1 – Acadêmico do programa de pós-graduação em Geografia da Universidade Estadual de Londrina. E-mail de contato: jrprado@hotmail.com

AVALIAÇÃO DA ACURÁCIA DO GEORREFERENCIAMENTO EM

PONTOS DE CONTROLE DE AEROLEVANTAMENTO REALIZADO

COM AERONAVE REMOTAMENTE PILOTADA - RPA

Agostinho Prado Alves Junior ¹

Resumo O avanço tecnológico dos últimos anos tem mudado as técnicas e os equipamentos utilizados

nos levantamentos topográficos. Passando dos métodos convencionais para o uso de outros equipamentos como Global Navigation Satellite System (GNSS) e Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA), conhecidas popularmente também como, “Drones”, que têm permitido a obtenção de dados para estudos e pesquisas em diferentes áreas. RPA é termo adotado pela Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC, 2018) que significa Remotely Piloted Aircraft – RPA.

Diante dessa nova tecnologia, este estudo tem como objetivo avaliar acurácia do georreferenciamento realizados com pontos de controle, gerados a partir da tecnologia RPA em uma área do campo de golfe do Londrina Golfe Clube localizado no município de Cambé, no Estado do Paraná. Pontos de controle são marcações presentes na área a ser levantada, que possuem coordenadas conhecidas, e precisam ser, necessariamente, visíveis nas fotos aéreas. Essas coordenadas são normalmente coletadas com receptores GNSS de elevada precisão, no centro destes pontos.

Após a posse dos dados obtidos em campo, surge a necessidade de avaliar a acurácia do produto georreferenciado que será gerado com o RPA, estes dados são precisos, pois se utiliza de técnicas de ajustamento no processo, porém, vale ressaltar, que dependendo da finalidade o que importa é a acurácia, ou seja, o quanto o produto final difere de uma medida tida como verdade (real). Como exemplo desta afirmativa, será utilizado pontos de controle no processo de aerotriangulação, esses pontos serão coletados em campo com um receptor GPS/RTX (Real Time Kinematic) de dupla frequência e precisão de poucos centímetros, corrigindo a posição em tempo real e o processamento das posições observadas, permitindo assim avaliar a acurácia ente a discrepância entre as coordenadas do ponto na imagem e o mesmo ponto coletado em campo.

Dessa forma, o presente estudo pretende avalizar acurácia, a partir do produto produzido com os RPA. A precisão do produto gerado com os RPA pode variar. Desta forma devem ser levadas em consideração a distância média de amostragem do solo (GSD). Assim poderemos encontrar nesse caso particular um GSD com variação de poucos cm, no entanto, essa variação será ajustada com a técnica do ponto de controle, onde permitirá encontrar uma precisão mais assertiva da área analisada. Palavras-chave: drone; aerofoto; topografia.

Abstract The technological advance of the last years has changed the techniques and equipment used

in surveying. Moving from conventional methods to the use of other equipment such as Global Navigation Satellite System (GNSS) and Remotely Piloted Aircraft (RPA), also popularly known as "Drones", which have enabled data collection for studies and research in different areas. RPA is a term adopted by the National Civil Aviation Agency (ANAC, 2018) which stands for Remotely Piloted Aircraft - RPA.

In view of this new technology, this study aims to evaluate the accuracy of georeferencing performed with control points generated from the RPA technology in an area of the Londrina Golf Clube golf course located in the municipality of Cambé, in the State of Paraná. Control points are markings present in the area to be raised, which have known coordinates, and need to be necessarily visible in aerial photos. These coordinates are usually collected with high precision GNSS receivers in the center of these points.

After the possession of the data obtained in the field, the need arises to evaluate the accuracy of the georeferenced product that will be generated with the RPA, these data are precise, since it is used of adjustment techniques in the process, however, it is worth mentioning that depending on the purpose what matters is the accuracy, that is, how much the final product differs from a measure taken as (real) truth. As an example of this, control points will be used in the aerotriangulation process, these points will be collected in the field with a GPS / RTX (Real Time Kinematic) receiver of double frequency and precision of few centimeters, correcting the position in real time and the processing of the observed positions, thus allowing to assess the accuracy of the discrepancy between the coordinates of the point in the image and the same point collected in the field.

Thus, the present study intends to guarantee accuracy, from the product produced with RPA. The accuracy of the product generated with RPA may vary. In this way, the average soil sampling distance (GSD) should be taken into account. Thus, we can find in this particular case a GSD with a few cm variation, however, this variation will be adjusted with the control point technique, where it will allow to find a more assertive precision of the analyzed area. Keywords: drone; aerophoto; topography.

1 – Introdução

O avanço tecnológico dos últimos anos tem mudado as técnicas e os

equipamentos utilizados nos levantamentos topográficos. Passando dos métodos

convencionais para o uso de outros equipamentos como Global Navigation Satellite

System (GNSS) e Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA), conhecidas

popularmente também como, “Drones”, que têm permitido a obtenção de dados para

estudos e pesquisas em diferentes áreas. RPA é termo adotado pela Agência

Nacional de Aviação Civil (ANAC, 2018) que significa Remotely Piloted Aircraft – RPA.

Diante dessa nova tecnologia, este estudo tem como objetivo avaliar

acurácia do georreferenciamento realizados com pontos de controle, gerados a partir

da tecnologia RPA, em uma área do campo de golfe do Londrina Golfe Clube (Figura

1), localizado no município de Cambé, no Estado do Paraná

Figura 1 – Localização da área de estudo no município de Cambé – PR.

Pontos de controle são marcações presentes na área a ser levantada,

que possuem coordenadas conhecidas, e precisam ser, necessariamente, visíveis nas

fotos aéreas. Essas coordenadas são normalmente coletadas com receptores GNSS

de elevada precisão, no centro destes pontos.

Após a posse dos dados obtidos em campo, surge a necessidade de

avaliar a acurácia dos produtos georreferenciados que serão gerados com RPA, estes

dados são precisos, pois se utiliza de técnicas de ajustamento no processo, porém,

vale ressaltar, que dependendo da finalidade o que importa é a acurácia, ou seja, o

quanto o produto final difere de uma medida tida como verdade (real). Como exemplo

desta afirmativa, será utilizado pontos de controle no processo de aerotriangulação,

esses pontos serão coletados em campo com um receptor GPS/RTX (Real Time

Kinematic) de dupla frequência e precisão de poucos centímetros, corrigindo a

posição em tempo real e o processamento das posições observadas, permitindo

assim avaliar a acurácia ente a discrepância entre as coordenadas do ponto na

imagem e o mesmo ponto coletado em campo.

Para avaliação da acurácia foi utilizado o método de testes de hipóteses,

baseado na análise de tendências e precisão do produto. Segundo Galo & Camargo

(1994), os testes específicos para esse tipo de análise são realizados por meio da

detecção de tendências, baseada na distribuição t de Student, identificando a

existência de erros sistemáticos, e a análise de precisão baseada na distribuição Qui-

quadrado, para avaliação dos efeitos dos erros aleatórios.

2 - Material e Métodos

São descritos neste tópico, os materiais e métodos empregados para

mensurar a área objeto deste estudo, bem como a avaliação da acurácia dos modelos

obtidos por meio do RPA, pontos de apoio e GNSS/RTK, utilizando análise de

tendência e precisão.

2.1 - Coleta e processamento dos pontos de apoio

O levantamento dos pontos de apoio, ou seja, pontos de controle (PC) e

de verificação (PV) foram realizados por um conjunto RTK (base ProMark 700, Rover

ProMark 500), com capacidade de rastreio de satélites GPS e GLONASS.

