Um Estudo de Caso sobre o Emprego da Técnica de Voxelização como Método para Generalização 3D de Arborização Urbana em Dados LiDAR Aerotransportado

Abstract

Buscando reduzir o esforço computacional na extração de informações a partir de dados geoespaciais tridimensionais (3D), uma opção é realizar a generalização 3D. Configurando um processo subjetivo de derivação de dados em que são estabelecidos critérios e regras, a generalização 3D permite criar modelos de representação espacial 3D compactos e realísticos, impactando menores requisitos de armazenamento, visualização e análise dos dados. Nesse contexto, o presente artigo tem como objetivo geral avaliar o emprego da técnica de voxelização como um método para generalizar árvores urbanas delimitadas em nuvem de pontos LiDAR (Light Detection and Ranging). Adquiridos em plataforma aerotransportada, os dados utilizados são referentes ao bairro da Pituba no município de Salvador-BA e apresentam densidade média de 8 pontos/m2. Para a delimitação das árvores, os dados foram filtrados e classificados com auxílio de rotinas de processamento implementadas em softwares próprios para nuvens de pontos. Para a voxelização, foram definidas quatro diferentes dimensões mínimas de célula: 0,5 m, 1 m, 1,5 m e 2 m. Os resultados obtidos mostraram a diminuição do número de unidades elementares e a redução do espaço de armazenamento computacional, mantida a eficácia para a extração de informações sobre a localização e a distribuição espacial das árvores delimitadas. Valida-se assim a voxelização como um eficaz método para generalização 3D de arborização urbana em dados ALS.