Relação entre dados termais e multiespectrais e manifestações patológicas em edificações

Abstract

A edificação tem papel importante no desenvolvimento da sociedade, e a manutenção preventiva corrobora para que seu perfeito funcionamento não seja comprometido. Nesse cenário surge a necessidade de métodos de avaliação não destrutivos para monitorar manifestações patológicas em estágios iniciais. O presente trabalho tem como objetivo analisar a eficácia de dados termais e multiespectrais na identificação de manifestações patológicas em edificações. O estudo de caso foi conduzido em uma edificação do complexo estudantil do IFSC, no campus de Florianópolis, onde foram obtidas imagens termais e multiespectrais através de um drone modelo DJI Mavic 3 com câmeras acopladas. As análises incluíram a interpretação de padrões em termogramas, a construção de ortoimagens com fotografias multiespectrais e a aplicação de filtros e índices visando identificar áreas com sinais de umidade, descascamento, fissuras, trincas e outras manifestações patológicas. A integração das abordagens revelou resultados promissores, identificando as patologias previstas, porém com variações de desempenho entre os métodos em função das características de cada anomalia.Buildings play an important role in society's development, and preventive maintenance is essential to ensure that their proper functioning is not compromised. In this context, non-destructive evaluation methods become necessary to monitor pathological manifestations in their early stages. This study aims to analyze the effectiveness of thermal and multispectral data in identifying pathological conditions in buildings. The case study was carried out on a building within the IFSC student complex, located in downtown Florianópolis, where thermal and multispectral images were acquired using a DJI Mavic 3 drone equipped with dedicated cameras. The analyses included the interpretation of thermal patterns in thermograms, the generation of multispectral orthophotos, and the application of filters and spectral indices to identify areas exhibiting signs of moisture, paint deterioration, cracks, fissures, and other pathological manifestations. The integration of both approaches yielded promising results, successfully identifying the expected anomalies, although each method showed different levels of performance depending on the characteristics of each defect.