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Operações de Buffer

Crie buffers ao redor de geometrias e use-os para análise de proximidade na aba FILTERING.

Visão Geral​

Um buffer é um polígono que representa todos os pontos dentro de uma distância especificada de uma geometria. No FilterMate, os buffers são configurados na aba FILTERING junto com os predicados geométricos para filtragem espacial baseada em proximidade.

Usos Principais​

Os buffers são essenciais para:

  • Análise de proximidade - Encontrar feições próximas de algo (ex: edifícios dentro de 200m de estradas)
  • Zonas de impacto - Definir áreas de influência (ex: buffer de ruído ao redor de aeroporto)
  • Áreas de serviço - Análise de cobertura (ex: 500m de distância a pé até transporte)
  • Zonas de segurança - Limites de exclusão (ex: buffer de 100m ao redor de perigos)
Localização na Interface

A configuração de buffer está na aba FILTERING, abaixo do seletor de predicados geométricos. Os buffers são aplicados à geometria da camada de referência antes da comparação espacial.

Conceitos-Chave​

  • Distância: Até onde o buffer se estende (nas unidades especificadas)
  • Unidade: Medida de distância (metros, quilômetros, pés, milhas, graus)
  • Tipo de Buffer: Algoritmo usado (Padrão, Rápido ou Segmento)
  • Integração: Buffers funcionam com predicados espaciais (Intersects, Contains, etc.)

Tipos de Buffer​

O FilterMate suporta três algoritmos de buffer na aba FILTERING, cada um com diferentes características de desempenho e precisão.

1. Buffer Padrão (Default)​

O algoritmo padrão cria buffers precisos adequados para a maioria dos casos de uso.

Características:

  • ✅ Resultados precisos
  • ✅ Lida bem com geometrias complexas
  • ✅ Bom para a maioria dos casos de uso
  • ⚠️ Desempenho moderado em grandes conjuntos de dados

Quando Usar:

  • Análise geral de proximidade
  • Aplicações de planejamento
  • Conformidade regulatória (precisão necessária)
  • Conjuntos de dados médios (<10k feições)

Exemplo de Configuração:

Aba FILTERING:
- Distância do Buffer: 500
- Unidade do Buffer: metros
- Tipo de Buffer: Padrão
- Segmentos: 16 (curvas suaves)

2. Buffer Rápido​

O algoritmo rápido prioriza o desempenho sobre a precisão.

Características:

  • ⚡ 2-5x mais rápido que o padrão
  • ⚠️ Menor precisão geométrica
  • ✅ Bom para grandes conjuntos de dados
  • ✅ Adequado para visualização e exploração

Quando Usar:

  • Grandes conjuntos de dados (>50k feições)
  • Exploração interativa no QGIS
  • Análise aproximada onde a precisão não é crítica
  • Visualização rápida de zonas de proximidade

Comparação de Desempenho:

Tamanho Dataset | Padrão | Rápido | Ganho de Velocidade
----------------|--------|--------|--------------------
1.000 feições   | 0.5s   | 0.2s   | 2.5x
10.000          | 4.2s   | 1.1s   | 3.8x
50.000          | 21.3s  | 5.8s   | 3.7x
100.000         | 45.1s  | 11.2s  | 4.0x

3. Buffer de Segmento​

O buffer de segmento cria buffers com segmentação personalizável para controle fino sobre suavidade vs desempenho.

Características:

  • ✅ Controle fino sobre contagem de segmentos
  • ✅ Equilíbrio entre precisão e velocidade
  • ✅ Bom para saídas de qualidade de publicação
  • ⚠️ Requer compreensão dos trade-offs

Quando Usar:

  • Mapas de qualidade de publicação
  • Quando você precisa de suavidade específica
  • Ajuste de desempenho personalizado
  • Usuários avançados querendo controle

Diretrizes de Contagem de Segmentos:

  • 4-8 segmentos: Rápido, aparência angular
  • 16 segmentos: Equilibrado (padrão)
  • 32-64 segmentos: Curvas suaves, mais lento
  • 64+ segmentos: Qualidade de publicação, mais lento

Configuração de Buffer na Aba FILTERING​

Seleção de Distância e Unidade​

Unidades Suportadas:

  • Metros (m) - Mais comum para CRS projetado
  • Quilômetros (km)
  • Pés (ft) - US State Plane
  • Milhas (mi)
  • Graus - CRS Geográfico (use com cautela)
CRS Importa

Certifique-se de que sua camada usa um CRS apropriado:

  • Projetado (metros, pés): UTM, State Plane, projeções locais → Use metros/pés
  • Geográfico (graus): WGS84, NAD83 → Converta para CRS projetado primeiro para buffers precisos

Exemplos de Distância:

Planejamento urbano:    50-500m
Acesso a transporte:    400-800m (distância a pé)
Zonas de ruído:         1-5km
Ambiental:              100m-10km
Análise regional:       10-100km

