BRPI0714260A2

BRPI0714260A2 - sistema de modelaÇço geoespacial e mÉtodos modelaÇço geoespacial

Info

Publication number: BRPI0714260A2
Application number: BRPI0714260-9A
Authority: BR
Inventors: Mark Rahmes; Stephen Connetti; Harlan Yates; Anthony O'neil Smith
Original assignee: Harris Corp
Priority date: 2006-08-09
Filing date: 2007-08-09
Publication date: 2013-06-18
Also published as: JP2010500668A; CA2660343C; WO2008021949A3; CA2660343A1; EP2057606A2; US7292941B1; WO2008021949A2

Abstract

SISTEMA DE MODELAÇAO GEQESPACIAL E MÉTODOS MODELAÇAO GEQESPACIAL. Trata-se de um sistema modelação geoespacial (20) que pode incluir um banco de dados de modelo geoespacial (21) e um processador (22) . O processador (22) pode cooperar com o banco de dados de modelo geoespacial (21) para extrair os dados do solo dos dados da folhagem e das edificações (51), e executar uma pluralidade de operações de filtragem de ruído nos dados da folhagem e das edificações que compreendem uma primeira filtragem de tolerância ampla para determinar uma estimativa inclusiva de localizações das edificações e uma segunda filtragem de tolerância estrita filtra para reduzir as localizações de edificações falsas. O processador (22) também pode cooperar com o banco de dados de modelo geoespacial (21) para executar pelo menos uma operação da recuperação de borda para compensar os perimetros ruidosos das edificações, e separar os dados da folhagem dos dados das edificações com base nas operações de filtragem de ruído e em pelo menos uma operação de recuperação de borda.

Description

SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL E MÉTODOS MODELAÇÃO GEOESPACIAL

A presente invenção refere-se ao campo de modelação

1 topográfica, e, mais particularmente, a sistemas de modelação geoespacial e aos métodos relacionados.

Os modelos topográficos de áreas geográficas podem ser utilizados para muitas aplicações. Por exemplo, os modelos topográficos podem ser utilizados em simuladores de vôo e para o planejamento de missões militares. Além disso,

os modelos topográficos de estruturas sintéticas (por exemplo, cidades) podem ser extremamente úteis em aplicações tais como a colocação de antenas celulares, o planejamento urbano, a prontidão e a análise de desastres, e o mapeamento, por exemplo.

Vários tipos e métodos para a produção de modelos

topográficos estão sendo utilizados atualmente. Um modelo topográfico comum é o mapa de elevação digital (MED). Um MED é uma representação de matriz amostrada de uma área geográfica que pode ser gerada em uma forma automatizada por

2 0 um computador. Em um MED, os pontos das coordenadas são

providos para que correspondam com um valor da altura. Os MEDs são tipicamente utilizados na modelação do terreno onde as transições entre elevações diferentes (por exemplo, vales, montanhas, etc.) são geralmente suaves de uma a seguinte.

Isto é, os MEDs tipicamente modelam o terreno como uma pluralidade de superfícies curvas e quaisquer descontinuidades entre as mesmas são desse modo "suavizadas". Desse modo, em um MED típico nenhum objeto distinto está presente no terreno.

3 0 Um produto de modelação de local tridimensional

particularmente vantajoso é o RealSite® da Cessionária da presente invenção, Harris Corp. O RealSite® pode ser utilizado para registrar imagens sobrepostas de uma área geográfica de interesse, e extrai MEDs de alta resolução utilizando técnicas de visualização estéreo e nadir. O RealSite® provê um processo semi-automatizado para a produção ■ de modelos topográficos tridimensionais (3D) de áreas geográficas, incluindo cidades, que têm texturas e limites de estrutura precisos. Além disso, os modelos do RealSite® são geoespacialmente precisos. Isto é, a localização de qualquer ponto dentro do modelo corresponde a uma localização real na área geográfica com uma exatidão muito alta. Os dados utilizados para gerar os modelos do RealSite® podem incluir a fotografia aérea e satélites, a detecção eletro-óptica, infravermelha, e a detecção e variação da luz (LIDAR).

Uma outra abordagem vantajosa para a geração de modelos de locais em 3D é apresentada na patente norte- americana n° . 6.654.690 concedida a Rahmes et al. , a qual também é cedida à cessionário da presente invenção e aqui incorporado em sua totalidade a título de referência. Esta patente apresenta um método automatizado para produzir um modelo topográfico de uma área que inclui o terreno e as edificações no mesmo com base em dados aleatoriamente espaçados da elevação versus a posição. O método inclui o processamento dos dados aleatoriamente espaçados para gerar dados entrelaçados da elevação versus a posição que se conformam a uma grade de posição predeterminada, o •25 processamento dos dados entrelaçados para distinguir os dados das edificações dos dados do terreno, e a execução da extração de polígonos para que os dados das edificações para produzir o modelo topográfico da área incluindo o terreno e as edificações no mesmo. Um aspecto potencialmente desafiador da geração de

modelos geoespaciais tais como MEDS é a distinção de tipos diferentes de dados geoespaciais, por exemplo, dados da folhagem e dados das edificações. Isto ocorre porque a folhagem, tais como árvores, resulta em dados ruidosos (por exemplo, dados de LIDAR) por causa das alturas e dos contornos variados das folhas, etc. Muito embora as f edificações geralmente propiciem dados relativamente suaves rumo aos centros das edificações, as bordas das edificações onde ocorre uma transição do telhado ao solo também produzem freqüentemente dados ruidosos. Além disso, a folhagem é freqüentemente colocada diretamente adjacente a ou se sobrepondo a edificações, o que torna a distinção da utilização das duas técnicas de processamento por computador automatizado particularmente desafiadoras. Em conseqüência disto, se um operador quiser separar os dados da folhagem e das edificações para obter um modelo de apenas um ou outro tipo de dados, o operador pode ter que desenhar manualmente a folhagem e as edificações em uma cena de dados de imagem bruta. No entanto, isto pode ser extremamente demorado, e desse modo com um custo proibitivo em muitas aplicações.

Em vista dos antecedentes acima, portanto, um objetivo da presente invenção consiste na apresentação de um sistema de modelação geoespacial que tem características de separação de tipos de dados geoespaciais automatizada e os métodos relacionados.

Estes e outros objetivos, características e vantagens são providos por um sistema de modelação *25 geoespacial que pode incluir um banco de dados de modelo geoespacial e um processador. Mais particularmente, o processador pode cooperar com o banco de dados de modelo geoespacial para extrair os dados do solo dos dados da folhagem e das edificações, e executar uma pluralidade de 3 0 operações de filtragem de ruído nos dados da folhagem e das edificações que compreendem uma primeira filtragem de tolerância ampla para determinar uma estimativa inclusiva de localizações das edificações, e uma segunda filtragem de tolerância estrita para reduzir as localizações de edificações falsas. 0 processador também pode cooperar com o banco de dados de modelo geoespacial para executar pelo menos i uma operação de recuperação de borda para compensar os perímetros ruidosos da edificação, e separar os dados da folhagem dos dados das edificações com base nas operações de filtragem de ruído e pelo menos em uma operação de recuperação de borda.

Além disso, o processador também pode executar uma operação de mascaramento com base na estimativa inclusiva das localizações das edificações para gerar dados das edificações mascarados. Além disso, o processador também pode executar uma terceira filtragem com base nos dados das edificações mascarados e na saída da segunda filtragem de tolerância estrita.

Cada um dos dados da folhagem e os dados das edificações podem incluir as elevações associadas com os respectivos pontos de localização. Dessa maneira, a pluralidade de operações de filtragem de ruído pode incluir a determinação de uma respectiva diferença de elevação de ponto central para cada ponto de localização e com base em uma soma das diferenças entre as elevações de um determinado ponto de localização e uma pluralidade de pontos de localização vizinhos. A título de exemplo, a pluralidade de pontos de μ25 localização vizinhos pode consistir em oito pontos de localização vizinhos. Além disso, a pluralidade de operações de filtragem de ruído também pode incluir a determinação de uma respectiva diferença de elevação de pontos vizinhos para cada par de pontos de localização adjacentes com base em uma 3 0 soma das diferenças entre as elevações das respectivas diferenças de elevação de ponto central para os pontos adjacentes da posição.

A pluralidade de operações de filtragem de ruído também pode incluir a substituição seletiva dos pontos de dados da folhagem e das edificações por pontos nulos com base em pelo menos uma soma da operação das diferenças e um limite t da diferença de elevação. Além disso, o sistema de modelação geoespacial também pode incluir um monitor acoplado ao processador para exibir pelo menos um dos dados da folhagem e das edificações separados.

Um aspecto do método de modelação geoespacial pode incluir a extração dos dados do solo dos dados da folhagem e das edificações utilizando um processador, e a execução de uma pluralidade de operações de filtragem de ruído nos dados da folhagem e das edificações utilizando o processador, as quais compreendem uma primeira filtragem de tolerância ampla para determinar uma estimativa inclusiva das localizações das edificações e uma segunda filtragem de tolerância estrita para reduzir as localizações de edificações falsas. O método também pode incluir a execução de pelo menos uma operação de recuperação de borda para compensar os perímetros ruidosos das edificações utilizando o processador, e a separação dos dados da folhagem dos dados das edificações utilizando o processador com base nas operações de filtragem de ruído e pelo menos em uma operação de recuperação de borda.

Uma mídia que pode ser lida por computador que tem módulos executáveis em computador pode incluir um módulo de >25 banco de dados de modelo geoespacial e um módulo de processamento. O módulo de processamento pode cooperar com o banco de dados de modelo geoespacial para extrair os dados do solo dos dados da folhagem e das edificações, e executar uma pluralidade de operações de filtragem de ruído nos dados da folhagem e das edificações, as quais compreendem uma primeira filtragem de tolerância ampla para determinar uma estimativa inclusiva de localizações das edificações e uma segunda filtragem de tolerância estrita para reduzir as localizações de edificações falsas. O módulo de processamento também pode cooperar com o banco de dados de modelo geoespacial para executar pelo menos uma operação de recuperação de borda para compensar os perímetros ruidosos das edificações, e separar os dados da folhagem dos dados das edificações com base nas operações de filtragem de ruído e pelo menos em uma operação de recuperação de borda.

A FIGURA 1 é um diagrama de blocos esquemático de um sistema de modelo geoespacial de acordo com a invenção.

A FIGURA 2 é um fluxograma que ilustra um método de

modelação geoespacial de acordo com a invenção para separar dados geoespacial das edificações e da folhagem.

As FIGURAS 3-5 são vistas de grade em 3D que ilustram a soma das operações de filtragem da diferença de

acordo com o método da FIGURA 2.

As FIGURAS 6-15 são uma série de cópias de tela que ilustram vários aspectos do método da FIGURA 2.

A presente invenção será descrita agora de maneira mais ampla em seguida com referência aos desenhos em anexo,

2 0 nos quais as realizações preferidas da invenção são

mostrados. A presente invenção pode, no entanto, ser abrangida em muitas formas diferentes e não deve ser interpretada como limitada às realizações aqui apresentadas.

Ao invés disto, estas realizações são fornecidas de

modo que esta descrição seja integral e completa, e irão comunicar totalmente o âmbito da invenção aos elementos versados na técnica. Os números semelhantes referem-se aos elementos semelhantes em todas elas.

Com referência inicialmente à FIGURA 1, um sistema

3 0 de modelação geoespacial 2 0 inclui de maneira ilustrativa um

banco de dados de modelo geoespacial 21 e um processador 22 que pode ser vantajosamente utilizado para separar tipos diferentes de dados geoespaciais, tais como dados das edificações e da folhagem, por exemplo. A titulo de exemplo, o processador 22 pode ser uma unidade de processamento central (CPU) de um PC, Mac, ou uma outra estação de trabalho de computação, por exemplo. Um monitor 23 também pode ser acoplado ao processador 22 para exibir os dados da modelação geoespacial, tal como será discutido mais adiante. O processador 22 pode ser implementado utilizando uma combinação de componentes/módulos de hardware e software para executar as várias operações que serão discutidas mais adiante, tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica.

A título de exemplo, os dados geoespaciais podem ser capturados utilizando várias técnicas tais como a formação de imagem estéreo-óptica, a Detecção e Variação da Luz (LIDAR) , Radar de Abertura Sintética Interferométrico (IFSAR), etc. Falando de maneira geral, os dados serão capturados de vistas aéreas (por exemplo, nadir) da área geográfica de interesse por aviões, satélites, etc., tal como deve ser apreciado pelos elementos versados na técnica. No 2 0 entanto, as imagens oblíquas de uma área geográfica de interesse também podem ser utilizadas além (ou em vez) das imagens nadirais para adicionar detalhes tridimensionais adicionais a um modelo geoespacial. Os dados da imagem bruta capturados utilizando LIDAR, etc., podem ser processados a <25 montante do banco de dados de modelo geoespacial 21 em um formato desejado, tal como um modelo de elevação digital (MED), ou isto pode ser feito pelo processador 22.

