gabarito - Sensoriamento remoto 2

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SENSORIAMENTO REMOTO II
2021
Prof. Volney Junior Borges de Bitencourt
GABARITO DAS 
AUTOATIVIDADES
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SENSORIAMENTO REMOTO II
UNIDADE 1
TÓPICO 1
1 Os tipos de dados espaciais fornecem as informações que um 
computador necessita para reconstruir os dados espaciais em 
formato digital. Nos dados matriciais ou raster, temos células de 
grade (pixels) que representam as propriedades do mundo real. 
No tipo de dado vetorial, temos pontos, linhas e polígonos que 
consistem em vértices e caminhos. Os dados vetoriais e matriciais 
têm suas vantagens e desvantagens. Com relação aos formatos ou 
estruturas de dados (matriciais e vetoriais), analise as sentenças a 
seguir:
I- O formato matricial (raster) não é importante para o Sensoriamento 
Remoto.
II- O formato matricial é mais simples ao passo que o formato 
vetorial é mais complexo.
III- Resolução e pixel são termos ligados aos dados matriciais.
IV- Não há integração e nem interação entre os formatos de dados 
matriciais e vetoriais.
V- O formato de dados vetorial é mais preciso.
Assinale a alternativa CORRETA:
a) ( ) Todas as sentenças estão corretas.
b) ( ) As sentenças I, II, III e V estão corretas.
c) (X) As sentenças II, III e V estão corretas.
d) ( ) As sentenças I e III estão corretas.
e) ( ) As sentenças I, II e V estão corretas.
2 O primeiro requisito para o Sensoriamento Remoto (SR) é ter uma 
fonte de energia para iluminar o alvo (área de interesse). Assim 
como nossos olhos precisam que objetos sejam iluminados para 
que possamos vê-los, os sensores também precisam de uma fonte 
de energia para “iluminar” a superfície da Terra, com a posterior 
mensuração da energia refletida. O sol é a principal fonte natural 
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SENSORIAMENTO REMOTO II
de energia. Essa energia está na forma de radiação eletromagnética 
(REM). Considerando as características de sensores orbitais com 
relação a sua fonte de energia, analise as sentenças a seguir:
I- Sensores ativos não emitem radiação eletromagnética (REM), 
apenas conseguem captá-las.
II- Sensores ativos geram sua própria fonte de REM.
III- Os sensores remotos do tipo ‘passivos’ conseguem captar e 
registrar a REM refletida ou emitida de um alvo.
IV- RADAR (Radio Detection and Ranging) e LIDAR (Light Imaging 
Detection and Ranging) são exemplos de sensores passivos 
enquanto um radiômetro é exemplo de um sensor ativo.
V- Os sensores passivos somente operam na região do micro-ondas.
Assinale a alternativa CORRETA:
a) ( ) Todas as sentenças estão corretas.
b) ( ) Nenhuma das sentenças está correta.
c) ( ) As sentenças II, III e IV estão corretas.
d) (X) As sentenças II e III estão corretas.
e) ( ) As sentenças I, IV e V estão corretas.
3 Os diferentes produtos oriundos de Sensoriamento Remoto (SR) 
da superfície da Terra, adquiridos por diferentes plataformas de 
aquisição de dados (aeronaves e satélites, por exemplo), estão 
prontamente disponíveis em formato digital; espacialmente, 
os dados são compostos de elementos de imagem discretos (os 
pixels), e que são radiometricamente quantizados em níveis 
de brilho. Além disso, mesmo que os dados não tenham sido 
gravados originalmente em formato digital (e.g. fotografia aérea 
antiga), podem ser convertidos em dados discretos com o emprego 
de digitalizadores. Assim sendo, as imagens oriundas de SR, em 
espacial as adquiridas por sensores a bordo de satélites, podem 
ser caracterizados por meio de quatro propriedades principais. A 
partir do exposto, disserte sobre estas propriedades que definem 
as imagens de SR. 
R.: As propriedades que definem os produtos de SR são: resolução 
espectral, resolução espacial, resolução radiométrica e resolução tem-
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SENSORIAMENTO REMOTO II
poral. Resolução espacial é o menor tamanho de área representada 
por um sensor ou tamanho do menor objeto que pode ser identificado 
em uma imagem. GSI (Ground Sampling Interval) é um termo usado 
como sinônimo para resolução espacial. Na grande maioria das situa-
ções, o tamanho de pixel indica a resolução espacial de uma imagem. 
