Uma nova abordagem para extração de feições arquitetônicas através de dados provenientes do laser scanner terrestres Alex Soria Medina 1 Alzir Felippe Buffara Antunes 1 1 Universidade Federal do Paraná - UFPR Caixa Postal 19001 81531-990 - Curitiba - PR, Brasil {asmedina, felipe}@ufpr.br Abstract: Terrestrial laser scanner systems are an important device for data acquisition of three-dimensional objects. In recent years, technological advances have allowed these systems to acquire data with greater speed and accuracy. The high density of points, cloud of points acquired by this equipment has encouraged research into new methodological approaches to extract the information contained in those datasets. Data extraction issue is still theme of study, researchers have been carried out their work using only the geometric information (X, Y, Z) contained in the data. This article describes a new approach for extracting the information contained in these data: the intensity value. Thus the main objective of this work is the extraction of architectural features of buildings from terrestrial laser scanner data through classification and segmentation algorithm that is the case with the k-means algorithm. The architectural monument scanned in this work was the Palacio Giuseppe Garibaldi located in Curitiba Paraná, this building, listed as cultural and historical interest. The results indicate that the use of the value of the data contained in the laser intensity can greatly support the procedures of extracting the architectural features of building and its reconstruction. Palavras chave: Terrestrial Laser Scanner, Classification, Segemtation, k-means algorithm, Laser scanner terrestre, Classificação, Segmentação, Algoritmo k-means. 1. Introdução O Laser Scanner tem-se tornado uma ferramenta muito atraente por causa das inúmeras aplicações que os dados podem fornecer, por exemplo, podemos citar: planejamento urbano, turismo virtual e a documentação de monumentos e sítios históricos, onde são requeridas as construções de modelos realísticos. Com isto a comunidade científica tem propostos vários algoritmos e sistemas para a reconstrução das edificações e isto tem consumido vários anos de pesquisa. Segundo SHI, 2007 a aquisição dos dados para a reconstrução de modelos depende do posicionamento da plataforma e podem ser divididos em duas categorias os baseados em plataformas aéreas Air Laser Transportation ALS e os baseados em plataformas terrestres Terrestrial Laser Scanner - TLS. Uma questão que tem que ser resolvida na modelagem é a extração das feições geométricas na nuvem de pontos que é fornecida pelo Laser Scanner. Assim, o reconhecimento da superfície de objetos nesta nuvem de pontos é o primeiro passo para extrair informação das formas arquitetônicas, isto pode ser observado em trabalhos como o de Medina, et al., 2011; Martinez, et al., 2012 e Medina, 2012. Desta maneira o sucesso na construção dos modelos 3D urbanos, indústrias ou históricos dependem deste primeiro passo. 1959
Uma das técnicas utilizadas é a identificação dos cantos das feições, ou seja, a determinação de pontos nas bordas os quais são ligados formando linhas e estas por sua vez formando formas geométricas. As nuvens de pontos do laser scanner, contem informações com coordenadas x, y, z da fachada como também o valor da intensidade de retorno do sinal. Contudo, as formas arquitetônicas de uma fachada não e reconhecida automaticamente pela máquina computador diferente do ser humano que pode facilmente reconhecer as feições de uma fachada pela comparação de um conjunto de características tais como: posição, cor, topologia, dentre outros. Segundo PU, 2007 uma feição parede é uma estrutura grande e plana na fachada do edifício e normalmente vertical, outra feição janela esta contida na parede e tem uma determinada área, já um telhado é uma feição que esta acima da parede e que nunca é uma feição vertical. Estes conhecimentos humanos acerca das construções podem ser modelados e ensinados para os computadores, assim estas feições podem ser reconhecidas automaticamente da nuvem de pontos do laser scanner. O início do reconhecimento de feições começa com a segmentação, onde a nuvem de pontos é dividida em diferentes grupos e estes grupos estão na mesma superfície ou grupo. Desta forma cada segmento ou grupo é considerado como uma feição em potencial da edificação a qual será analisada num estágio subseqüente. Depois, propriedades importantes tais como: tamanho, posição