| Autor | Inocencio, Leonardo Campos; |
| Lattes do autor | http://lattes.cnpq.br/0056041582542136; |
| Orientador | Veronez, Mauricio Roberto; |
| Lattes do orientador | http://lattes.cnpq.br/0157177135951013; |
| Instituição | Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
| Sigla da instituição | Unisinos; |
| País da instituição | Brasil; |
| Instituto/Departamento | Escola Politécnica; |
| Idioma | pt_BR; |
| Título | Classificação de padrões espectrais em dados LIDAR para a identificação de rochas em afloramentos; |
| Resumo | O presente estudo visou o desenvolvimento e aplicação de uma metodologia para a detecção e classificação de diferentes respostas espectrais em nuvens de pontos obtidas a partir de escâner a laser terrestre (Laser Scanner Terrestre) com o intuito de identificar a presença de diferentes rochas em afloramentos e a geração de um Modelo Digital de Afloramento. A ferramenta para a classificação de padrões espectrais, denominada K-Clouds, foi desenvolvida com base em análise de agrupamentos (clusters), que a partir de uma indicação do número de classes fornecido pelo usuário através da análise de um histograma dos dados, realiza a classificação da nuvem de pontos. Os dados classificados podem então ser interpretados por geólogos para uma melhor compreensão e identificação das rochas presentes no afloramento. Além da detecção de diferentes rochas, verificouse que é possível detectar pequenas alterações nas características físico-químicas das mesmas, como aquelas causadas por intemperismo e variação composicional.; |
| Abstract | The present study aimed to develop and implement a method for detection and classification of spectral signatures in point clouds obtained from Terrestrial Laser Scanner in order to identify the presence of different rocks in outcrops and to generate a Digital Outcrop Model. To achieve this objective, a software based on cluster analysis was created, named K-Clouds. This software was developed through a partnership between UNISINOS and the company V3D. This tool was designed to, beginning with an analysis and interpretation of a histogram from a point cloud of the outcrop and subsequently indication of a number of classes provided by the user, process the intensity return values. This classified information can then be interpreted by geologists, to provide a better understanding and identification from the existing rocks in the outcrop. Beyond the detection of different rocks, this work was able to detect small changes in the physical-chemical characteristics of the rocks, as they were caused by weathering or compositional changes.; |
| Palavras-chave | Laser Scanner Terrestre; Modelo digital de afloramento; Classificação de respostas espectrais; Análise de agrupamentos; Terrestrial Laser Scanner; Digital outcrop model; Spectral classification; Cluster analysis; LIDAR (Light Detection and Ranging); |
| Área(s) do conhecimento | ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Geologia; |
| Tipo | Dissertação; |
| Data de defesa | 2012-08-01; |
| Agência de fomento | Petrobras - Petróleo Brasileiro S. A.; UNISINOS - Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
| Direitos de acesso | openAccess; |
| URI | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/4381; |
| Programa | Programa de Pós-Graduação em Geologia; |