Resolução espectral corresponde ao número e largura de bandas es-
pectrais (comprimentos de onda) medidos (quanto menor a largura 
do intervalo de bandas captado, maior será a resolução espectral de 
um sensor). Já a resolução radiométrica, também chamada de nível 
de quantização, é capacidade do sensor em detectar a intensidade de 
pequenos sinais, expressos pela quantidade de níveis de cinza (bits). 
Por fim, a resolução temporal é o tempo de revisita de um sensor para 
realizar duas medições consecutivas sobre uma mesma área (repe-
tibilidade de imagens espectrais de uma mesma área geográfica da 
superfície da Terra).
TÓPICO 2
1 Analise as curvas de reflectância e as imagens ‘A’ e ‘B’. As imagens 
‘A’ e ‘B’, oriundas do sensor orbital geoestacionário MeteoSat-8 (2º 
Geração – MSG), foram feitas com duas bandas (comprimentos 
de ondas) distintas. Uma delas está no canal 0,6 µm e outra em 0,8 
µm. Nitidamente, é possível diferenciar melhor o contato terra/
água em uma dessas imagens. Dessa forma, analise a figura a 
seguir e assinale a alternativa CORRETA:
FONTE: O autor
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SENSORIAMENTO REMOTO II
a) ( ) A imagem ‘B’ foi feita a partir do comprimento de onda de 0,6 
µm, pois há uma grande diferença nas curvas de reflectância 
de todos os materiais, e por isso é mais fácil diferenciar o 
contato terra/água.
b) ( ) A imagem ‘B’ foi feita a partir do comprimento de onda de 0,8 
µm, pois não há uma clara diferença nas curvas de reflectância 
e, por isso, é mais fácil distinguir o contato terra/água.
c) ( ) A imagem ‘A’ foi feita a partir do comprimento de onda de 0,6 
µm, consequentemente há uma grande diferença nas curvas 
de reflectância das árvores e das folhas somente, e por isso é 
mais fácil a distinção do contato terra/água.
d) (X) A imagem ‘A’ foi feita a partir do comprimento de onda de 
0,8 µm, uma vez que há uma grande diferença nas curvas 
de reflectância (solo e árvores com uma grande reflectância), 
possibilitando uma mais fácil distinção do contato terra/
água.
e) ( ) Não é possível utilizar o gráfico das assinaturas espectrais para 
identificar o comprimento de onda central de uma imagem.
2 Atualmente, a maioria dos satélites mede energia refletida em 
muitos comprimentos de onda, englobando diferentes regiões 
do espectro eletromagnético. Isso é chamado de imagem 
multiespectral. Um conjunto de dados multiespectral contém 
uma enorme riqueza de informações, mas pode ser frustrante 
tentar interpretar esses dados examinando bandas individuais 
(em escala de cinza). Contudo, podemos combinar as informações 
contidas em três faixas (bandas) em uma única imagem colorida, 
criando uma composição. As composições RBG dependem de 
sensor para sensor, pois a localização, a existência e a largura 
da banda são variáveis entre os sistemas sensores. Dessa forma, 
analise as composições a seguir, feitas a partir de bandas 
espectrais do OLI (Landsat 8) para um trecho do litoral do Rio 
Grande do Sul (RS), e assinale a alternativa CORRETA:
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SENSORIAMENTO REMOTO II
FONTE: O autor
a) ( ) I composição falsa-cor urbano (R7G6B4); II composição água/
terra (R5G6B4); III composição infravermelho de ondas curtas 
(R7G5B4).
b) (X) I composição em cor natural (R4G3B2); II composição no 
infravermelho (para vegetação) (R5G4B3); III composição da 
penetração atmosférica (R7G6B5).
c) ( ) I composição em cor natural (R8G1B3); II composição no 
infravermelho (para vegetação) (R5G5B2); III composição da 
penetração atmosférica (R1G2B3).
d) ( ) I composição falsa-cor (R3G2B1); II composição de saúde 
vegetal (R4G3B2); III composição infravermelho de ondas 
curtas (R7G5B4).
e) ( ) I composição em cor natural urbano (R6G5B4); II composição 
de saúde vegetal (R4G3B2); III composição infravermelho 
termal (R7G5B4).
