Monitoramento de Pontes e Viadutos com Uso de Veículo Aereo Não Tripulado (Vant): Estudos de Caso
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v18.4.p2864-2881Palavras-chave:
VANT, Inspeção visual, . Manifestações patológicas, Pontes, ViadutosResumo
A inspeção tradicional de pontes e viadutos é uma atividade desafiadora devido à segurança, acessibilidade e custo. Os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) vêm ganhando cada vez mais relevância como um novo mecanismo de aquisição de dados e inspeções visuais, oferecendo métodos mais rápidos e seguros. Este trabalho teve como objetivo um estudo exploratório da utilização de VANTs como ferramenta para inspeção visual de manifestações patológicas em pontes e viadutos. A metodologia incluiu a pesquisa experimental de dois estudos de caso, desenvolvendo para esses fins o protocolo de atividades, onde foram contempladas as etapas de planejamento de voo, coleta e processamento de imagens. Os resultados demonstraram a viabilidade técnica e eficiência do processo de inspeção, possibilitando a geração de ativos visuais para detecção de manifestações patológicas utilizando modelos obtidos através do software Agisoft MetaShape destacando o melhor desempenho do modelo ortomosaico quando comparado às fotografias digitais e modelos 3D. A principal contribuição deste estudo é a validação do pacote tecnológico desenvolvido para auxiliar no diagnóstico de manifestações patológicas do protocolo para inspeções de pontes e viadutos utilizando VANTs, bem como uma análise comparativa dos ativos visuais gerados.
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Referências
AGISOFT PhotoScan. User Manual: Professional edition, Verszoion 1.4. 2021. 187 p.
Ameli, Z., Aremanda, Y., Friess, W. A., & Landis, E. N. (2022). Impact of UAV hardware options on bridge inspection mission capabilities. Drones, 6(3), 64.
ALIYARI, M.; ASHRAFI, B.; AYELE, Y.Z. Drone-based bridge inspection in harsh operating environment: Risks and safeguards. International Journal of Transport Development and Integration,2021.
ANGELOV, A. Sense and avoid in UAS : research and applications. First edition.United Kingdom: Wiley,2012.
BENTO, A. J. Avaliação do estado de conservação de viadutos em concreto armado: estudo de caso da ferrovia Recife/Gravatá - PE. Recife,2021. 177 p. Dissertação (mestrado) – Escola Politécnica, Universidade de Pernambuco.
Capacci, L., Biondini, F., & Frangopol, D. M. (2022). Resilience of aging structures and infrastructure systems with emphasis on seismic resilience of bridges and road networks. Resilient Cities and Structures, 1(2), 23-41.
Carrivick, J. F.; Smith, M. W.; Quincey, D. J., 2016. Structure from motion in the geoscences: John Wiley.
DORAFSHAN, S.; THOMAS, R. J.,; MAGUIRE, M. Comparison of deep convolutional neural networks and edge detectors for image-based crack detection in concrete. Construction and Building Materials, 186, 1031–1045. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2018.08.011. 2018.
DUQUE, L. and SEO, J. and WACKER, J., Bridge Deterioration Quantification Protocol Using UAV. Journal of Bridge Engineering, v. 23(10) 2018.
Ellenberg, A. and Kontsos, A. and Moon, F. and Bartoli, I., Bridge related damage quantification using unmanned aerial vehicle imagery. Structural Control and Health Monitoring
Feroz, S., & Abu Dabous, S. (2021). Uav-based remote sensing applications for bridge condition assessment. Remote Sensing, 13(9), 1809.
GROETELAARS, N. J.; AMORIM, A. L. Dense Stereo Matching (DSM): conceitos, processos e ferramentas para criação de nuvens de pontos por fotografias. In: SIGRADI 2012 - CONGRESO DE LA SOCIEDAD IBEROAMERICANA DE GRÁFICA DIGITAL, 2012, Fortaleza. SIGraDi 2012 [Proceedings of the 16th Iberoamerican Congress of Digital Graphics], 2012. p. 361-365.
HELENE, P.; PEREIRA, F. Rehabilitación y mantenimiento de estructuras de concreto. São Paulo, Brasil, 2007.
Huh, J., Doan, N. S., Ta, Q. T., & Haldar, A. (2023). Detection of deteriorations in both bottom and top of concrete bridge decks during blind time windows from thermographic inspections of shaded side. NDT & E International, 138, 102871.
