Identificação de patologias em pavimentos asfálticos através de voo com drone, tomando como base a rua Manoel Jovino Patrício, em Criciúma, SC

Abstract

Este estudo propõe o desenvolvimento de uma metodologia eficaz para a detecção de patologias em pavimento asfáltico por meio de voo com drone, utilizando como área de análise uma via específica no município de Criciúma, Santa Catarina. A metodologia envolveu voos em diferentes alturas (50, 100 e 120 metros) com um equipamento da marca DJI, modelo Mavic Air, cujas imagens foram processadas em software especializado em gerar ortomosaicos georreferenciados. Foram identificadas irregularidades como fissuras, trincas, buracos e áreas de desgaste, com voo a 50 metros de altura proporcionando maior detalhamento para patologias menores, enquanto alturas mais elevadas, como 120 metros, mostraram se mais eficientes para cobertura de grandes áreas e detecção de buracos de maior dimensão. Conclui-se que a técnica é viável e superior aos métodos tradicionais de inspeção manual, oferecendo maior precisão, segurança e eficiência, além de sugerir a criação de um sistema de informações georreferenciadas (SIG) para otimizar o planejamento de ações corretivas e preventivas na manutenção de pavimentos.

This study proposes the development of an effective methodology for detecting asphalt pavement pathologies through drone flights, using a specific roadway in the municipality of Criciúma, Santa Catarina, as the analysis area. The methodology involved flights at different altitudes (50, 100, and 120 meters) using a DJI Mavic Air drone, with images processed in specialized software to generate georeferenced orthomosaics. Irregularities such as cracks, fissures, potholes, and wear areas were identified, with flights at 50 meters providing greater detail for smaller pathologies, while higher altitudes, such as 120 meters, proved more efficient for covering large areas and detecting larger potholes. The study concludes that this technique is viable and superior to traditional manual inspection methods, offering greater accuracy, safety, and efficiency. Additionally, it suggests the development of a Geographic Information System (GIS) to optimize the planning of corrective and preventive maintenance actions for pavement management.