3 As diferentes características da superfície refletem e absorvem 
a radiação eletromagnética (REM) de diferentes maneiras. As 
propriedades de reflectância de um objetodependem do material 
e de seu estado físico e químico, da rugosidade da superfície e do 
ângulo da luz solar. A refletância de um material também varia 
com o comprimento de onda REM. A quantidade de refletância 
de uma superfície pode ser medida em função do comprimento 
de onda, isso é conhecido como refletância espectral. A 
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SENSORIAMENTO REMOTO II
refletância espectral é uma medida de quanta energia (como uma 
porcentagem) uma superfície reflete em um comprimento de 
onda específico. Tendo isso em vista, as assinaturas espectrais e 
composições de bandas, analise as sentenças a seguir:
I- Com relação ao comportamento espectral de alvos, podemos 
afirmar que geralmente o solo arenoso seco possui alta energia 
refletida no IV, a água limpa possui baixa reflexão no IV, a água 
com sedimento em suspensão possui energia refletida no visível e 
a vegetação sadia (folha verde) possui alta reflexão no IV próximo.
II- A principal diferença entre os sensores multiespectrais e os 
hiperespectrais está na resolução espacial.
III- A assinatura espectral da neve e do asfalto são similares, pois são 
materiais de alto albedo.
IV- Uma única banda (imagem) espectral é sempre representada em 
cores.
V- As diferentes composições espectrais são úteis, pois é uma forma 
de analisar três bandas espectrais simultaneamente, utilizando o 
sistema RBG de cores.
Assinale a alternativa CORRETA:
a) ( ) Todas as sentenças estão corretas.
b) ( ) Nenhuma das sentenças está correta.
c) ( ) As sentenças I, III e IV estão corretas.
d) ( ) As sentenças II e IV estão corretas.
e) (X) As sentenças I e V estão corretas. 
TÓPICO 3
1 Os dados de imagens de sensoriamento remoto (SR) são 
comumente transformados tanto nos domínios espaciais quanto 
nos domínios espectrais. As conversões acontecem para melhorar 
a identificação dos alvos de interesse numa determinada 
cena (ressaltar objetos). Além disso, algumas operações como 
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SENSORIAMENTO REMOTO II
suavização, detecção de limites e ganhos radiométricos e 
geométricos podem não ser aplicáveis em dados originais, mas 
são teoricamente simples nos dados transformados. Sobre os 
métodos compreendidos pelas transformações espectrais de 
bandas, assinale a alternativa CORRETA:
a) ( ) Transformada de Fourier, Transformada Wavelet (onduleta) e 
Transformada de Hough.
b) ( ) Transformada de Radon, Transformada Discreta do Cosseno 
(DCT) e Assinatura Espectral. 
c) ( ) RGB-IHS, Tasseled Cap e Transformada de Fourier.
d) ( ) Tasseled Cap, Análise de Componentes Principais (ACP) e OLI-
Landsat 8.
e) (X) Tasseled Cap, Análise de Componentes Principais (ACP) e 
NDVI.
2 Os índices espectrais, especialmente os índices de vegetação, 
são extremamente importantes no que concerne à agricultura 
de precisão e identificação de áreas de reflorestamento. Com 
relação ao conceito de um índice espectral de vegetação, assinale 
a alternativa CORRETA:
a) ( ) É a integração de no máximo duas bandas espectrais, através 
de operações geométricas (especialmente por meio da soma de 
bandas), com o objetivo de realçar algumas propriedades das 
imagens.
b) ( ) É a integração de até duas bandas espectrais, através de 
operações de reflectância (especialmente por meio da 
multiplicação de bandas), com o objetivo de realçar algumas 
propriedades das imagens.
c) ( ) É a assimilação de no mínimo cinco bandas espectrais, através 
de operações matemáticas (especialmente por meio da razão 
de bandas), com o objetivo de realçar algumas propriedades 
das imagens.
d) (X) É a integração de duas ou mais bandas espectrais, através de 
operações matemáticas (especialmente por meio da razão de 
bandas), com o objetivo de realçar algumas propriedades das 
imagens.
