TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL PARA A CONSTRUÇÃO DE MODELOS VIRTUAIS DE AFLORAMENTO: APLICAÇÃO NO ENSINO E PESQUISA EM GEOCIÊNCIAS

  • Ana Tavares
  • Alisson Souza dos Santos
  • Bianca da Silva Pinto
  • Pablo Losano Guedes
  • Felipe Guadagnin
  • Sissa Kumaira
Rótulo Visão, Computacional, Modelos, Virtuais, Afloramento, Geociências

Resumo

A Visão Computacional (Computer Vision - CV) consiste em tornar o computador capaz de extrair informações e compreender em alto nível imagens e vídeos de forma a mimetizar a visão humana. Os métodos incluem a aquisição de imagem bidimensional, o processamento de imagem e por último, a análise e compreensão. Os resultados podem ser representados de diversas formas, incluindo modelos tridimensionais. O presente trabalho apresenta o uso de técnicas de CV em Geociências para construir Modelos Virtuais de Afloramento (MVAs) e sua aplicação no ensino e pesquisa. Para essa finalidade, um dos métodos utilizados é o conjunto de técnicas complementares incluídas no fluxo de trabalho Structure from Motion-Multi View Stereo (SfM-MVS). O SfM-MVS calcula a geometria de uma cena com base em imagens obtidas de diferentes posições sob um mesmo alvo. O mesmo objeto é representado com geometrias distintas em cada imagem, o que é chamado de Princípio da Paralaxe. Com base na posição e forma do objeto em cada imagem e nos parâmetros da câmera, é possível construir uma nuvem de pontos 3D do objeto. O primeiro passo é o alinhamento, que inclui a aplicação dos algoritmos SIFT, ANN, RANSAC e Bundle Adjustment para produzir uma nuvem esparsa de pontos, a orientação e posição das imagens e os parâmetros internos da câmera. O segundo passo é a rotação, translação e escala da cena resultante e a densificação da nuvem de pontos utilizando Multi View Stereo. O terceiro passo é a construção de uma malha triangulada texturizada a partir da nuvem de pontos densa. Um MVA pode ser representado tanto pela nuvem de pontos densa quanto pela malha triangulada texturizada. Essas projeções 3D podem ser utilizadas no ensino e na pesquisa em Geociências, especialmente nas áreas de estratigrafia, geologia estrutural, geotecnia, topografia e análise de modelos de reservatório análogos. Sua maior vantagem é a possibilidade de analisar afloramentos utilizando telas ou sistema de imersão em realidade virtual de forma manual ou semi-automática. Afloramentos de qualquer região da Terra e de outros planetas rochosos, de qualquer contexto litológico, estrutural e estratigráfico, podem ser analisados. As vantagens do uso de MVAs incluem também, a alta qualidade dos dados independente da escala e o baixo custo para a construção, em comparação ao LiDAR. Nos próximos anos é esperado a melhoria e precisão dos algoritmos, devido ao desenvolvimento constante das técnicas. Com o processo de transformação digital em curso nas Geociências, as técnicas de CV serão progressivamente mais utilizadas.

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Publicado
2020-11-20
Como Citar
TAVARES, A.; SOUZA DOS SANTOS, A.; DA SILVA PINTO, B.; LOSANO GUEDES, P.; GUADAGNIN, F.; KUMAIRA, S. TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL PARA A CONSTRUÇÃO DE MODELOS VIRTUAIS DE AFLORAMENTO: APLICAÇÃO NO ENSINO E PESQUISA EM GEOCIÊNCIAS. Anais do Salão Internacional de Ensino, Pesquisa e Extensão, v. 12, n. 2, 20 nov. 2020.