Utilização de imagens de alta resolução para classificação de rocha ornamental carbonatada.

Abstract

In this dissertation, the main goals of the work is to apply the photogrammetry method and use Machine Learning techniques as tools to support geological identification, characterization and classification of quarries.For the application of these techniques, an unmanned aerial vehicle (UAV) was used for the aerophotographic survey of the quarries and later to recreate models 2 and 3D, the Agisoft Metashape program was used and the QGIS program was used in the thematic classification. One of the main features to be considered in the rocky massifs is their color and orientation.The proposed methodology integrated, bibliographic research and office work, including a field work component, and considered three fundamental conditions: simplicity, low cost and reliable results.The study was carried out in two quarries located in the municipality of Ourém, parish of Fátima more precisely in the Valinho de Fátima, in two companies of the extractive industry of limestone blocks for ornamental purposes, specifically the company Eduardo Marques & Rosa and Ovelheiro & Filhos Lda.In a first phase, an area of interest was identified, and photogrammetric surveys were carried out in different days, hours, and atmospheric conditions to evidence the main differences generated in these. In a second phase, the thematic classification and characteristics of these same models were performed in QGIS environment, and later the ideal conditions for a better performance of the techniques used were inferred.In conclusion, we can mention that it is possible to make the geological identification of carbonated material, considering that there are limitations inherent to the area of interest, in particular the characteristics of the extractive industry, although the results obtained are very dependent on the procedures and conditions of obtaining the images, and the method of assigning areas of interest in the supervised classification.

Na presente dissertação, o trabalho desenvolvido tem como principais objetivos a aplicação do método da fotogrametria e utilização de técnicas de Classificação Automática como ferramentas de apoio à identificação geológica, caracterização e classificação de pedreiras.Para aplicação destas técnicas, foi utilizado um veículo aéreo não transportado (VANT) para o levantamento aerofotográfico das pedreiras e posteriormente para se proceder à recriação dos modelos 2 e 3D, foi utilizado o programa Agisoft Metashape e na classificação temática utilizou-se o programa QGIS. Uma das principais caraterísticas a ter em consideração nos maciços rochosos é a sua cor e orientação.A metodologia proposta integrou, pesquisa bibliográfica e trabalho de gabinete, contando também com uma componente de trabalho de campo, e teve em consideração três condições fundamentais: simplicidade, baixo custo e resultados fidedignos.O estudo foi efetuado em duas pedreiras localizadas no Concelho de Ourém, freguesia de Fátima mais precisamente no Valinho de Fátima, em duas empresas da indústria extrativa de blocos calcários com finalidades ornamentais, nomeadamente a empresa Eduardo Marques e Rosa e Ovelheiro & Filhos Lda.Numa primeira fase, foi identificada uma área de interesse e foram realizados, em dias, horas e condições atmosféricas diferentes, os levantamentos fotogramétricos de maneira a evidenciar as principais diferenças geradas nestes. Numa segunda fase, realizou-se a classificação temática e caraterização desses mesmos modelos em ambiente QGIS, sendo posteriormente inferidas as condições ideias para um melhor desempenho das técnicas utilizadas.Em conclusão podemos referir que é possível efetuar a identificação geológica de material carbonatado, tendo em conta que existem limitações inerentes á área de interesse, nomeadamente as caraterísticas próprias da indústria extrativa, embora os resultados obtidos estejam muito dependentes dos procedimentos e condições de obtenção das imagens, e do método de atribuição de áreas de interesse na classificação supervisionada.