Seleção de Tipo de Buffer​

Critérios de Seleção:

CenárioTipo RecomendadoPor quê
Exploração rápidaRápidoVelocidade sobre precisão
Relatórios oficiaisPadrãoBoa precisão
Grandes datasets (>50k)RápidoDesempenho
Mapas de publicaçãoSegmento (32+)Qualidade visual
Conformidade regulatóriaPadrãoPrecisão confiável

Integração de Buffer com Filtragem Geométrica​

Os buffers funcionam perfeitamente com predicados espaciais na aba FILTERING:

Fluxo de Trabalho:

  1. Selecione a camada fonte (ex: "edifícios")
  2. Selecione o predicado espacial (ex: "Intersects")
  3. Selecione a camada de referência (ex: "estradas")
  4. Configure o buffer: 200m, tipo Padrão
  5. Clique FILTRAR

O que Acontece:

  • A geometria da camada de referência é bufferizada em 200m
  • O predicado espacial (Intersects) é aplicado entre a camada fonte e a referência bufferizada
  • Resultado: Edifícios que intersectam estradas dentro de 200m

Exemplos de Casos de Uso:

Camada FontePredicadoCamada ReferênciaBufferResultado
EdifíciosIntersectsEstradas200mEdifícios dentro de 200m de estradas
ParcelasWithinZona Protegida50mParcelas dentro de 50m dentro da zona
InstalaçõesDisjointPerigos500mInstalações a >500m de perigos
POIsContainsDistrito + Buffer100mPOIs no distrito + margem de 100m

Tratamento Automático de CRS​

Novo na v2.2.5

O FilterMate agora converte automaticamente coordenadas geográficas (lat/lon) para um CRS métrico apropriado ao aplicar buffers, garantindo cálculos de distância precisos.

Como Funciona​

Quando você aplica um buffer com unidades métricas (metros, quilômetros) em uma camada com CRS geográfico:

  1. Detecção: FilterMate detecta que a camada usa graus
  2. Conversão: Temporariamente reprojeta para um CRS métrico apropriado
  3. Cálculo: Aplica o buffer na unidade métrica correta
  4. Resultado: Retorna resultados precisos de proximidade

Benefícios​

  • Sem configuração manual de CRS necessária
  • Funciona com qualquer camada fonte
  • Mantém a precisão para análise de proximidade
  • Totalmente automático e transparente

Exemplos Práticos​

Planejamento Urbano​

Análise de Cobertura de Transporte​

# 400m a pé até estações de transporte
tipo_buffer = "padrão"
distância = 400
segmentos = 16

# Encontrar áreas residenciais NÃO cobertas

Cenário: Identificar lacunas de cobertura de transporte público

Configuração:

  • Camada fonte: Parcelas residenciais
  • Camada referência: Estações de transporte
  • Predicado: Disjoint
  • Buffer: 400m (distância de caminhada padrão)

Resultado: Parcelas além da distância de caminhada do transporte

Análise Ambiental​

Zonas de Proteção Ribeirinha​

# Buffer de 100m ao longo de cursos d'água
tipo_buffer = "padrão"
distância = 100

Cenário: Identificar atividades de desenvolvimento dentro de zonas de proteção

Configuração:

  • Camada fonte: Licenças de construção
  • Camada referência: Rios e córregos
  • Predicado: Intersects
  • Buffer: 100m (zona de proteção ribeirinha)

Resultado: Licenças de construção que requerem revisão ambiental

Serviços de Emergência​

Cobertura de Tempo de Resposta​

# Estações de bombeiros com raio de 5km
tipo_buffer = "rápido"  # Grande dataset
distância = 5000

Cenário: Analisar lacunas de cobertura de resposta a emergências

Configuração:

  • Camada fonte: Todas as propriedades
  • Camada referência: Estações de bombeiros
  • Predicado: Disjoint
  • Buffer: 5000m (meta de tempo de resposta)

Resultado: Propriedades fora do raio de resposta ideal

Dicas de Desempenho​

Otimizando Operações de Buffer​

  1. Use o tipo de buffer apropriado

    • Exploração: Rápido
    • Análise final: Padrão
    • Publicação: Segmento

  2. Considere o tamanho do dataset

    • <10k feições: Qualquer tipo funciona
    • 10k-50k: Prefira Rápido para exploração
    • >50k: Use Rápido, otimize depois

  3. Ajuste a contagem de segmentos

    • Menos segmentos = mais rápido, menos suave
    • Mais segmentos = mais lento, mais suave

Resolução de Problemas​

Buffers parecem irregulares​

Causa: Contagem de segmentos muito baixa Solução: Aumente os segmentos para 32 ou 64

Operação de buffer muito lenta​

Causa: Dataset grande com buffer padrão Solução: Mude para tipo Rápido ou reduza segmentos

Resultados de buffer imprecisos​

Causa: CRS geográfico com unidades métricas Solução: O FilterMate v2.2.5+ lida com isso automaticamente