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Experimento no IFSC Compara Imagens Termais e Multiespectrais de drones para Inspeção de Fachadas

Professores e alunos do IFSC Florianópolis se uniram a pesquisadores da UDESC para um experimento inovador na manhã de 13/09/2025. Os Drs. Adolfo Lino, Elódio Sebem e Juliana Casali, professores do IFSC, lideraram um estudo para comparar imagens termais e multiespectrais na inspeção de fachadas, um trabalho que integra o TCC do aluno de Engenharia Civil, Rafael Lopes.

A inspeção de fachadas com drones representa um avanço significativo para a engenharia. As aeronaves não tripuladas eliminam a necessidade de andaimes e plataformas, o que torna o processo muito mais seguro, rápido e econômico. Além disso, os drones conseguem capturar dados precisos e detalhados de áreas de difícil acesso.

Para o experimento, foram realizados voos com drones da série DJI Enterprise (M3M próprio do IFSC e M3T cedido pelo egresso Técnico em Agrimensura Danilo Rosa) em fachadas do Bloco Central e da Ala B do IFSC. Alunos do curso de Geografia da UDESC, acompanhados pelo Prof. Dr. Francisco Henrique de Oliveira, também participaram, reforçando a parceria entre as instituições.

A Importância e os Resultados Esperados do Experimento

O experimento busca entender a eficácia de diferentes tipos de imagens na detecção de anomalias em fachadas. A comparação entre as imagens termais e as imagens multiespectrais é o ponto central do estudo.

As imagens termais medem a temperatura da superfície e são excelentes para identificar problemas como:

Já as imagens multiespectrais capturam dados de diferentes bandas do espectro eletromagnético que não são visíveis ao olho humano. Elas são amplamente utilizadas na agricultura para avaliar a saúde das plantações, mas na engenharia, podem revelar:

A expectativa é que a análise combinada das duas técnicas ofereça uma solução mais completa e robusta para a inspeção de edifícios. As imagens termais servirão como uma referência inicial para localizar áreas problemáticas, enquanto as multiespectrais fornecerão informações complementares sobre a natureza da anomalia, permitindo um diagnóstico mais preciso e eficiente. A união desses dados pode criar um novo padrão para a manutenção preventiva de edifícios, garantindo sua durabilidade e segurança.

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