Avaliação da influência do modelo de ajustamento de observações e da densidade de pontos laser scanner terrestre para a representação paramétrica de superfícies planas

Abstract

Resumo: O estudo aborda a influencia de diferentes modelos de ajustamento de observações e quantidade de pontos utilizados na representação paramétrica de superfícies planas no contexto da detecção de deslocamentos de estruturas. Um experimento foi conduzido onde deslocamentos angulares conhecidos, com magnitudes de entre 120 e 520'' de arco foram aplicados a uma estrutura plana. Ditos deslocamentos foram medidos independentemente usando um nível eletrônico com precisão de 0.1'' e com base em analise vetorial. Foram testados os modelos de ajustamento "Erros Nas Variáveis" e "Modelo Paramétrico" com duas variantes além de diferentes quantidades de pontos utilizados na representação paramétrica da superfície e dos métodos de detecção de outliers "critério de rejeição de Chauvenet" e "teste TAU". Os resultados revelam que o modelo "Erros Nas Variáveis" tem um melhor desempenho que o "Modelo Paramétrico" em termos de sensibilidade, eficiência e precisão desde que permite detectar deslocamentos enores utilizando menos pontos no modelamento e com melhor precisão. Também, foi observada uma rápida melhora na precisão das medições quando se incrementa a densidade de pontos utilizados desde 0.48 até aproximadamente 10 pontos/dm2. Após esse limiar a melhora na precisão é lenta. Finalmente foi observado que os métodos de detecção de outliers utilizados não influem significativamente na precisão da medição dos deslocamentos.

Abstract: This study discusses the influence of different fitting models and point density samples for the parametric shaping of planar surfaces when used to detect deformations of man made structures. It was conducted an experiment where known angular displacements ranging 120 to 520'' of arch were applied to a planar structure. Those displacements were measured independently with an electronic level precision 0.1'') and through normal vectors analysis. The fitting models "Errors In Variables" and "Parametric Model" with two variations were tested as well as different point density samples and the outliers detection ethods "Chauvenet's rejection criteria" and TAU test". The results show that the model "Error in Variables" performs better than the "Parametric Model" in terms of sensitivity, efficiency and precision since it detects smaller deformations using less points and with higher precision. Also, it was observed a fast improvement in the precision of the measurements when the point density sample grows from 0.48 to 10 points/dm2. After that point the improvement is rather slow. Finally it was observed that the methods used for the outliers detection do not have a significant influence in the measurement of deformations.