direção, topologia, ect; são consideradas para cada segmento. Assim, a injunção de feições é definida para cada edificação, baseado no conhecimento humano da edificação. Por fim, as feições são reconhecidas nos segmentos e retiradas. O objetivo geral deste trabalho é apresentar uma nova abordagem utilizando o valor da intensidade encontrada nos dados advindos de um levantamento com Laser scanner terrestre, tomando como estudo de caso o Palácio Giuseppe Garibaldi, localizado na Cidade de Curitiba que tem um valor histórico importante. Este fator motivou a escolha deste para ser documentada através de um levantamento por laser scanner terrestre. Os produtos obtidos do levantamento foram à classificação e a segmentação obtida através do algoritmo k-means. 2. Metodologia de Trabalho A fachada utilizada neste trabalho foi da Sociedade Garibaldi, fundada em 1883, nasceu da ideia de se congregar, sob um mesmo ideal, os imigrantes italianos em Curitiba. O mesmo ideal que levou Giuseppe Garibaldi a lutar pela Revolução Farroupilha (1839-1841) no Brasil pela unificação da Itália. Na prática, a Sociedade permitia compartilhar interesses entre os italianos em Curitiba. A Sede da Sociedade Garibaldi, na Praça Garibaldi, em Curitiba, foi projetada por Ernesto Guaita, engenheiro e agente consular da Itália. O Palácio, cuja construção foi iniciada em 1887, teve sua conclusão em 1904. A fachada principal, em estilo neoclássico, só ficou pronta em 1932, uma obra do arquiteto João de Mio. Em 1943, durante a Segunda Guerra Mundial, o Palácio foi desapropriado pelo governo, teve uso como Palácio da Justiça e sede do Tribunal Regional Eleitoral. E somente devolvido à Sociedade Garibaldi em 1962. Em 1988, o Palácio Giuseppe Garibaldi foi tombado pelo Patrimônio Histórico e Artístico do Paraná, mas continua como sede da Sociedade Garibaldi. Está localizado na Praça Garibaldi, número 12, em frente ao relógio 1960
das Flores, no bairro Alto São Francisco. A figura 1 corresponde a uma imagem fotográfica do Palácio Giuseppe Garibaldi. Figura 1. Palácio Giuseppe Garibaldi. Fonte: www.patrimoniocultural.pr.gov.br Para a execução deste trabalho foi realizado o levantamento de dados de uma fachada através de um LST. O equipamento utilizado neste levantamento foi o laser CYRAX HDS 3000. A figura 2 mostra o sistema laser, utilizado neste trabalho. Figura 2 Laser scanner terrestre Cirax 3000. Na tabela 1 são apresentadas as principais especificações do sistema Cyrax HDS 3000. Estes valores fornecidos pelo fabricante, são para operações realizadas a uma distância de 50 metros, mas o alcance máximo de operação do equipamento é de até 100 metros de distância. 1961
Tabela 1 - Especificações técnicas do laser cyrax hds-3000 Acurácia em distância (z) 4mm Acurácia planimétrica (x, y) Acurácia angular incremento do ângulo IFOV Acurácia da superfície modelada Acurácia com aquisição de alvos Campo de visão FOV Tamanho da projeção do laser Distância mínima de operação Distância máxima de operação Taxa de varredura Máxima densidade de resolução Fonte: Manual laser scanner Cyrax HDS-3000 6mm 60 microradianos 12 2mm 1,5mm 360 horizontal, 270 vertical 6 mm 1 m 100 m 1800 pontos por segundo 1,2 mm De posse da nuvem de pontos adquirida pelo Laser Scanner, foi realizada uma filtragem automática para a remoção de todos os pontos indesejados e não pertencentes à fachada, obtendo assim uma nuvem mais limpa. Para a realização da filtragem automática foi desenvolvido um programa um programa dentro do ambiente MATLAB (MATrix LABoratory) utilizando critérios de distâncias. Após a filtragem deu-se inicio a classificação e segmentação que é a rotulação de cada feição sobre a nuvem de pontos, assim pode-se obter os pontos num mesmo nível, numa mesma superfície ou região. Com isto, é possível extrair, as feições do edifício ou fachada, por que feições diferentes estão em diferentes planos, superfícies ou regiões. Na realização dos processos de classificação e segmentação foi utilizado o programa Envi 4.4. Os dados de entrada no processo de classificação foram os valores das coordenadas X e Y e o valor da intensidade, através destes dados foi criada uma imagem de intensidade. O algoritmo de k-means foi utilizado para a realização da classificação da imagem da fachada, o qual é bastante difundido e muito utilizado em Sensoriamento Remoto, com a finalidade de executar procedimento de classificação não supervisionada de imagens de satélites. Ele exige a definição prévia do número de clusters e do posicionamento do centro de cada cluster k no espaço de atributos. Este algoritmo é sensível ao ruído, mas em termos de desempenho é relativamente eficiente. O número de clusters obtido no processamento da fachada do Palácio Giuseppe Garibaldi foi de três, o qual está de acordo com as feições que se encontram na fachada. 3. Resultados e discussão A figura 3 mostra a fachada lateral do Palácio Giuseppe Garibaldi, utilizada para a realização deste trabalho e a figura 4 o resultado da classificação não supervisionada 1962
