Esta página apresenta os procedimentos para efetuar uma simplificação de linhas.
O SPRING apresenta três opções de algoritmos para simplificação de linhas:
IMPORTANTE
: Convém lembrar que todos eles usam critérios meramente subjetivos, que se traduzem na forma de tolerâncias a serem escolhidas pelos usuários na interface do SPRING. Portanto, aconselha-se que os usuários avaliem o impacto das diferentes tolerâncias, em cada método, sobre seus dados. O SPRING sugere certos valores considerados conservadores para cada mudança de escala pretendida. Em caso de dúvida, adote os valores "default" sugeridos pelo sistema.Outro aspecto importante diz respeito à topologia. Estes métodos de simplificação atuam sobre as linhas sem preocupação com relações topológicas previamente criadas. Por isso, devem sempre ser sucedidos pelas operações de ajuste de nós e poligonalização.
Definindo os parâmetros de simplificação 
Executando uma Simplificação 
Consulte também:
Importação e exportação de dados.
Trata-se do método mais utilizado pelos sistemas de informações geográficas. Concebido inicialmente para resolver o problema do número excessivo de pontos resultantes da conversão de dados gráficos para o formato digital, o método de Douglas-Peucker baseia-se na seguinte idéia: se nenhum ponto da linha encontra-se mais afastado do que uma certa distância vertical ao segmento de reta que liga os extremos da linha, então esse segmento de reta é suficiente para representar a linha. Este método é considerado uma técnica global de generalização, pois analisa cada linha como um todo. A figura apresentada a seguir ilustra a aplicação do algoritmo de Douglas-Peucker.



Este método utiliza exatamente o mesmo procedimento de análise global de cada linha empregado no método de Douglas-Peucker. A única diferença consiste na adoção da razão área/perímetro calculada em função da tolerância escolhida pelo usuário. O uso da razão área/perímetro permite que triângulos formados por três pontos consecutivos que tenham um ângulo agudo muito pequeno no segundo ponto, possam ser detectados de modo mais eficiente que no método de Douglas-Peucker.

O método da distância acumulada é uma adaptação da implementação vetorial do algoritmo de Li-Openshaw que usa como critério o conceito de menor objeto visível. Este método acumula as distâncias à medida em que a linha é percorrida até atingir um certo limiar, removendo todos os pontos acumulados nesse trecho. Trata-se, portanto, de um método bastante simples, mas que, ao contrário dos dois métodos anteriores, não analisa a linha em sua totalidade.

Definindo os parâmetros de simplificação de linhas:
