摘要：Este artigo apresenta um método que realiza a classificação automática dos pontos amostrados por um sistema de varredura a LASER aerotransportado (SVLA). Nesse método são utilizados os autovalores da matriz de variâncias e covariâncias (MVC). Para o cálculo da MVC considera-se uma vizinhança no entorno do ponto de interesse, a qual é determinada com base no conceito de entropia. A classificação é executada comparando os autovalores calculados, referentes a cada ponto e sua vizinhança, com os autovalores das estruturas ou classes predefinidas. Como medida de similaridade utiliza-se a distância euclidiana no espaço dos autovalores e, com o intuito de eliminar os pontos ambíguos, incorporou-se ao método o fator de não ambiguidade (FNA). Para avaliação do método proposto e implementado, utilizou-se um conjunto de dados LASER referente ao município de Presidente Prudente/SP, cuja densidade aproximada é de 8 pontos/m2. Os resultados mostram que mesmo diante da complexidade dos ambientes reais, algumas estruturas foram bem definidas. Com a incorporação do FNA foi possível identificar e eliminar pontos com alta probabilidade de pertencer a duas classes (pontos ambíguos), geralmente amostrados sobre vegetações, regiões com pequena densidade de pontos, próximos das regiões de bordas e sobre linhas de transmissão próximas as edificações. Por meio da avaliação quantitativa verificou-se que a incorporação do FNA ao método de classificação possibilitou diminuir a quantidade de pontos incorretamente classificados, principalmente para os maiores objetos. Além disso, foi possível verificar que o uso do FNA é interessante para áreas de vegetação, uma vez que grande parte dos pontos ambíguos são identificados.
关键词：Classificação de pontos tridimensionais. Análise de componentes principais. Fator de não ambiguidade. Nuvens de pontos LASER.
