated. ALS data were processed in the LASTools platform. TLS were registered in Faro Scene and segmented in the CloudCompare software. Photogrammetric point clouds were obtained by Structure from Motion (SfM) in Agisoft PhotoScan. Data integration was performed using CloudCompare tools and the Iterative Closest Point (ICP) registration method. The as-is BIM modeling was performed using Autodesk Revit software. The results quality assessment was verified by means of visual inspection, physical measurements and deviation analyses. The primary integration point cloud showed deviations less than 15 cm, compatible with the literature. TLS-based point cloud models reached the best accuracy. On the other hand, as-is BIM models solely based on photogrammetry presented the smallest differences in relation to point cloud models. The multiple hybrid model-based as-is BIM did not experience lack of data, and hence, properly represented the studied building in LoD3. | ||||||||||||
| Área | SRE | ||||||||||||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Fusão de dados... | ||||||||||||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Fusão de dados... | ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
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| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | |||||||||||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/4489CKE | ||||||||||||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/4489CKE | ||||||||||||
| Idioma | pt | ||||||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | ||||||||||||
| Grupo de Usuários | paulo.ruiz@inpe.br pubtc@inpe.br simone | ||||||||||||
| Visibilidade | shown | ||||||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | ||||||||||||
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes | ||||||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | ||||||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | ||||||||||||
| 5. Fontes relacionadas | |||||||||||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2017/11.22.19.04.03 | ||||||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE | ||||||||||||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | ||||||||||||
| 6. Notas | |||||||||||||
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