O sistema de varredura a LASER aerotransportado é uma tecnologia competitiva para levantamentos que visam à geração de modelos digitais de superfície (MDS) e modelos digitais de terreno (MDT). Esta tecnologia sofreu certa resistência por parte das empresas de aerolevantamento e de alguns usuários, porém vem conquistando o mercado, graças à grande quantidade de trabalhos recentemente publicados. Uma das limitações associadas ao levantamento a LASER é a correta detecção de objetos não pertencentes ao terreno como árvores e edificações. Esses objetos, quando devidamente identificados, são essenciais para várias aplicações como cadastro e avaliação da qualidade cartográfica. Este trabalho propõe uma metodologia de identificação de edificações através da detecção de suas bordas, em uma rede triangular (TIN) construída sobre a nuvem de pontos. A utilização da TIN preserva os valores originais da amostra e, representa o universo real com melhor fidelidade que os modelos matriciais. A detecção é realizada calculando-se as declividades para todos os triângulos da TIN. Após esta etapa, são segmentados todos os triângulos que possuem valor de declividade acima de um limiar, pois representam variações abruptas no terreno, condizentes com edificações. A definição do limiar depende da resolução da nuvem de pontos, padrão de varredura e natureza do terreno. O trabalho apresenta ferramentas preliminares para automatizar a vetorização das bordas detectadas. As edificações extraídas pela metodologia e ferramentas apresentadas, podem ser utilizadas para avaliação da qualidade cartográfica do MDS/MDT. Para isso, compara-se o MDS a um documento cartográfico de referência, e realizam-se testes para: detecção e eliminação de erros grosseiros, detecção de tendências e minimização de erros sistemáticos, testes de precisão e de atendimento ao Padrão de Exatidão Cartográfico (PEC). Após análises, conclui-se que a metodologia de detecção de bordas propostas é eficiente, porém as ferramentas de automatização precisam ser aperfeiçoadas. Conclui-se também que o MDS oriundo do levantamento a LASER tem qualidade cartográfica compatível com o produto cartográfico de referência. Recomenda-se aplicação das metodologias propostas em outros conjuntos de dados.

The airborne LASER scanner is competitive technology for surveys that generates digital surface models (DSM) and Digital Terrain Models (DTM). This technology suffered some resistance by the aerosurvey enterprise (and some users), but is conquering its market share due the amount of papers recently published in this field. A limitation associated with this technique is the correct detection of the offterrain objects, like trees and buildings. These objects, when well identified, are essential to a sort of applications like cadastre e map quality evaluation. This dissertation proposes a methodology to identify buildings by the edge detection of a triangular irregular net (TIN) built over the point cloud. The utilization of TIN preserves the original values, representing the real 3D universe with fidelity despite the raster models. The detection is done calculating the slopes for all triangles of the TIN. After that, the triangles with slope values above a threshold are segmented. The Threshold definition depends on resolution of the point cloud, scan pattern and target behavior. Triangles with high slope values represent hard variation and may mean buildings. This work shows preliminary tools to automate the vectorization of the detected edges. The extracted buildings may be used for map quality evaluation of the DSM/DTM, by comparing it with a reference map. This means: test for detection e elimination of bundles, test for detection and minimization of systematic errors, precision tests and evaluate the meeting the Brazilian cartographic accuracy standard (PEC). Theses analysis concludes that the proposed methodology of edge detection is efficient but the developed tools of automation may be sharpened. Also, concludes that the DSM built with LASER scanner survey is compatible with reference map. Its recommended the application of the methodology on other collections of data.