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SENSORIAMENTO REMOTO II
e) ( ) É a assimilação de até três bandas espectrais, através de 
operações matemáticas (especialmente por meio da razão de 
bandas), com o objetivo de minimizar e generalizar algumas 
propriedades das imagens.
3 O NDVI (Normalized Difference Vegetation Index/Índice de 
Vegetação da Diferença Normalizada) e o EVI (Enhanced 
Vegetation Index/Índice de Realce da Vegetação) são dois dos 
índices espectrais de vegetação mais utilizados. Tais índices 
possuem equações diferentes. A respeito destes índices, assinale 
a alternativa CORRETA:
a) ( ) A diferença entre os índices está somente na sensibilidade à 
água.
b) ( ) O NDVI utiliza a reflectância do visível, já o EVI utiliza a banda 
pancromática.
c) (X) O NDVI utiliza as bandas do infravermelho (NIR) e do 
vermelho, e o EVI utiliza o NIR, o vermelho e também o azul.
d) ( ) São índices utilizados apenas para quantificar a vegetação que 
ocorre em parques de cidades.
e) ( ) O NDVI e o EVI utilizam apenas as bandas do infravermelho 
e do vermelho.
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SENSORIAMENTO REMOTO II
UNIDADE 2
TÓPICO 1
1 Os sistemas sensores remotos aéreos e orbitais permitem coletar 
vários tipos de dados. No entanto, existem alguns erros e 
distorções associados a esta coleta. Dessa forma, é necessário pré-
processar os dados de SR, para remover ou compensar os erros e 
assim, utilizá-los devidamente. Além disso, é importante analisar 
o nível de processamento elementar que um dado produto de SR 
foi entregue por alguma agência de distribuição. A respeito das 
técnicas de pré-processamento, analise as afirmativas a seguir:
I- O pré-processamento de imagens de SR consiste basicamente 
na análise das características geométricas e radiométricas dos 
sensores, e envolvem correções destas duas propriedades.
II- O pré-processamento é somente realizado em composições RGB 
de sensores presentes na série de satélites Landsat.
III- Entre as técnicas de pré-processamento radiométricas, estão: 
altitude de voo, velocidade de voo e georreferenciamento.
IV- Os erros geométricos podem ser sistemáticos ou não sistemáticos, 
e internos ou externos.
V- As correções radiométricas levam em conta a presença da 
atmosfera.
Assinale a alternativa CORRETA:
a) ( ) As afirmativas I, II e III estão corretas.
b) ( ) As afirmativas I, III e V estão corretas.
c) (X) As afirmativas I, IV e V estão corretas.
d) ( ) Todas as alternativas estão corretas.
e) ( ) Nenhuma das alternativas está correta.
2 A aplicação de operações matemáticas em imagens de satélite é 
uma etapa importante no processamento de imagens, e é muito 
utilizada tanto para realçar similaridades quanto diferenças entre 
bandas ou imagens espectrais. São técnicas realizadas pixel a 
pixel. Uma das mais importantes consiste na divisão ou razão de 
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SENSORIAMENTO REMOTO II
bandas (que são utilizadas para produzir os índices espectrais de 
vegetação). Além disso, há algumas outras operações importantes 
como a soma (adição), a subtração e a multiplicação. Sobre 
o objetivo geral destas três operações aritméticas, assinale a 
alternativa CORRETA:
 
a) (X) A soma é utilizada para minimizar a presença de ruído. A 
subtração é usada para realçar diferenças espectrais e a 
multiplicação, embora menos comum, pode ser utilizada 
para ressaltar (realçar) feições geomorfológicas.
b) ( ) A soma é utilizada para produzir os índices espectrais da água. 
A subtração é usada para minimizar e generalizar diferenças 
espectrais e a multiplicação, embora menos comum, pode ser 
utilizada para ressaltar feições geomorfológicas.
c) ( ) A soma é utilizada para aumentar a presença de ruído. A 
subtração é usada para realçar grandes diferenças espectrais e 
a multiplicação, embora menos comum, pode ser utilizada para 
ressaltar similaridades nas bandas espectrais.
d) ( ) A soma é utilizada para realçar pequenas diferenças espectrais. 
A subtração é usada para realçar similaridades espectrais e a 
multiplicação, embora menos comum, pode ser utilizada para 
não ressaltar similaridades nas bandas espectrais.
e) ( ) Todas as operações aritméticas só são utilizadas para realçar 
similaridade entre bandas ou diferentes imagens.
3 No processamento digital de imagens, as estatísticas das 
imagenssão apresentadas em um histograma em tons de cinza 
(estes histogramas representam a distribuição de frequência dos 
valores de cinza dos pixels). A forma e arranjo de um histograma 
descreve a faixa de contraste de uma imagem espectral, e 
permite caracterizá-la com relação a sua homogeneidade ou 
heterogeneidade de valores. Uma distribuição de escala de cinza 
com um máximo extremo indica pequeno contraste. Observe 
as imagens e os histogramas a seguir e, em seguida, assinale a 
alternativa CORRETA:
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SENSORIAMENTO REMOTO II
FONTE: Adaptada de: <https://seos-project.eu/>. Acesso em: 19 nov. 2020.
a) ( ) O histograma A pertence a imagem 2, e foi utilizada alguma 
função de concentração de valores do histograma para 
melhorar a visualização.
b) ( ) O histograma B pertence a imagem 2, e foi utilizada alguma 
função de concentração de valores do histograma para 
melhorar a visualização.
c) ( ) O histograma A pertence a imagem 1, e foi utilizada alguma 
função de concentração de valores do histograma para 
melhorar a visualização.
d) (X) O histograma B pertence a imagem 2, e foi utilizada 
alguma função de espalhamento ou expansão de valores do 
histograma para melhorar a visualização.
e) ( ) O histograma B pertence a imagem 2, e não foi utilizada funções 
de espalhamento ou expansão de valores do histograma, pois 
os histogramas são fixos.
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SENSORIAMENTO REMOTO II
TÓPICO 2
1 O imageamento por sistemas sensores, especialmente os que ficam 
a bordo de satélites, fornecem uma visão consistente e constante 
da Terra. Tais sensores, com o intuito de atender as diferentes 
necessidades, mostram uma grande variedade de resolução 
espacial, espectral, radiométrica e temporal. Normalmente, 
os sensores adquirem imagens em várias bandas do espectro 
eletromagnético, na região do visível e nas regiões em que os 
olhos humanos não enxergam. No entanto, eles não conseguem 
combinar uma alta resolução espectral junto a uma alta resolução 
espacial. Nesse contexto, um procedimento interessante está na 
fusão de imagens. Sobre o que conceitua a técnica mencionada, 
assinale a alternativa CORRETA:
a) (X) A Fusão permite combinar imagens com diferentes resoluções 
espaciais e espectrais, sem perder a informação radiométrica. 
Brovey, IHS e ACP são exemplos de algoritmos de fusão de 
imagens.
b) ( ) O Fusionamento permite combinar rasters somente com 
diferentes resoluções espectrais, mas há uma grande perda a 
informação radiométrica. Brovey, IHS e ACP são exemplos de 
algoritmos de fusão de imagens.
c) ( ) A Fusão de imagens permite somente combinar imagens com 
as mesmas resoluções espaciais e espectrais, no entanto há 
perda da informação radiométrica. Brovey, Tasseled Cap e 
ACP são exemplos de algoritmos de fusão de imagens.
d) ( ) O Fusionamento funciona para combinar imagens com 
diferentes resoluções temporais e radiométrica, aumentando 
a informação espacial. RGB e IHS são exemplos de algoritmos 
de fusão de imagens.
e) ( ) A Fusão permite combinar imagens com diferentes resoluções 
espaciais e espectrais, mas há grande perda da informação 
espacial. Brovey, IHS e ACP são os únicos algoritmos de fusão 
de imagens.
2 A análise de dados oriundos do Sensoriamento Remoto 
armazenados em formato matricial (rasters), comumente 
associadas às imagens, pode ser realizada num nível de menor 
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SENSORIAMENTO REMOTO II
escala (e.g. pixel) ou num nível de maior escala (e.g. cena completa). 
Não obstante, podemos ainda realizar procedimento para juntar 
mais de uma imagem, transformando rasters separados em um 
único. Além disso, podemos também diminuir uma imagem 
para uma área menor, sem mudar as informações nela presentes. 