Retornando adicionalmente às FIGURAS 2 a 15, agora é descrito um método para separar dados da folhagem de dados das edificações utilizando o sistema 20. Inicialmente, é gerado um MED 50 (FIGURA 6) de uma determinada área ou cena geográfica de interesse, no bloco 30. A título de exemplo, o sistema RealSite® descrito acima ou o sistema apresentado na patente norte-americana n°. 6.654.690 pode ser utilizado para gerar o MED inicial. Naturalmente que outras abordagens apropriadas para a geração de MEDs também podem ser utilizadas. 0 MED 50 pode ser gerado por um outro computador e ser armazenado no banco de dados de modelo geoespacial 21, ou pode ser criado pelo processador 22 com base nos dados geoespaciais "brutos" (por exemplo, dados de LIDAR, etc.) armazenados no banco de dados. O MED 50 inclui de maneira ilustrativa os dados do terreno (isto é, o solo), das edificações, e da folhagem. Além disso, em algumas aplicações é desejável separar um destes tipos de dados, tais como os dados das edificações ou da folhagem, do restante dos dados de MED de modo que eles possam ser vistos e/ou processados individualmente.

Para esta finalidade, uma primeira etapa de

extração dos dados do solo dos dados da folhagem e das edificações é executada pelo processador 22, no bloco 31, para gerar os dados da folhagem e das edificações 51. Tal como deve ser apreciado pelos elementos versados na técnica, 2 0 os dados da folhagem, da edificação e do solo incluem elevações ou alturas associadas com os respectivos pontos ou pinos de localização.

Depois da extração do solo, uma primeira operação de filtragem é executada nos dados da folhagem e das <25 edificações 51 utilizando uma primeira filtragem de tolerância ampla para determinar uma estimativa inclusiva das localizações 52 da edificação, no bloco 32. Com referência mais particularmente à FIGURA 3, a operação de filtragem inclui a definição de um ponto de localização central 4 5 e seus pontos de localização vizinhos 46. Então, o processador 22 executa uma soma da operação das diferenças que inclui a determinação de uma respectiva diferença da elevação de ponto central 4 5 com base em uma soma das diferenças entre as elevações de ponto central e os pontos de localização vizinhos 46, onde:

11

Diferença central Σ Σ |xi,j - x0,0| (1)

i = 1 j = 1

Na realização ilustrada, são utilizados oito pontos de localização vizinhos 46, mas em outras realizações mais ou menos pontos de localização vizinhos podem ser utilizados. A soma descrita acima da operação das diferenças é executada para cada um dos pontos de localização dos dados da folhagem e das edificações dentro do MED. Isto é, cada ponto de localização é definido como um centro e a soma das diferenças com respeito aos seus pontos de localização vizinha são determinados de acordo com a equação (1). A operação de filtragem também inclui a

determinação de uma respectiva diferença de elevação de pontos vizinhos 4 6 para cada par de pontos de localização adjacentes com base em uma soma das diferenças entre as elevações das respectivas diferenças de elevação de ponto central para os pontos de localização adjacentes. Isto é, dado dois pontos de localização adjacentes, uma soma das diferenças é determinada entre as duas elevações de ponto de localização em relação às elevações de pontos de localização originais (FIGURA 4) . No presente exemplo, vai haver oito ^25 diferenças vizinhas não-triviais para cada ponto de localização central, onde:

1 1

Diferença de vizinhosdi, dj = Σ Σ |xi,j - xi + di, j + dj I (2)

i = 1 j = 1

Uma vez que as diferenças da elevação dos pontos vizinhos são determinadas, então são identificados seis pontos adjacentes que não estão em uma diagonal primária (indicada por sombreamento na em FIGURA 5(a)) para um determinado ponto central 45. A diferença dos oito vizinhos é então determinada para cada um dos seis pontos adjacentes (FIGURA 5 (b) ) , uma vez que é uma diferença central de cada conjunto das oito diferenças vizinhas (FIGURA 5 (c)) . Uma auto-similaridade é determinada como a menor diferença central, onde os valores mais elevados correspondem às diferenças maiores.

A operação de filtragem descrita acima permite uma estimativa "grosseira" da folhagem no MED 51 dos dados das edificações e da folhagem, que podem então ser separados dos dados das edificações para obter a estimativa inclusiva das localizações 52 das edificações. Apresentado

alternativamente, a utilização de uma filtragem de tolerância ampla irá identificar uma parcela grande da folhagem, mas irá permitir intencionalmente que alguns dados da folhagem permaneçam (os quais aparecem como pontos pequenos ou salpicos na FIGURA 7) de modo que poucos ou nenhum dos dados das edificações sejam excluídos.

Em seguida, uma operação de subtração de MED é executada, no bloco 33, na qual a estimativa inclusiva das localizações 52 das edificações é "subtraída" dos dados das edificações e da folhagem 51 para obter uma estimativa preliminar da folhagem 53. 0 processador 22 pode então começar as operações de recuperação de borda, tal como indicado pela caixa tracejada 34 na FIGURA 2, para compensar os perímetros ruidosos das edificações. Mais particularmente, a primeira operação de recuperação de borda inclui uma expansão nula na estimativa inclusiva das localizações 52 da edificação, no bloco 35, para remover os restos da folhagem (isto é, os salpicos) (FIGURA 9) , e produzir uma estimativa das edificações sem salpicos 54. O processador 22 pode então executar uma operação de preenchimento com pontos nulos na estimativa das edificações sem salpicos 54 para gerar uma máscara dos dados das edificações 55 (FIGURA 10) . Isto é, o preenchimento das lacunas aproxima as formas geométricas das edificações, que são mostradas na FIGURA. 11. A máscara dos dados das edificações 55 e a estimativa preliminar da folhagem 53 são utilizadas então para executar um ponto na operação de polifiltragem para gerar uma estimativa incrementada da folhagem 56. Uma operação seguinte de recuperação de borda inclui uma operação de subtração de MED, ou seja, a subtração da estimativa incrementada da folhagem 56 dos dados das edificações e da folhagem 51 para obter uma estimativa incrementada dos dados das edificações, no bloco 38. As operações descritas acima de recuperação de borda podem então ser repetidas um ou mais vezes, dependendo da exatidão desejada para uma determinada implementação, para produzir uma máscara final dos dados das edificações 57 que serão utilizados em uma etapa posterior. Além disso, a segunda filtragem de tolerância

estrita também é executada nos dados das edificações e da folhagem 51 para reduzir as localizações de edificações falsas, e esta filtragem produz uma segunda estimativa dos dados das edificações 58, no bloco 39. Mais particularmente, ■'25 a segunda operação de filtragem é similar à primeira operação de filtragem descrita acima com referência às FIGURAS 3-5, mas é utilizada uma tolerância mais apertada ou mais estrita. Os valores relativos dos limites de tolerância estrita e ampla utilizados nas operações de filtragem podem ser 3 0 determinados com base em fatores tais como o tipo de dados que estão sendo processados, a definição dos dados, e a exatidão desejada dos dados das edificações e/ou da folhagem resultantes, por exemplo, tal como será apreciado pelos elementos versados na técnica.

Uma operação de subtração de MED é então executada com base nos dados das edificações e da folhagem 51 e na segunda estimativa dos dados das edificações 58 para obter uma segunda estimativa dos dados da folhagem 59, no bloco 40 (FIGURA 13). Um outro ponto na operação de polifiltragem é então executado, no bloco 41, com base na segunda estimativa dos dados da folhagem 5 9 e na máscara final dos dados das edificações 57 para produzir uma estimativa final dos dados da folhagem 60. Então, uma outra operação de subtração de MED pode ser executada utilizando os dados das edificações e da folhagem 51 e a estimativa final dos dados da folhagem 60 para gerar uma estimativa final 61 dos dados das edificações, no bloco 42. 0 processador 22 pode então exibir seletivamente os dados da folhagem 60 separados finais ou os dados das edificações 61 finais no monitor 23, ou eles podem ser armazenados para processamento ou uso posterior.

Resumidamente, a abordagem descrita acima utiliza vantajosamente uma diferença de ponto de localização central

2 0 das diferenças vizinhas como uma métrica de ruido, bem como

uma rotina de recuperação de borda para compensar os parâmetros ruidosos das edificações. Além disso, o uso de uma tolerância ampla para obter uma idéia geral de onde estão as edificações, e então uma tolerância estrita para ajudar a ^25 reduzir as mudanças de edificações falsas, ainda confere mais exatidão. No entanto, deve ser apreciado que em determinadas realizações algumas das operações descritas acima podem ser omitidas ou executadas em uma ordem diferente do que foi mostrado ou descrito.

