Utilização da Regra de Compass ou Método de Bowditch e do MMQ no Ajuste de Poligonal Topográfica

Revista Agrogeoambiental

Endereço:
Avenida Vicente Simões, nº 1111, Nova Pouso Alegre - Nova Pouso Alegre
Pouso Alegre / MG
37553-465
Site: http://agrogeoambiental.ifsuldeminas.edu.br
Telefone: (35) 3449-6158
ISSN: 23161817
Editor Chefe: Saul Jorge Pinto de Carvalho
Início Publicação: 31/03/2009
Periodicidade: Trimestral
Área de Estudo: Ciências Agrárias, Área de Estudo: Multidisciplinar

Utilização da Regra de Compass ou Método de Bowditch e do MMQ no Ajuste de Poligonal Topográfica

Ano: 2011 | Volume: 3 | Número: 1
Autores: Alessandro Salles Carvalho, Dalto Domingos Rodrigues, Moisés Ferreira Costa, João Olympio de Araujo Neto
Autor Correspondente: Alessandro Salles Carvalho | [email protected]

Palavras-chave: Poligonal, MMQ, Ajuste, Adjust, Compensation, Traverse

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Objetivando o mapeamento de áreas agrárias ou urbanas, uma das metodologias que
a Engenharia de Agrimensura dispõe é o lançamento de poligonais que servirão de suporte ao
levantamento de perímetros e de pontos temáticos. Nestas poligonais são observados ângulos e
distâncias horizontais, naturalmente e inevitavelmente eivados de erros observacionais; erros de
natureza sistemática, grosseira e aleatória. Há vários métodos para obtenção das coordenadas
topográficas; porém, neste trabalho serão analisados somente a regra de compass ou método
de Bowditch e o Método dos Mínimos Quadrados - MMQ. Ambos proporcionam um ajuste das
observações, porém, a principal diferença existente entre eles está na utilização pelo MMQ do
modelo estocástico que permite ponderar as observações de modo a torná-las homogêneas. O
objetivo deste trabalho é comparar os resultados destes dois diferentes métodos que têm sido
empregados por diversos profissionais da Agrimensura ressaltando as vantagens e desvantagens
dos mesmos. As coordenadas dos vértices da poligonal topográfica foram estimadas pelos
dois métodos. Foi verificada uma semelhança entre os resultados obtidos empregando os dois
métodos, porém, o método de Bowditch considera uma uniformidade na precisão dos ângulos e
comprimentos dos lados que nem sempre é alcançada em levantamentos. Não permite uma completa
avaliação das observações e parâmetros ajustados, tanto de forma numérica quanto gráfica,
por meio de elipse dos erros. Com o avanço e acesso maior à informática, não há motivo em se
utilizar métodos aproximados sem fundamento estatístico, ou o emprego do MMQ somente em
levantamentos de alta precisão.



Resumo Inglês:

One of the available methodologies to the Survey Engineering to map agrarian or urban
areas is to launch traverses that will give support for the surveyed perimeters and others
thematic points. In these traverse angles and horizontal distances are observed, inevitably
with inherent errors of systematic, coarse and random nature. There is several approaches
for obtaining the topographical coordinates; however, in this work only the rule of compass
or method of Bowditch and the Least Square Method will be analyzed. Both methods provide
the adjustment of observations, however, the main difference between these two methods
is in the use of Least Square Method and the Stochastic Model, which allows ponder the
observations to make them homogeneous. The aim of this work is to compare the results of these two different methods, which have
been employed by several professionals of
Survey Engineering and also emphasize
the advantages and disadvantages of both.
The simulated data of a traverse have been
processed, for both methods. A resemblance
between the results obtained by the two
methods was observed, however, the Rule
of Bowditch considers uniformity in the angle
precision and sides’ length not always
achieved in surveying, not allowing for a
complete evaluation of adjusted parameters
and observations, either for numerical
and graphic form, by means of error ellipses.
With the advances and greater access
to informatics, there is no reason in using
approximate methods without statistical
fundaments, or the use of Least Square Method
only in high precision surveys.