Nesse contexto, os mosaicos e os recortes (clip e extraction) são 
duas operações muito empregadas em imagens de SR. Dessa 
forma, disserte brevemente sobre o intuito de cada uma destas 
classes de operações. Além disso, exemplifique.
R.: Os mosaicos, que é o nome da operação de agregar mais imagens 
em uma só, facilitam o processamento dos dados. Esta facilitação se 
refere à aplicação dos procedimentos de tratamento das imagens, mas 
pode aumentar o custo computacional (o raster formado se torna mais 
“pesado”). Podemos imaginar que vamos ter que produzir um índice 
de vegetação (e.g. NDVI) para uma área de 10 mil ha. Uma única cena 
de satélite não abarcará toda a área. Uma solução é fazer um mosaico 
de imagens antes de iniciar a confecção do NDVI. Já os recortes, que 
diminuem o volume dos dados (isto é, só vamos trabalhar com a parte 
de uma cena que realmente nos interessa), vão aumentar a velocidade 
das análises, diminuindo o custo computacional. Por exemplo, imagi-
ne que você tenha que produzir um NDVI para um pequeno parque 
no centro de uma cidade e que você possui uma cena muito grande. É 
recomendável diminuir a quantidade de dados a serem tratados para 
maximizar as análises.
3 A segmentação de imagens permite sua divisão em áreas ou 
regiões que possuem uma homogeneidade espectral. É um 
processamento feito antes das demais técnicas de classificação 
digital de imagens. Dois limiares são definidos pelos usuários na 
segmentação: o grau de similaridade (valor abaixo em que duas 
regiões serão consideradas similares e então serão englobadas 
em uma única região) e a área (valor mínimo de área, expresso 
em quantidade/número de pixels, com o intuito que uma região 
seja dividida). Há algumas formas ou processos diferentes de 
segmentar uma imagem em regiões. Sobre o que apresenta dois 
destes processos segmentadores de imagens, assinale a alternativa 
CORRETA:
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SENSORIAMENTO REMOTO II
a) ( ) Descontinuidades e similaridades.
b) ( ) Matriz de polígonos e similaridades.
c) ( ) Similaridade e área.
d) (X) Crescimento de regiões e detecção de bordas/limites.
c) ( ) Detecção de bacias e descontinuidades.
TÓPICO 3
1 Classificação digital é o procedimento que visa extrair 
informações de imagens com o intuito de reconhecer padrões 
e objetos homogêneos, com o objetivo de mapear e identificar 
locais da superfície da Terra que correspondam aos temas 
(classes) de interesse por parte do usuário. Em outras palavras, o 
objetivo central da classificação consiste em categorizar os pixels 
de uma imagem de entrada em um único raster que possui várias 
classes. Sobre as duas propriedades que são mais utilizadas nas 
classificações, assinale a alternativa CORRETA:
a) (X) Padrão espectral e padrão espacial.
b) ( ) Padrão radiométrico e segmentação.
c) ( ) Padrão espacial e verdade terrestre.
d) ( ) Verdade terrestre e análise multitemporal.
e) ( ) Matriz de confusão e padrão espectral. 
2 A classificação não supervisionada é o nome do conjunto 
de técnicas que permitem os agrupamentos de pixels com 
características comuns, que são baseados na análise de software 
de uma imagem sem que o usuário forneça classes características 
espectrais de referência. O computador usa algoritmos para 
determinar quais pixels estão relacionados (os que são mais 
similares) e os agrupa em classes ou temas. Entretanto, o usuário 
deve ter conhecimento da área a ser classificada quando os 
agrupamentos de pixels com características comuns produzidos 
pelo computador tiverem que ser relacionados às características 
reais no solo (áreas agrícolas, áreas urbanas, florestas etc.). Diante 
deste contexto, assinale a alternativa CORRETA:
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SENSORIAMENTO REMOTO II
a) ( ) Para aumentar a qualidade da classificação não supervisionada, 
o usuário pode selecionar áreas homogêneas espectralmente 
(áreas de treinamento).
b) (X) O usuário pode especificar qual algoritmo o software usará 
e o número desejado de classes no raster de saída, mas não 
“ajuda” no processo de classificação.
c) ( ) A classificação não supervisionada possui a vantagem que 
classificam corretamente todos os pixels de uma dada imagem 
de entrada em todas as análises.
d) ( ) Na classificação não supervisionada, o usuário vai definir 
os limites de quão similares os pixelsdevem ser para serem 
agrupados de acordo com as áreas de treinamento.
e) ( ) Embora seja uma técnica consagrada, não é possível aferir a 
qualidade de uma classificação não supervisionada.