Pontos de apoio são pontos fotos identificáveis, ou melhor, são objetos,

alvos e detalhes no terreno que irão aparecer nas imagens aéreas. São objetos, alvos

ou detalhes no campo, que têm necessariamente que aparecer nas imagens. Esses

objetos são utilizados para fazer a relação entre o sistema de coordenadas da imagem

com o sistema de coordenadas do terreno. O ponto rastreado em campo, isto é, o

sistema de coordenada do terreno é diretamente relacionado com esse mesmo ponto

na fotografia, que é chamada de sistema imagem, que permite essa relação. A Tabela

1 mostra as coordenadas dos 9 pontos de apoio coletados em campo.

PONTO LONGITUDE LATITUDE ALTITUDE

BASE 469.642.053 7.422.393.207 637.290

1 469.228.871 7.422.606.318 637.004

2 469.345.199 7.422.577.880 635.608

3 469.381.596 7.422.519.664 637.944

4 469.293.951 7.422.471.636 643.318

5 469.178.409 7.422.241.026 652.403

6 469.197.059 7.422.523.200 642.819

7 469.144.193 7.422.422.792 649.250

8 469.356.336 7.422.530.201 638.143

9 469.117.408 7.422.291.828 654.033 Tabela 1 - Coordenadas da base do conjunto RTK e dos 9 pontos de apoio

Fonte: Agostinho Prado Alves Junior

Os pontos de apoio podem aparecer em campo como alvos naturais ou

artificiais. Os alvos naturais geralmente são utilizados em projetos de mapeamento

em área urbana, consiste na utilização dos detalhes visíveis nas imagens, como

nessas áreas há um nível de detalhes em solo, estes podem ser utilizados como

pontos de apoio. No entanto, esses alvos tem que aparecer nas imagens

perfeitamente, longe de árvores e no nível do terreno para não influenciar na precisão

altimétrica do produto gerado.

Os alvos artificiais são utilizados quando não se consegue utilizar as

feições ou objetos do próprio terreno que poderia ser identificado como ponto de

apoio. Geralmente, esses alvos são mais utilizados em projetos de áreas rurais, pois

são áreas homogêneas, não possuem o detalhamento como na área urbana.

Estes alvos podem aparecer em diferentes formas, sendo a mais comum

o formato em (X). No entanto, o que se procura é ter o centro do alvo bem definido,

pois irá auxiliar a marcação do centro durante o processamento. Outra coisa

importante são as cores, elas precisam contrastar uma com a outra, por exemplo,

preto e branco, preto e amarelo, etc. Ou seja, elas precisam ser muito bem definidas

para aparecer nas imagens. Por isso, nesse estudo foram utilizados alvos artificiais.

Os pontos de controle são pontos de referência do solo que são

utilizados nos pós processamento das imagens para aumentar a precisão dos

produtos cartográficos gerados, ou seja, esses pontos são utilizados durante o

processamento, para garantir que ele sirva de referência. Enquanto que os pontos de

verificação, são pontos que ajudam como indicadores da qualidade dos projetos,

servem para verificar e atestar a qualidade e a acurácia dos produtos gerados. Por

isso, que é importante ter tantos pontos de controle quantos pontos de verificação.

2.2 - Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA)

A aeronaves utilizada para obter as imagens foi do tipo multirotor, sendo

do modelo Phantom 4 Pro da empresa DJI. Este modelo possui uma câmera de 20

megapixels integrada a aeronave. Este RPA é pilotado por um controle que é

acoplado a um dispositivo tipo IOS ou Android, que apresenta o programa de

navegação.

Atualmente, a regulamentação para a operação de tais equipamentos é

dada pela Instrução do Comando da Aeronáutica (ICA) 100-40/2017. Esse documento

visa esclarecer os procedimentos necessários para realização dos vôos de RPA's

(DECEA, 2017). Segundo a ANAC (2018), sua proposta tem o objetivo de viabilizar as

operações das Aeronaves Remotamente Pilotadas, garantindo que haja segurança

para as pessoas. Para tal, as regras que serão estabelecidas estão de acordo com o

nível de complexidade e o risco envolvido nas operações.

2.3 - Processamento de dados

Segundo Agisoft LLC (2016), o Agisoft Photoscan foi desenvolvido pela

empresa russa AgiSoft LLC para criar conteúdo tridimensional a partir de imagens

estáticas. Esse programa possui uma interface simples e permite a geração de nuvem

de pontos esparsa ou densa, malhas texturizadas tridimensionais e outras

representações, como as ortofotos por exemplo.

A metodologia utilizada para aquisição e processamento dos dados

obtidos pelos RPA’s, está dividida em três etapas: (1) planejamento de voo; (2)

execução do voo; e (3) pós voo. Uma vez coletados os pontos controle, as fotos foram

processadas com 5 PC's distribuídos por toda a área de estudo, utilizando o software

Agisoft PhotoScan Pro. Todo o processamento foi realizado no Datum Sirgas 2000

com sistema de projeção UTM do fuso 22S, em razão dos dados de campo

compartilhar deste mesmo referencial.

2.4 - Avaliação da Acurácia

Segundo Zanetti (2017), a qualidade dos produtos cartográficos deve ser

garantida por leis e normas específicas que apresentem os parâmetros mínimos de

qualidade. No caso do Brasil, as normas que norteiam a produção e a análise de

qualidade posicional de produtos cartográficos podem ser encontradas no Decreto Lei

no 89.817, de 20 de junho de 1984.

A avaliação da acurácia dos MDSs gerados pelos RPAs foi realizada a

partir da análise de tendência e precisão dos modelos, sendo os resultados

classificados de acordo com o PEC-PCD, conforme tolerâncias estabelecidas pela

Diretoria de Serviço Geográfico do Exército Brasileiro - DSG (2011). As classes “B”,

“C” e “D” do PEC-PCD correspondem, em ordem, as classes “A”, “B”, “C” do PEC

previstas no Decreto 89.817/84. A Tabela 2 apresenta as tolerâncias utilizadas na

avaliação da acurácia posicional utilizando o padrão descrito no Decreto-lei

89.817/ET-ADGV para a escala 1:1000.

Classe PEC

Classe PEC-PCD

Planimetria Altimetria

PEC (mm) EP (mm) PEC (mm) EP (mm)

A 0,27 0,17 0,27 0,17

A B 0,50 0,30 0,50 0,33

B C 0,80 0,50 0,60 0,40

C D 1,0 0,60 0,75 0,50 Tabela 2: Tolerâncias utilizadas para avaliação da acurácia conforme PEC-PCD (DSG, 2011)

e PEC (Decreto-Lei 89.817/84).

Fonte: DSG 2011

A avaliação da acurácia foi realizada considerando a definição dada por

Monico et al. (2009). Nessa avaliação, foi utilizado o método proposto por Galo e

Camargo (1994) de testes de hipóteses, a partir da análise de tendências (baseada

na distribuição t de Student, quando é verificada a presença de erros sistemáticos), e

precisão (com base na distribuição Qui-quadrado, para avaliação dos efeitos dos erros

aleatórios). Ambos os testes realizados com nível de significância de 𝛼 = 10%. Sendo

o modelo considerado acurado para uma determinada classe do PEC-PCD, desde

que aceita a hipótese nula da avaliação de tendência e precisão realizada com base

nas discrepâncias entre as altitudes observadas no Ortomosaico (ℎ0) e as altitudes de

referência (ℎ𝑟) dos Pontos de Verificação (PV) (Equação 1), selecionados da relação

da Tabela 4, pré-sinalizados em campo e georreferenciados com GNSS geodésico,

de onde obtêm-se as estatísticas como média (Equação 2) e desvio padrão (Equação

3), sendo (𝑛) o número de elementos da amostra.

1) ∆ℎ = (ℎ0 − ℎ𝑟)

2) ∆ℎ = 1

𝑛 ∑ 𝑛

𝑖=1 ∆ℎ

3) 𝑆∆ℎ = √1

𝑛−1 ∑ (∆ℎ − ∆ℎ)² 𝑛

𝑖=1

2.5 - Análise de tendência

Na análise de tendência são avaliadas as hipóteses: H0: Se ∆ℎ = 0,

então ℎ não é tendencioso, contra, H1: Se ∆ℎ ≠ 0, então ℎ é tendencioso. A partir do

número de pontos de referência utilizados na análise, obtém-se o valor limite tabelado

𝑡𝑛−1 .𝛼/2. Se o valor do teste t de Student calculado (Equação 4) for inferior ao tabelado,

atendendo a Equação 5, podemos afirmar que o MDT está livre de erros sistemáticos

significativos.

4) 𝑡𝑛 =∆ℎ

𝑆∆ℎ √𝑛

5) |𝑡𝑐𝑎𝑙𝑐| < 𝑡𝑛−1 .𝛼/2

2.6 - Análise de precisão

A análise de precisão foi realizada utilizando o teste Qui-quadrado,

obedecendo aos valores do EP altimétrico (Tabela 2), estabelecidos na ET-ADGV

(DSG, 2011). Para realizar este teste inicialmente calculou-se o erro padrão esperado

(𝜎ℎ ), conforme a Equação 6 e posteriormente aplicou-se um teste de hipótese,

comparando-se o desvio-padrão das discrepâncias com o EP esperado para a classe

do PEC-PCD a qual se deseja testar, H0: 𝑆²∆ℎ= 𝜎ℎ ², contra, H1: 𝑆²∆ℎ > 𝜎ℎ ². Para

atender a precisão de uma determinada classe (A, B, C ou D) o valor do teste Qui-

quadrado calculado 𝑋ℎ², conforme a Equação 7, deve ser inferior ao teste Qui-

quadrado tabelado 𝑥²(𝑛−1.𝛼), de acordo com a Equação 8, permitindo determinar a

escala de representação a qual o MDT se enquadra. Onde 𝑛 é o tamanho da amostra,

s o desvio padrão das discrepâncias e 𝜎 é o EP esperado para uma determinada

classe PEC-PCD (Tabela 02).

6) 𝜎ℎ = 𝐸𝑃𝐴𝑙𝑡 x 𝐸𝑞. 𝑑𝑎𝑠𝑐𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠𝑑𝑒𝑛í𝑣𝑒𝑙

7) 𝑋ℎ² = (𝑛 − 1) 𝑆²∆ℎ

𝜎ℎ ²

8) 𝑋ℎ² ≤ 𝑥²(𝑛−1.𝛼)

3 - Resultados e Discussões

3.1 - Geração das ortofotos

No vôo realizado foram obtidas 302 imagens, sendo todas utilizadas para

a criação ortomosaico. As imagens das bordas do bloco fotogramétrico que

apresentam pequenas distorções foram mantidas. Tais imagens, por causa da

inclinação do VANT, na entrada e saída das faixas, foram tomadas fora da

verticalidade ideal, gerando assim as distorções observadas e comentadas.

O processamento fotogramétrico foi realizado utilizando 5 PC's

distribuídos na área de estudo (Figura 2). Apesar de serem determinados 9 pontos de

apoio (PC e PV) foram utilizados somente 5 PC's no processamento do ortofoto.

Figura 2 – Ortofoto com a distribuição dos Pontos de Controle (PC) e Pontos de verificação

(PV)

3.2 - Avalização da acurácia

Foram coletados somente 9 pontos de apoio (PCs e PVs), dos quais,

foram utilizados 05 PC’s para a orientação absoluta do bloco de imagens e 04 PV’s

para a avalição da acurácia. Sendo assim, inicialmente foram calculadas as

discrepâncias entre as altimetrias observadas na ortofoto e as cotas dos 4 PV’s,

obtidas em campo com GNSS geodésico (Equação 1), bem como sua média e desvio

padrão (Equações 2 e 3), sendo o resultado apresentado na Tabela 3.

Ponto ℎ0 ℎ𝑟 ∆ℎ

1 637.004.000 637.001.011 -0.002989

4 643.318.000 643.296.823 -0.021177

9 638.143.000 638.156.012 0.013012

6 642.819.000 642.822.909 0.003909

Média ∆ℎ - 0,002

Devio Padrão 𝑆∆ℎ 0,0125 Tabela 3 - Estatísticas das discrepâncias

Fonte: Agostinho Prado Alves Junior

Todo o procedimento foi realizado em duas etapas, a primeira emprega

uma distribuição t-Student destinada à verificação da ausência de tendência (erro

sistemático) e a segunda, a distribuição Qui-Quadrado destinada à verificação da

validade do Erro-Padrão (EP) obtido da amostra em relação à precisão requerida para

o produto, EP do PEC-PCD para determinada escala.

Na análise de tendência verificou-se que os valores do t amostral

calculado (Equação 4) para os dois modelos estavam no intervalo de aceitação da

Equação 5, dado pelo valor tabelado de t de Student para um nível de confiança (1 -

α) igual a 90% (α = 0,10), que neste estudo de caso, considerando os 04 pontos de

verificação utilizados na análise obtém-se o valor limite de 𝑡10%(3) igual a 1,638

indicando que os dois modelos testados estão livres de tendência (Tabela 4).

GNSS - RPA

∆ℎ - 0,002

𝑆∆ℎ 0,0125

𝑛 04

𝜎 0,021

𝑡10%(3) 1,638

|𝑡𝑐𝑎𝑙𝑐| 0,32

𝑋²10% (3) 6,2514

𝑋²𝑐𝑎𝑙𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜 1,0630

Classe PEC - PCD A

1:1000 Tabela 4 - Avaliação da acurácia

Fonte: Agostinho Prado Alves Junior

No tocante a precisão relativa, o ortofoto gerado a partir dos dados

obtidos pelo RPA, obtiveram precisão altimétrica compatível com a Classe A do PEC-

PCD para a escala 1:1000. Para tanto foi considerado o limite tabelado de 𝑥² de

6,2514 para uma amostra (𝑛) de tamanho 04, com nível de significância de 10% e 3

graus de liberdade (Tabela 4).

4 – Conclusão

Os resultados apresentados indicam que a geração de modelos

tridimensionais por fotogrametria digital, utilizando RPA, implementado com o

aplicativo Agisfot Photoscan, é um produto com precisão e confiabilidade que atende

os padrões de precisão e acurácia do PEC-PCD classe A para escalas 1:1000. O

PEC-PCD baseia-se no cálculo da precisão e acurácia posicional, que estão

fortemente vinculados ao método de determinação dos pontos de controle e de

verificação.

Neste trabalho foram adotados 9 pontos de apoio que permitiu uma

melhoria significativa a análise da acurácia, no entanto, se houvesse um número maior

de pontos de apoio na área de estudo a exatidão alcançada tenderia a ser maior.

Principalmente se esses pontos de apoio fossem distribuídos nas extremidades da

área, pois evitariam os deslocamentos maiores nestas regiões.

Diante dos resultados expostos ao longo deste trabalho, pode-se

perceber que o objetivo de analisar a acurácia e o número dos pontos de controle foi

alcançado. Verificou-se que a metodologia proposta permitiu avaliação da

acuracidade conforme o padrão descrito no Decreto-lei 89.817/ET-ADGV, e

consequentemente a precisão final da ortofoto gerada. Através desse produto gerado

com as fotos coletadas pelo RPA, verificou-se ser uma técnica muito promissora, pois

além da agilidade e praticidade da operação, nota-se um alto nível de detalhes,

permitindo a identificação nítida de várias informações, podendo serem empregadas

em várias áreas de estudo.

