@InProceedings{FrancoNaimRibe:2023:DrViCo,
               author = "Franco, Guilherme Gandra and Naime, Andr{\'e} Luiz Fonseca and 
                         Ribeiro, S{\'o}nia Maria Carvalho",
          affiliation = "{Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)} and {Instituto 
                         Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais 
                         Renov{\'a}veis (IBAMA)} and {Universidade Federal de Minas Gerais 
                         (UFMG)}",
                title = "Drones e vis{\~a}o computacional na modelagem de 
                         superf{\'{\i}}cies para avalia{\c{c}}a{\~o} do potencial de 
                         gera{\c{c}}{\~a}o de energia fotovoltaica em telhados urbanos",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e155762",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 20. (SBSR)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "solares, fotogrametria, energia fotovoltaica, Solar roof, 
                         photogrammetry, photovoltaic energy.",
             abstract = "A modelagem tridimensional de centros urbanos permite, dentre 
                         in{\'u}meras aplica{\c{c}}{\~o}es, o dimensionamento do 
                         potencial de energia fotovoltaica irradiado de cada 
                         edifica{\c{c}}{\~a}o contida naquele espa{\c{c}}o. O elevado 
                         custo de obten{\c{c}}{\~a}o destes dados, comumente registrados 
                         pelos sensores LiDAR, atua como um entrave na replicabilidade 
                         destas an{\'a}lises em diversos munic{\'{\i}}pios. O presente 
                         estudo pretende checar a qualidade posicional de uma metodologia 
                         modeladora de superf{\'{\i}}cies alternativa considerada de 
                         baixo custo e dimensionar o potencial de gera{\c{c}}{\~a}o de 
                         energia fotovoltaica na vila de pescadores Picinguaba, em 
                         Ubatuba-SP. O algoritmo de vis{\~a}o computacional selecionado 
                         foi o Structure from Motion (SfM), que atua a partir de uma 
                         cole{\c{c}}{\~a}o de imagens sobrepostas capturadas por Drones. 
                         A qualidade posicional dos dados foi checada a partir de 
                         instrumenta{\c{c}}{\~a}o topogr{\'a}fica (esta{\c{c}}{\~a}o 
                         total e GNSS). ABSTRACT: 3D modeling of urban regions allows, 
                         among countless applications, the estimation of the photovoltaic 
                         energy potential of each building in a given area. The high cost 
                         for obtaining these data, commonly by LiDAR sensors, is an 
                         obstacle in the replicability of these analyzes in several cities. 
                         This work intends to assess the positional quality of an 
                         alternative method considered low cost and to measure the 
                         potential of photovoltaic energy generation in the fishing village 
                         of Picinguaba, Ubatuba-SP. The computer vision algorithm selected 
                         was Structure from Motion (SfM), which works from a collection of 
                         overlaid images captured by Drones. The positional quality of the 
                         data was checked using topographic instrumentation (total station 
                         and GNSS).",
  conference-location = "Florian{\'o}polis",
      conference-year = "02-05 abril 2023",
                 isbn = "978-65-89159-04-9",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP6W34M/48UQUMP",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/48UQUMP",
           targetfile = "155762.pdf",
                 type = "VANTs, videografia e alta resolu{\c{c}}{\~a}o",
        urlaccessdate = "29 jun. 2024"
}