Obtenção automática da projeção das edificações sobre o solo (footprint) em áreas de favelas: uma abordagem fit for purpose

Abstract

A extração automática de bordas de telhado (roof outlines) a partir de dados LiDAR e imagens aéreas tem sido utilizada para representar edificações e gerar modelos urbanos tridimensionais em áreas formais das cidades, onde as construções apresentam padrões geométricos regulares. Entretanto, a aplicação dessas técnicas em favelas e comunidades urbanas informais ainda é incipiente e trazem desafios adicionais devido à morfologia irregular e à alta densidade das edificações, que desafiam os métodos convencionais de modelagem. Diante dessa lacuna, este trabalho tem por objetivo avaliar a aplicabilidade de técnicas automáticas na extração da projeção bidimensional das edificações sobre o terreno (footprints) em áreas de favela, a partir de dados LiDAR aerotransportados. O estudo utiliza métodos de segmentação da nuvem de pontos baseados em crescimento de regiões orientado por coplanaridade local, identificando superfícies planas a partir da análise das normais. A partir dessas superfícies, realiza-se a extração dos perímetros por abordagem híbrida baseada em a-shape adaptativo, complementada por operações geométricas de recuperação e fusão, com o propósito de gerar bases geométricas compatíveis com a abordagem Fit-for-Purpose (FFP) para estruturação de um Sistema de Informação Geográfica (SIG). As etapas metodológicas incluem o pré-processamento e classificação da nuvem de pontos, o cálculo do Modelo Digital de Superfície Normalizado (MDSN), a extração dos polígonos representativos e a avaliação da aderência geométrica por meio das métricas IoU, F1-Score e Distância de Hausdorff. Sob a perspectiva FFP, o estudo demonstrou uma forma viável de obtenção automática das geometrias das áreas de favela e comunidades urbanas, abrindo novas possibilidades para a estruturação de bancos de dados geoespaciais consistentes e atualizáveis. Esses bancos de dados permitirão estruturar, relacionar e analisar os registros territoriais, promovendo a sistematização das informações e a geração de conhecimento qualificado capaz de subsidiar a formulação de políticas públicas baseadas em evidências, favorecendo o reconhecimento das características e da individualidade de cada território. Essa perspectiva contribui para alinhar as ações municipais aos princípios do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 11 (ODS 11), voltado à promoção de cidades inclusivas, seguras, resilientes e sustentáveis.

Abstract: Automatic extraction of roof outlines from LiDAR data and aerial imagery has been used to represent buildings and generate three-dimensional urban models in formal urban areas, where constructions present regular geometric patterns. However, the application of these techniques in slums and informal urban settlements remains incipient and poses additional challenges due to irregular morphology and the high density of buildings, which challenge conventional modeling methods. In view of this gap, this study aims to evaluate the applicability of automatic techniques for extracting the two-dimensional projection of buildings onto the ground (footprints) in slum areas using airborne LiDAR data. The study employs point-cloud segmentation methods based on region growing guided by local coplanarity, identifying planar surfaces through normal vector analysis. From these surfaces, perimeter extraction is performed using a hybrid approach based on adaptive a-shape, complemented by geometric recovery and fusion operations, with the purpose of generating geometric datasets compatible with the Fit-for-Purpose (FFP) approach for the structuring of a Geographic Information System (GIS). The methodological steps include point-cloud preprocessing and classification, computation of the Normalized Digital Surface Model (nDSM), extraction of representative polygons, and evaluation of geometric agreement using IoU, F1-Score, and Hausdorff Distance metrics. From the FFP perspective, the study demonstrated a viable approach for the automatic acquisition of building geometries in slums and informal settlements, opening new possibilities for the structuring of consistent and updatable geospatial databases. These databases will enable the structuring, integration, and analysis of territorial records, promoting the systematization of information and the generation of qualified knowledge capable of supporting evidence-based public policies, while recognizing the characteristics and individuality of each territory. This perspective contributes to aligning municipal actions with the principles of Sustainable Development Goal 11 (SDG 11), aimed at promoting inclusive, safe, resilient, and sustainable cities.