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Passo a passo: Software Adjust v.6.0.2 (disponível em: http://www.personal.psu.edu/cdg3/free.htm)
Ajustamento de redes de nivelamento altimétrico
Criar um novo arquivo: File – New
Inserir os dados da rede de nivelamento geométrico conforme o exemplo abaixo:
Figura ilustrativa da rede de nivelamento altimétrico utilizada neste exemplo (não fornecida pelo
software Adjust):
Salvar o arquivo da rede de nivelamento (extensão .Adat) no diretório desejado: File – Save as
Escolher o diretório desejado (Ex: Downloads) e salvar o arquivo com extensão .Adat
Clicar no programa de ajustamento de redes de nivelamento altimétrico: Programs – Least Squares
Adjustment – Differential levelling...
Selecionar as opções de ajustamento conforme o exemplo abaixo e clicar em “OK”
Selecionar o arquivo .Adat da rede de nivelamento altimétrico e clicar em “Abrir”
Ajustamento de redes planimétricas (poligonais)
Criar um novo arquivo: File – New
Inserir os dados da rede planimétrica/poligonal conforme o exemplo abaixo:
Salvar o arquivo da rede planimétrica (extensão .Adat) no diretório desejado: File – Save as
Escolher o diretório desejado (Ex: Downloads) e salvar o arquivo com extensão .Adat
Clicar no programa de ajustamento de redes planimétricas/poligonais: Programs – Least Squares
Adjustment – Horizontal Adjustment...
Selecionar as opções de ajustamento conforme as figuras abaixo e clicar em “OK” nos dois casos
Selecionar o arquivo .Adat da rede planimétrica/poligonal e clicar em “Abrir”
O software irá apresentar um desenho da rede planimétrica/poligonal que pode ser copiado e salvo
como imagem em um software de visualização de imagens clicando em “Copy Image”. Note que é
possível selecionar as cores de visualização dos layers (elipses de confiança, distâncias, ângulos e
azimutes), bem como o exagero de representação/visualização das elipses de confiança. Após a
edição do desenho clicar em “Close”.
Ajustamento de redes planialtimétricas georreferenciadas
Criar um novo arquivo: File – New
Inserir os dados da rede planialtimétrica georreferenciada conforme o exemplo abaixo:
Salvar o arquivo da rede planialtimétrica (extensão .Adat) no diretório desejado: File – Save as
Escolher o diretório desejado (Ex: Downloads) e salvar o arquivo com extensão .Adat
Clicar no programa de ajustamento de redes planialtimétricas georreferenciadas: Programs – Least
Squares Adjustment – 3D Geodetic Adjustment...
Selecionar as opções de ajustamento conforme a figura abaixo e clicar em “OK”
Caso desejado informar/obter as coordenadas projetadas dos vértices, selecionar o sistema de
projeção UTM e a zona/fuso correspondente conforme o exemplo abaixo:
Selecionar o arquivo .Adat da rede planialtimétrica georreferenciada e clicar em “Abrir”
O software irá apresentar um desenho da componente planimétrica da rede que pode ser copiado e
salvo como imagem em um software de visualização de imagens clicando em “Copy Image”. Note
que é possível selecionar as cores de visualização dos layers (elipse de erros, distâncias, ângulos e
azimutes), bem como o exagero de representação/visualização das elipses de erros. Após a edição
do desenho clicar em “Close”.
Exemplo de relatório do software Adjust (arquivo com extensão .out) – Rede planimétrica:
Resíduo padronizado (Std.Res): Divisão entre o resíduo da observação e o respectivo desvio-padrão
desta observação.
Por exemplo, observação com resíduo v = 0.0028 m e desvio-padrão S = +/- 0.002 m, o resíduo
padronizado é: Std.Res = 0.0028 / 0.002 = 1.499.