IRIZARRY, J.; COSTA, D. B. Exploratory Study of Potential Applications of Unmanned Aerial Systems for Construction Management Tasks. Journal of Management in Engineering. 1 May 2016, Vol.32(3). Atlanta, 2016.
Isailović, D., Stojanovic, V., Trapp, M., Richter, R., Hajdin, R., & Döllner, J. (2020). Bridge damage: Detection, IFC-based semantic enrichment and visualization. Automation in Construction, 112, 103088.
JUNG, H.-J. and Lee, J.-H. and Yoon, S. and Kim, I.-H. Bridge inspection and condition assessment using unmanned aerial vehicles (UAVs): Major challenges and solutions from a practical perspective. Smart Structures and Systems, 2019.
Kaewunruen, S., Sresakoolchai, J., Ma, W., & Phil-Ebosie, O. (2021). Digital twin aided vulnerability assessment and risk-based maintenance planning of bridge infrastructures exposed to extreme conditions. Sustainability, 13(4), 2051.
KIM, H. and Sim, S.H. and Cho, S. Unmanned aerial vehicle (UAV)-powered concrete crack detection based on digital image processing. International Conference on Advances in Experimental Structural Engineering, 2016. Vol. 23 (9), p. 1168-1179.
Lee, J. H.; Yoon S.; Kim B.; Gwon G. H.; Kim, I. H.; Jung, H. J.; A new image-quality evaluating and enhancing methodology for bridge inspection using an unmanned aerial vehicle. Smart Structures and Systems, Vol. 27, No. 2 (2021) 209-226. Korea,2021.
LIMA, M. I. S. C. ; COSTA, D. B. . Recomendações e boas práticas para a integração do monitoramento da segurança com drone ao planejamento e controle da segurança de obras. AMBIENTE CONSTRUÍDO (ONLINE), v. 23, p. 213-231, 2023.
Liu, Yu-Fei and Nie, Xin and Fan, Jian-Sheng and Liu, Xiao-Gang. Image-based crack assessment of bridge piers using unmanned aerial vehicles and three-dimensional scene reconstruction. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering,2020.
MADER, D.; BLASKOW, R.; WESTFELD, P.; WELLER, C. Potential of UAV-Based laser scanner and multispectral camera data in building inspection. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives. Vol.2016-, pp.1135-1142. Praga, 2016.
Mansuri, L. E., & Patel, D. A. (2022). Artificial intelligence-based automatic visual inspection system for built heritage. Smart and Sustainable Built Environment, 11(3), 622-646.
MELO JR, C. M.., Metodologia para geração de mapas de danos de fachadas a partir de fotografias obtidas por veículo aéreo não tripulado e processamento digital de imagens. Brasilia, 2016. 408p. Tese (Doutorado) – Facultade de Tecnologia, Universidade de Brasília.
MENDES, P. T. C. Contribuições para um modelo de gestão de pontes de concreto aplicado à rede de rodovias brasileiras. 2009, 235 f. Tese (Doutorado) – Escola Politécnica, da Universidade de São Paulo, São Paulo, 2009.
MILITITSKY, Jarbas; CONSOLI, Nilo Cesar; SCHNAID, Fernando. Patologia das fundações. 1 ed. São Paulo: Ed. Oficina de Textos, 2008. 207 p.
MOOMEN, A. W.; BERTOLOTTO, M.; LACROIX, P.; JENSEN, D. Landscape assessment for sustainable resettlement of potentially displaced communities in Ghana's emerging northwest gold province. Journal of Cleaner Production. 2016, v.133(1). Pp 701-711.
MORGENTHAL, G; HALLERMANN, N. Quality Assessment of Umanned Aerial Vehicle (UAV) Based Visual Inspection of Structures. Journal of Advances in Structural Engineering. Mar 2014, Vol.17(3), pp.289-302. Weimar, 2014.
NAKAO, M. ; HASEGAWA, E.; KUDO, T.; SAWASAKI N. Development of a Bridge Inspection Support Robot System Using Two-Wheeled Multicopters. Journal of Robotics and Mechatronics Vol.31 No.6,2019.
Nasr, A., Björnsson, I., Honfi, D., Larsson Ivanov, O., Johansson, J., & Kjellström, E. (2021). A review of the potential impacts of climate change on the safety and performance of bridges. Sustainable and Resilient Infrastructure, 6(3-4), 192-212.
PIERROT-DESEILLIGNY, M.; DE LUCA, L.; REMONDINO, F. Automated image-based procedures for accurate artifacts 3D modeling and orthoimage generation. Geoinformatics CTU FCE. 2011. Disponível em: . Acesso em: 10 mai. 2021.
