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

Criar um novo arquivo: File – New

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: