A regressão horizontal depende de dados geométricos limpos e bem estruturados. Sequências de caracteres (polilinhas) ou pontos mal preparados podem causar problemas como detecção incorreta de alinhamentos, plotagens de curvatura não confiáveis e retrabalho demorado.
Siga as diretrizes abaixo para garantir que seus dados produzam resultados precisos que possam ser repetidos.
Sequências de caracteres (polilinhas 2D/3D e FeatureLines)
Objetivo: fornecer uma linha base única e contínua que represente o eixo pretendido (ou trilho, tubulação, borda da estrada, etc.) com espaçamento de vértices uniforme.
- Mantenha o espaçamento de vértices consistente. Uma separação de 2 m a 10 m produz os resultados mais estáveis.
- Mantenha uma única sequência ininterrupta de vértices; certifique-se de que a direção do início ao fim corresponda à intenção do projeto.
- Simplifique a geometria convertendo arcos em banzos curtos somente se for absolutamente exigido pelo fluxo de trabalho (a conversão de uma polilinha 2D em polilinha 3D remove arcos).
Evite:
- Vértices duplicados (dois pontos com exatamente as mesmas coordenadas).
- Ramificações ou segmentos soltos que não pertencem à linha principal.
- Sobreposições ou autointersecções.
- "Clusters" de vértices (vários pontos a poucos milímetros uns dos outros).
- Vértices mais próximos do que a tolerância mínima do modelo: mescle-os ou exclua-os.
- Arcos verdadeiros incorporados em uma polilinha; primeiro, converta em segmentos com banzo.
Pontos COGO
Objetivo: fornecer um conjunto ordenado de pontos distintos que segue o alinhamento em sequência.
- Nomeie ou numere os pontos de forma que a classificação alfabética ou numérica reproduza a ordem física ao longo do alinhamento (por exemplo, 0001, 0002, 0003...).
- Verifique o espaçamento: folgas grandes reduzem a precisão e clusters extremamente densos aumentam o ruído.
- Filtre as exceções óbvias antes de exportar.
Evite:
- Pontos sobrepostos (coordenadas idênticas).
- Pontos localizados dentro da tolerância de levantamento topográfico uns dos outros: mescle ou exclua duplicatas.
- Confiar na "ordem por hora da criação" do software; sempre aplique sua própria convenção de nomenclatura.
Observação sobre nuvens de pontos: geralmente, a extração bruta de nuvens de pontos contém retornos redundantes ou ruidosos.
Resumo
Dados de entrada de alta qualidade minimizam as correções manuais e maximizam a taxa de êxito da regressão horizontal automatizada. Siga as etapas de limpeza acima e valide com uma rápida revisão visual.