Publicado em 26 de setembro de 2026 na revista Scientific Reports, o estudo apresenta um procedimento automático para identificar famílias de descontinuidades em maciços rochosos a partir de nuvens de pontos tridimensionais. O problema é central em túneis e escavações: a orientação de juntas, fraturas e planos de fraqueza condiciona a estabilidade do maciço, mas a interpretação manual pode ser demorada e sujeita a escolhas do operador, sobretudo em superfícies irregulares e conjuntos de dados fragmentados.
O fluxo proposto começa com uma divisão adaptativa da nuvem em voxels, ajustada para equilibrar densidade de pontos e custo computacional. Em seguida, uma versão aprimorada do método DASP estima quantas famílias de orientação existem e fornece centros iniciais para o agrupamento por K-means. A etapa decisiva usa essas orientações como referência para diagnosticar vetores normais pouco confiáveis e recalcular apenas os pontos necessários, em vez de refazer indiscriminadamente toda a estimativa geométrica.
A validação reuniu poliedros sintéticos submetidos a diferentes níveis de ruído, um conjunto público de nuvem de pontos rochosa e uma frente de túnel levantada em campo. O conjunto do túnel, chamado Dataset B, tinha 231.007 pontos e espaçamento médio de aproximadamente 0,0087 metro. Os autores compararam os resultados automáticos com medições manuais realizadas no CloudCompare, usadas como referência para direção e ângulo de mergulho.
Nos modelos sintéticos, mesmo quando a razão entre o ruído e a resolução chegou a 2,0, a precisão da classificação por orientação permaneceu acima de 96% e o método recuperou corretamente o número real de famílias de descontinuidades. No conjunto público, as diferenças absolutas médias em relação à referência foram de 1,16° para a direção de mergulho e 1,51° para o ângulo de mergulho.
Na frente de túnel, o procedimento identificou quatro famílias principais e reduziu as diferenças absolutas médias para 0,89° na direção e 1,05° no ângulo de mergulho. Os desvios-padrão foram de 1,17° e 1,21°, respectivamente. O processamento completo levou 38,64 segundos no Dataset B; no conjunto público, mais extenso, o tempo registrado foi de 90,60 segundos.
Os resultados indicam que a combinação entre informação geométrica local e agrupamento orientado pode acelerar o mapeamento estrutural de frentes de escavação e afloramentos. A contribuição do trabalho está em tratar de modo seletivo os vetores normais afetados por bordas, mistura entre planos ou ruído, preservando os pontos já consistentes e reduzindo distorções nos parâmetros de orientação extraídos.
Os autores também delimitam as restrições do método. A seleção de parâmetros ainda depende da densidade, do ruído e do grau de fragmentação da nuvem; exposições extremamente incompletas ou com perda severa de dados exigem validação adicional. Além disso, a orientação prévia gerada pelo DASP pode introduzir viés. Por isso, os resultados não eliminam a necessidade de verificação geotécnica e de calibração para diferentes condições de campo.
Leitura VAELITH: o método pode reduzir o tempo entre o levantamento 3D e a caracterização estrutural usada em decisões de escavação, contenção e suporte, especialmente quando a frente apresenta muitos planos e bordas. O ganho, porém, é de triagem e consistência geométrica, não de decisão autônoma: densidade da nuvem, ocultações, parâmetros de agrupamento e o possível viés das orientações iniciais continuam exigindo validação do engenheiro geotécnico.