realizada através do algoritmo k-means no software ENVI. Pode-se perceber na figura 4, que mesmo realizando uma classificação não supervisionada o algoritmo detecta claramente as feições da fachada, parede na cor verde, as bordas das janelas em azul e as próprias janelas em vermelho. Figura 4. Fachada lateral do palácio Giuseppe Garibaldi Figura 5. Resultado da classificação não supervisionada. As figuras a seguir, mostram resultados da segmentação realizada das três feições obtidas na classificação. A figura 6 refere-se à feição parede, a figura 7 à feição janela e a figura 8 as feições referentes às bordas das janelas. Nestas figuras se visualizam claramente 1963
as formas arquitetônicas contidas na fachada lateral do Palácio Giuseppe Garibaldi, principalmente na parte inferior da fachada onde há mesmo ruído nos dados obtidos quando do levantamento laser. Figura 6. Segmentação da parede na imagem intensidade. Figura 7. Segmentação da janela na imagem intensidade 1964
Figura 8. Segmentação das bordas das janelas na imagem intensidade 4. Conclusões Este artigo apresentou uma nova abordagem na extração das feições arquitetônicas de dados provenientes de Laser Scanner Terrestres, através do tratamento destes dados como imagens possibilitando a sua classificação e segmentação. A percepção atual sobre o estágio de desenvolvimento de metodologias para a extração algorítmica de feições ainda não chegou a soluções que possam claramente substituir os correspondentes procedimentos manuais. Portanto, é provável que o problema de extração automática de feições ainda permaneça, por um bom número de anos, como um dos grandes desafios a resolver em Sensoriamento Remoto e Fotogrametria. Esta nova abordagem permitiu verificar que os resultados são bastante satisfatórios, utilizando o valor da intensidade como parâmetro de classificação e segmentação das feições de fachadas. Permitindo desta maneira a extração das características que compõe as fachadas de edifícios históricos. A possibilidade de se ter mais um dado, além das informações geométricas nos dados fornecidos pelos lasers scanner terrestres para que possa contribuir na delimitação e extração das características importantes de fachadas. De esta maneira, o resultado final mostra que a partir dos dados de intensidade, é possível a classificação e segmentação das características principais de fachadas, sendo assim sugere-se a continuidade do trabalho no sentido de utilizar outros algoritmos de classificação, permitindo o uso de mais uma ferramenta para os levantamentos do patrimônio. 5. Referências bibliograficas Martinez, J., Medina, A. S., Arias, P., Antunes, A. F. B. Automatic processing of terrestrial laser scanning data of building façades. Automation in construction. Volume 22. Pages. 298 305. 2012. 1965
Medina, A. S. Uma proposta de metodologia para a extração semi-automática das formas arquitetônicas utilizando dados provenientes de Laser Escaner Terrestres. 2012 153 p. Tese de doutorado. Curso de Pós- Graduação em Ciências Geodésicas. Curitiba, 2012. Medina, A. S., Antunes, A. F. B. Extração de feições através de valores de intensidade do laser scanner terrestre utilizando morfologia matemática. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR), 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. Pu, S.; Vosselman, G. 2007 Extracting windows from terrestrial laser scanning. ISPRS Workshop on Laser Scanning 2007 and SilviLaser 2007, Vol. XXXVI. Part. 3/WS5, Spoo Finland. September 12-14. Pu, S.; Vosselman, G. 2006 Automatic extraction of building features from terrestrial laser scanning, international Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 36, part 5, Dresden, Germany, September 25-27, 5 p. Vosselman, G., Gorte, B.G.H., Sithole, G., Rabbani, T., 2004. Recognising Structure in Laser Scanner Point Clouds, International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 46, part 8/W2, Freiburg, Germany, October 2004. 1966