REAGAN, D; SABATO, A; NIEZRECKI, C. Feasibility of using digital image correlation for unmanned aerial vehicle structural health monitoring of bridges Structural Health Monitoring, October 2017, SAGE Publishing, Vol.17(3), pp.289-302. Massachusetts, 2017.
Rehman, S. K. U., Ibrahim, Z., Memon, S. A., & Jameel, M. (2016). Nondestructive test methods for concrete bridges: A review. Construction and building materials, 107, 58-86.
REY, R. O. ; MELO, R.R.S. ; BASTOS COSTA, Dayana . Design and implementation of a computerized safety inspection system for construction sites using UAS and digital checklists - Smart Inspecs. SAFETY SCIENCE v. 143, p. 105430, 2021.
Rocha, J. H. A., Póvoas, Y. V., & Santos, C. F. (2019). Detection of delaminations in sunlight-unexposed concrete elements of bridges using infrared thermography. Journal of Nondestructive Evaluation, 38, 1-12.
Ruiz, R. D. B., Lordsleem Jr, A. C., Rocha, J. H. A., & Irizarry, J. (2022). Unmanned aerial vehicles (UAV) as a tool for visual inspection of building facades in AEC+ FM industry. Construction Innovation, 22(4), 1155-1170.
RUIZ, R. D. B. Inspeção de manifestações patológicas de fachadas utilizando veículo aéreo não tripulado (VANT): estudo exploratório. Recife,2020. 2019 p. Dissertação (mestrado) – Escola Politécnica, Universidade de Pernambuco.
Seo, J., J. Wacker, and L. Duque. 2018. “Evaluation of unmanned aircraft systems as a bridge inspection tool.” Madison, WI: U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, Forest Products Laboratory. Forthcoming.
SILVA, C. J. G.; MONTEIRO, E. C. B.; VITÓRIO J. P. A. Condições estruturais e funcionais de pontes e viadutos das rodovias federais de Pernambuco. Revista ALCONPAT, Mérida Yucatán, v. 8, n. 1, p. 79-93, jan./abr. 2018. Disponível em: https://www.revistaalconpat.org/ index.php/RA/article/view/199. Acesso em: 25 de set. de 2021.
SOUZA, Vicente Custódio Moreira de; RIPPER, Thomaz. Patologia, recuperação e reforço de estruturas de concreto. São Paulo: PINI, 1998. 262 p
Tao, W., Lin, P., & Wang, N. (2021). Optimum life-cycle maintenance strategies of deteriorating highway bridges subject to seismic hazard by a hybrid Markov decision process model. Structural Safety, 89, 102042.
VERA, R. Medición de contaminación mediante UAV (Vehículo Aéreo no Tripulado). Mundo FESC. 2016, Vol.1(11), pp.16-26. Cucuta, 2016.
VERÇOSA, E.J. Patologia das edificações. Porto Alegre, Ed. Sagra, 1991.
VIANA, C. D. Fotogrametria multi-escala para aquisição de dados estruturais, São Paulo,2021. 258 p. tese (doutorado) - Instituto de geociência Universidade de São Paulo.
VITÓRIO, J. A. P. Vistorias, Conservação e Gestão de Pontes e Viadutos de Concreto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CONCRETO, 48., 2006, Rio de Janeiro. Anais [...]. Rio de Janeiro: IBRACON, 2006. Disponível em: http://vitorioemelo.com.br/publicacoes/ Vistorias_Conservacao_Gestao_Pontes_Viadutos_Concreto.pdf. Acesso em: 26 ago. 2021
YANG, XC; QIN, XB; WANG, J; WANG, JH; YE, X; QIN, Q. M. Building Facade Recognition Using Oblique Aerial Images, Journal of Remote Sensing, 2015 Aug, Vol.7(8), pp.10562-10588. Pequim, 2015.
Yunovich, M.; Thompson, N.G. Corrosion of Highway Bridges: Economic Impact and Control Methodologies. Concrete International.2003, v.25(1). Pp 52-57.
Zhang, G., Liu, Y., Liu, J., Lan, S., & Yang, J. (2022). Causes and statistical characteristics of bridge failures: A review. Journal of traffic and transportation engineering (English edition), 9(3), 388-406.
Zollini, S. and Alicandro, M. and Dominici, D. and Quaresima, R. and Giallonardo, M. UAV photogrammetry for concrete bridge inspection using object-based image analysis (OBIA). Remote Sensing,2020.
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