3 0 A abordagem descrita acima pode propiciar

vantajosamente a capacidade de detectar e/ou distinguir automaticamente a folhagem do terreno subjacente e de estruturas feitas pelo homem (isto é, edificações) dentro de um MED, e as modela separadamente. Ela também pode permitir a modelação da folhagem como ponto em 3D (isto é, voxels) , bem como a modelagem de estruturas feitas pelo homem e terreno como polígonos.

Claims

1. SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, caracterizado pelo fato de compreender: um banco de dados de modelo geoespacial; e um processador que coopera com o dito banco de dados de modelo geoespacial para: extrair os dados do solo dos dados da folhagem e das edificações, executar uma pluralidade de operações de filtragem de ruído nos dados da folhagem e das edificações, as quais compreendem uma primeira filtragem de tolerância ampla para determinar uma estimativa inclusiva de localizações das edificações e uma segunda filtragem de tolerância estrita para reduzir as localizações de edificações falsas, executar pelo menos uma operação de recuperação de borda para compensar os perímetros ruidosos das edificações, e separar os dados da folhagem dos dados das edificações com base nas operações de filtragem de ruído e pelo menos em uma operação de recuperação de borda.

2. SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o dito processador também executa uma operação de mascaramento baseada na estimativa inclusiva das localizações das edificações para gerar dados das edificações mascarados.

3. SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o dito processador também executa uma terceira filtragem com base nos dados das edificações mascarados e na saída da segunda filtragem de tolerância estrita.

4. SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que cada um dos dados da folhagem e os dados das edificações compreendem as elevações associadas com os respectivos pontos de localização; e em que a pluralidade de operações de filtragem de ruído compreende a determinação de uma respectiva diferença de elevação de ponto central para cada ponto de localização e com base em uma soma das diferenças entre as elevações de um determinado ponto de localização e uma pluralidade de pontos de localização vizinhos.

5. SISTEMA DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de operações de filtragem de ruído também compreende a determinação de uma respectiva diferença de elevação de pontos vizinhos para cada par de pontos de localização adjacentes com base em uma soma das diferenças entre as elevações das respectivas diferenças de elevação de ponto central para os pontos de localização adjacentes.

6. MÉTODO DE MODELAÇÃO GEOESPACIAL, caracterizado pelo fato de compreender: a extração de dados do solo dos dados da folhagem e das edificações utilizando um processador; a execução de uma pluralidade de operações de filtragem de ruído nos dados da folhagem e das edificações utilizando o processador, a qual compreende uma primeira filtragem de tolerância ampla para determinar uma estimativa inclusiva das localizações das edificações e uma segunda filtragem de tolerância estrita para reduzir as localizações de edificações falsas; a execução de pelo menos uma operação de recuperação de borda para compensar os perímetros ruidosos das edificações utilizando o processador; e a separação dos dados da folhagem dos dados das edificações utilizando o processador com base nas operações de filtragem de ruído e pelo menos em uma operação de recuperação de borda.

7. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de compreender adicionalmente a execução de uma operação de mascaramento utilizando o processador com base na estimativa inclusiva das localizações das edificações para gerar dados das edificações mascarados.

8. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que cada um dos dados da folhagem e dos dados das edificações compreendem as elevações associadas com os respectivos pontos de localização; e em que a pluralidade de operações de filtragem de ruido compreende a determinação de uma respectiva diferença de elevação de ponto central para cada ponto de localização e com base em uma soma das diferenças entre as elevações de um determinado ponto de localização e uma pluralidade de pontos de localização vizinhos.

9. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de operações de filtragem de ruido compreende adicionalmente a determinação de uma respectiva diferença de elevação de pontos vizinhos para cada par de pontos de localização adjacentes com base em uma soma das diferenças entre as elevações das respectivas diferenças de elevação de ponto central para os pontos de localização adjacentes.

10. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de operações de filtragem de ruido compreende adicionalmente a substituição seletiva dos pontos de dados da folhagem e das edificações por pontos nulos com base em pelo menos uma soma das diferenças de operação e um limite da diferença de elevação.