A (única) observação suspeita de estar contaminada por erro grosseiro será aquela que apresentar o
maior valor para o resíduo padronizado (em módulo), desde que este valor exceda o valor crítico
estipulado para o Data Snooping (no caso deste exemplo, o valor crítico de teste é 3.29).
Identificada a observação suspeita de estar contaminada por erro grosseiro, exclui-se a mesma do
conjunto de dados, repete-se o ajustamento, e aplica-se novamente o Data Snooping. Identificar e
excluir observações suspeitas de estarem contaminadas por erros grosseiros e repetir o ajustamento
de modo iterativo (identificando e excluindo somente uma por vez), até nenhuma observação ser
identificada como erro grosseiro e excluída do conjunto de dados, ou seja, até todas observações
apresentarem um valor para o resíduo padronizado menor (em módulo) que o valor crítico de teste.
Número de redundância: Parcela do erro da observação que é refletida no respectivo resíduo desta
observação, considerando o caso hipotético desta observação ser a única contaminada por erro. Por
exemplo, se o número de redundância de uma observação é Red.# = 0.815, então espera-se que
cerca de 81,5% do erro desta observação seja refletido no respectivo resíduo desta observação.
Quanto maior o número de redundância de uma observação, maior é o controle (identificação de
erros grosseiros) nesta observação. Quanto menor o número de redundância de uma observação,
menor é o controle (identificação de erros grosseiros) nesta observação e maior é a influência desta
observação nos parâmetros, ou seja, maior é a absorção dos erros desta observação nos valores das
coordenadas ajustadas dos vértices.
O fator de variância a posteriori vezes o número de graus de liberdade do ajustamento (estatística
de teste do teste global do ajustamento) deve ser maior que o valor crítico mínimo (χ² lower value) e
menor que o valor crítico máximo (χ² lower value).
Caso a estatística de teste seja menor que o valor crítico mínimo, significa que os resíduos estão
significativamente menores do que o esperado, e caso a estatística de teste seja maior que o valor
crítico máximo, significa que os resíduos estão significativamente maiores do que o esperado,
segundo o nível de significância estipulado para o teste global do ajustamento (por exemplo: 0,05
ou 5%). Em outras palavras, existem problemas/erros no ajustamento que devem ser investigados.
Estes erros podem ser nas observações (erros grosseiros), nas equações (erros sistemáticos), nas
injunções/condições (coordenadas dos pontos de controle), ou até mesmo na precisão assumida para
as observações (muito pessimista – no caso de resíduos significativamente menores do que o
esperado, ou muito otimistas – no caso de resíduos significativamente maiores do que o esperado).
O software Adjust fornece os valores dos desvios-padrões das coordenadas ajustadas, das
observações ajustadas e dos resíduos multiplicados pelo desvio-padrão de referência (reference S0),
que é igual a raiz quadrada do fator de variância a posteriori. Caso desejado, pode-se dividir os
valores dos desvios-padrões das coordenadas ajustadas, das observações ajustadas e dos resíduos
pelo desvio-padrão de referência (reference S0), para obter resultados que consideram somente a
propagação de erros aleatórios do ponto de vista teórico e desconsideram o desvio-padrão de
referência (S0), uma vez que este é obtido em função dos resíduos, ou seja, é influenciado pelo valor
dos erros aparentes das observações, estimados no ajustamento destas.
Estação livre por transformação de Helmert
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Inserir os dados do levantamento por estação livre conforme o exemplo abaixo:
Salvar o arquivo do levantamento (extensão .Adat) no diretório desejado: File – Save as
Escolher o diretório desejado e salvar o arquivo com extensão .Adat
Clicar no programa de transformação de coordenadas 3D por meio da transformação conforme de
Helmert: Programs – Coordinate Transformations – Using General Least Squares Method... 8: 3-D
conformal
Selecionar as opções de ajustamento conforme a figura abaixo e clicar em “OK”
Selecionar o arquivo .Adat do levantamento por estação livre e clicar em “Abrir”
Verificar o relatório do ajustamento conforme exemplo abaixo: