Autores
- RAFAELA SOARES NIEMANNUFRJEmail: rafaelaniemann@gmail.com
- FRANCISCO DE ASSIS DOURADOCEPEDES/UERJEmail: fdourado@cepedes.uerj.br
- NELSON FERREIRA FERNANDESUFRJEmail: nelsonff@acd.ufrj.br
Resumo
Modelos digitais de superfície de afloramentos rochosos são uma solução moderna
para estudos de estabilidade em taludes rochosos. As descontinuidades
desempenham um papel fundamental no comportamento mecânico, hidráulico e
deformacional dos maciços, e podem ser caracterizadas por vários parâmetros
geométricos como orientação, persistência e espaçamento. A orientação é
tradicionalmente medida in situ utilizando bússola, mas em áreas de difícil
acesso, pode dificultar a aquisição das descontinuidades. O uso de algoritmos e
técnicas de sensoriamento remoto mais recentes, permitem identificar métricas
como as direções e ângulo de mergulho das descontinuidades com maior precisão e
detalhamento. Ao fazer modelagem estrutural e calcular a frequência de fraturas,
é possível detectar 'cunhas' instáveis que podem levar a quedas de blocos
futuros, fornecendo subsídios no mapeamento de áreas de risco. Atualmente, pouco
se sabe sobre quais parâmetros de construção desses MDS são mais adequados em
detecções semiautomáticas, e um aprofundamento destas técnicas auxiliaria na
compreensão de novos eventos em áreas com riscos potencial. Neste estudo, a
metodologia consiste em uma reconstrução de uma área de queda de blocos, com
processamento de imagens em algoritmo SfM, utilizando dados de sensor RGB
acoplado a um RPAS, na região serrana do Rio de Janeiro-RJ. As descontinuidades
foram obtidas utilizando o algoritmo DSE, e comparadas segundo a geometria de
aquisição dos pontos e sua acurácia dos adensamentos de geração das NP. Os
resultados permitem a comparação desses processamentos, os parâmetros
utilizados, e a influência principalmente na construção dos ângulos e direção de
mergulho. Comparando os estereogramas, as NP com maior exatidão de alinhamentos
de fotos tendem a maior precisão das orientações das descontinuidades. Embora os
resultados devam passar por maiores observações, mostram-se promissores quanto a
detecção automática e previsibilidade de instabilidades dos blocos.
Palavras chaves
Detecção semiautomática ; Nuvens de Pontos 3D; Maciço Rochoso
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