RESUMO -A utilização de um Sistema de Varredura Laser Terrestre (SVLT) possui inúmeras aplicações nas diversas áreas envolvidas em levantamentos tridimensionais. Possui ampla utilização na mineração para cálculos de volumes, registro de monumentos históricos, geração de modelos digitais de superfície (MDS), modelos digitais de terreno (MDT) e aplicações na arquitetura. O produto principal gerado por um SVLT é uma nuvem de pontos com coordenadas tridimensionais referenciadas ao centro de fase do sensor, que, após processos matemáticos denominado de registro, gera uma nuvem de pontos georreferenciada. Além das coordenadas tridimensionais o SVLT fornece também a intensidade de retorno do sinal, que é a energia captada pelo sensor em função da resposta espectral emitida pelo alvo. Dependendo das características do sistema, à nuvem de pontos pode-se adicionar cores a partir de fotografias das cenas que são obtidas durante as varreduras. As nuvens de pontos modelam diferentes tipos de feições existentes no terreno como vegetação, edificações, rochas, estruturas, etc. Assim, o objetivo desse trabalho é realizar uma abordagem dos principais conceitos envolvidos em relação a um SVLT, classificação de dados oriundos das nuvens de pontos e suas aplicações na geração de MDT. ABSTRACT -Terrestrial Laser Scanner System (SVLT) systems have several applications in three-dimensional surveys. It has widespread use in mining for calculating volumes, register of cultural heritage, generation of digital surface models (DSM), digital terrain models (DTM), and architectural applications. The main product generated by the SVLT systems is a cloud points with three-dimensional coordinates referenced to the phase center of the TLS. This cloud points can also be mathematical processed, generate a cloud points georeferenced. In addition to the three-dimensional coordinates, the SVLT also provide the laser return signal intensity that is the energy acquired by the sensor depending on the spectral response emitted by the target. Depends on the characteristics of the SVLT, the point clouds can have colors from scenes through photographs acquired by integration of the system with cameras. The point clouds model different types of features on the ground such as: vegetation, buildings, rocks, structures, etc. The purpose of this paper is to approach the main concepts involved in relation to an SVLT, data classification derived from point clouds and its applications for generate DTMs.
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