5 - Referências bibliográficas

ANAC - AGÊNCIA NACIONAL DE AVIAÇÃO CIVIL. DRONES - Páginas Temáticas – Drone. ANAC, 2018. Disponível em <http://www.anac.gov.br/assuntos/paginas-tematicas/drones>. Acesso em: 20 mar. 2019. DA SILVA, P. C. R.; O emprego de veículos aéreos não tripulados no Corpo de Bombeiros Militar de Santa Catarina. Trabalho de conclusão do curso de formação de Oficiais do Corpo de Bombeiros Militar do Santa Catarina, Florianópolis - SC, 2015.

DECEA – DEPARTAMENTO DE CONTROLE DO ESPAÇO AÉREO. Portaria DECEA Nº 282/DGCEA, de 22 de dezembro de 2016. Aprova a reedição da ICA 100-40, que trata dos “Sistemas de Aeronaves Remotamente Pilotadas e o Acesso ao Espaço Aéreo Brasileiro”. Publicado no BCA, Brasília, DF, 02 fev. 2017. Diretoria de Serviço Geográfico (DSG). Especificação técnica para a aquisição de dados geoespaciais vetoriais (ET- ADGV). Ministério da Defesa, Exército Brasileiro, Departamento de Ciência e Tecnologia. Brasília – DF, 2ª edição, 2011 Galo, M.; Camargo, P. O. “Utilização do GPS no controle de qualidade de cartas.” Artigo apresentado no 1° Congresso Brasileiro de Cadastro Técnico Multifinalitário, Florianópolis – Brasil, Tomo II, 1994, 41-48 Monico, J. F. G.; Póz, A. P. D.; Galo, M.; Santos, M. C.; Oliveira, L. C. “Acurácia e precisão: revendo os conceitos de forma acurada.” Bol. Ciênc. Geod., sec. Comunicações, Curitiba, v. 15, nº 3, p.469-483, jul-set, 2009 RICARDO BASTOS DE CARVALHO, Lucio; BRILL THUM, Adriane. A Utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT`s) no Georreferenciamento de Imóveis Rurais. In: XXVII CONGRESSO BRASILEIRO DE CARTOGRAFIA, 2017, Escola Naval. A Utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT`s) no Georreferenciamento de Imóveis Rurais [...]. Rio de Janeiro: SBC - Sociedade Brasileira de Cartografia, Geodésia, Fotogrametria, e Sensoriamento Remoto, 2017. Disponível em: http://www.cartografia.org.br/cbc/2017/trabalhos/4/480.html. Acesso em: 20 mar. 2019. SILVA, C. A.; DUARTE, C. R.; SOUTO, M. V. S.; SANTOS, A. L. S.; AMARO, V. E.; BICHO, C. P.; SABADIA, J. A. B. AVALIAÇÃO DA ACURÁCIA DO CÁLCULO DE VOLUME DE PILHAS DE REJEITO UTILIZANDO VANT, GNSS E LiDAR. Boletim de Ciências Geodésicas (Online), v. 22, p. 73-94, 2016. SOPCHAKI, C. H. Influência do N Amostral e das Características do Relevo na Qualidade de Modelos Digitais do Terreno. Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Geografia. 161 f. Curitiba, 2016. SOUSA, A.; SOUSA, J. J.; COSTA, J. DETEÇÃO DE OBJETOS A PARTIR DE IMAGENS OBTIDAS POR VANT. (U. N. de Lisboa, Ed.) In: SEMINÁRIO INTERNACIONAL UAV, Lisboa. Anais... Lisboa: Universidade Nova de Lisboa, 2016. ZANETTI, J. Influência do Número e Distribuição de Pontos de Controle em Ortofotos Geradas a Partir de um Levantamento por Vant. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Viçosa, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil. 84 p. Viçosa, 2018.