Modelação 3D

Ano
2
Ano lectivo
2025-2026
Código
02032929
Área Científica
Opcional
Língua de Ensino
Português
Outras Línguas de Ensino
Inglês
Modo de Ensino
Presencial
Duração
Semestral
Créditos ECTS
6.0
Tipo
Opcional
Nível
2º Ciclo - Mestrado

Conhecimentos de Base Recomendados

NA

Métodos de Ensino

Os conceitos teóricos fundamentais são apresentados nas aulas teóricas. Nas aulas teórico-práticas e práticas laboratoriais são resolvidos problemas e executados trabalhos práticos que recorrem à utilização de alguns sistemas óticos e laser de aquisição de dados 3D e à consequente modelação. Os alunos realizam vários trabalhos práticos de aplicação dos conceitos e técnicas lecionados. A avaliação é feita através da realização de um exame escrito (50%) e dos trabalhos realizados (50%).

Resultados de Aprendizagem

Pretende-se que os alunos conheçam os diversos sistemas e tecnologias de aquisição de nuvens de pontos 3D em diferentes áreas da Engenharia e das Ciências e saibam transformar estas nuvens 3D em modelos com o realismo adequado a cada objeto ou local.

Estágio(s)

Não

Programa

1. Introdução

2. Sistemas de aquisição de dados 3D

3. Reconstrução da superfície e modelação

4. Software 3D

5. Aplicações e casos de estudo

Docente(s) responsável(eis)

Gil Rito Gonçalves

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho laboratorial ou de campo: 50.0%
Exame: 50.0%

Bibliografia

1. Shan, J., & Toth, C. K. (Eds.). 2018. Topographic laser ranging and scanning: principles and

processing. 2nd Edition. CRC press.

2. Luhmann, Thomas, Robson, Stuart, Kyle, Stephen and Boehm, Jan. 2020. Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging, Berlin, Boston: De Gruyter, https://doi.org/10.1515/9783110607253.

3. Gonçalves, G., 2023. Using structure-from-motion workflows for 3D mapping and remote sensing. In: Eyal, B.D., Manfreda, S. (Eds.), Unmanned Aerial Systems for Monitoring Soil, Vegetation, and Riverine  Environments. Elsevier.

4. Liu, S., Zhang, M., Kadam, P., & Kuo, C.-C. J. 2021. 3D Point Cloud Analysis : Traditional, Deep Learning, and Explainable Machine Learning Methods. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-89180-0

5. 3D Laser Scanning for Heritage : Advice and Guidance on the Use of Laser Scanning in Archaeology and Architecture. Third edition. Swindon]: Historic England, 2018. Print.