MODELAGEM DE PARÂMETROS DE UM VANT EQUIPADO COM LIDAR EM APLICAÇÕES DE MONITORAMENTO DE LINHAS DE TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA

• Main Authors: Mariana de Oliveira Lage, Laerte Appolinario Jr., Leonardo Ercolin Filho, Linda Lee Ho, José Alberto Quintanilha
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade Federal de Uberlândia 2017-06-01
• Series: Revista Brasileira de Cartografia
• Online Access: http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44313
• ISSN: 0560-4613; 1808-0936

Os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) vem se tornando uma poderosa ferramenta em aplicações de uso civil e militar no campo das Geotecnologias. Em geral, os VANT são equipados com câmeras métricas convencionais ou multiespectrais de pequeno formato e também podem ser equipados com sensores LiDAR (Light Detection And Ranging). Em atividades de monitoramento de linhas de transmissão de energia elétrica, por exemplo, o uso do VANT equipado com sensores LiDAR possibilita monitorar o risco da vegetação existente sob as linhas a partir da classiï¬cação automática da nuvem de pontos. Além disso, o uso combinado dos dados de imageamento multiespectral possibilita identiï¬car diferentes tipos de uso e cobertura do solo, bem como a altura da vegetação existente sob as linhas de transmissão. Entretanto, para essas e outras atividades, há uma combinação de parâmetros do VANT e do sensor que deve ser analisada de modo a se obter dados corretamente dimensionados para a aplicação. Dessa forma, o uso de um planejamento de experimentos (em inglês - Design of Experiments - DoE) permite identiï¬car qual(ais) a(s) melhor(es) combinação(ões) de parâmetros para se obter a(s) melhor(es) resposta(s) conforme ï¬nalidade de uso. No presente estudo, os critérios para selecionar um experimento são discutidos e um experimento tipo Split-split plot fatorial fracionado 2x2x23-1 é proposto para ser executado devido às características dos fatores. A conclusão é que com o emprego do modelo DoE é possível propor uma combinação de fatores menores que quantidade original, permitindo que esses fatores possam ser avaliados em diversas aplicações.