3 A classificação supervisionada é baseada na ideia de que um 
usuário pode selecionar pixels de amostra em uma imagem que 
são representativos de classes específicas e conhecidas e, em 
seguida, orientar o software de processamento de imagem para 
usar esses locais ou áreas de treinamento como referências para 
a classificação de todos os outros pixels na imagem. As áreas 
de treinamento são selecionadas com base no conhecimento 
do usuário, e são espectralmente homogêneas. Neste tipo de 
classificação, o usuário tem uma participação muito mais efetiva. 
Diante disto, disserte brevemente sobre seus passos ou etapas 
elementares.
R.: Obviamente que os números e a caracterização das etapas de for-
ma mais detalhada variam de autor para autor, mas podemos elen-
car três grandes fases ou passos na classificação supervisionada. O 
primeiro é o estágio de treinamento, na qual o usuário coletará os 
valores numéricos dos pixels das áreas de treinamento (locais homo-
gêneos). O segundo passo consiste na implementação do algoritmo 
escolhido (estágio de classificação), na qual o computador comparará 
os pixels desconhecidos da imagem de entrada com o padrão espec-
tral das áreas de treinamento, classificando-os nas classes com os va-
lores mais similares. O terceiro e último passo consiste na apresenta-
ção dos resultados, que é um raster com os pixels exibindo a classe e 
não o número digital (nível de cinza/brilho).
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SENSORIAMENTO REMOTO II
UNIDADE 3
TÓPICO 1
1 Uma das principais finalidades do Sensoriamento Remoto 
(SR) é interpretar as imagens ou os resultados das rotinas 
de processamento de imagens digitais; afinal, adquirimos 
imagens de SR com o intuito de observar algo nela (extraindo 
informações). Essa interpretação pode ser conceituada como 
o ato de examinar fotografias aéreas/imagens de satélite com o 
objetivo de identificar objetos/alvos/feições/áreas homólogas e 
julgar seu significado. Alguns elementos comuns para realizar 
a interpretação da imagem são: localização, tamanho, forma, 
sombra, tom/cor, textura, padrão, altura/profundidade e local/
situação/associação. Isto posto, observe a figura a seguir. Trata-
se de uma imagem do IKONOS (1 m de resolução espacial), 
que mostra um trecho de diferentes tipos de vegetação. Assim, 
disserte sobre qual (ou quais) elemento utilizamos para poder 
discernir os tipos de cobertura do solo na imagem e se é possível 
verificar se há interferência antrópica/cultural nesta área.
FIGURA – VEGETAÇÕES
FONTE: Adaptada de <https://bit.ly/3oFveN3>. Acesso em: 23 nov. 2020.
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SENSORIAMENTO REMOTO II
R.: A cor geral é a mesma (aspecto em verde, por causa da assinatu-
ra espectral das folhas das árvores), embora haja certa diferença nos 
tons. Portanto, não é a reflectância o principal elemento de interpre-
tação visual que utilizamos ao bater o olho na imagem, pois percebe-
mos que há diferentes coberturas do solo (vegetações diferentes). De 
fato, o principal elemento que utilizamos para diferençar a cobertura 
é a textura (em segundo lugar, podemos destacar o padrão). A textura 
é um auxílio importante na interpretação da imagem visual, especial-
mente para imagens de alta resolução espacial. Já o padrão é o arranjo 
e a organização espacial da textura. A porção triangular no lado infe-
rior esquerdo, que ocupa quase metade da imagem, é uma plantação 
(árvores regularmente espaçadas). A porção no canto superior direito 
da imagem apresenta uma textura diferente, com padrão irregular, 
e corresponde a uma floresta natural. Já no canto inferior direito a 
textura da cor é mais homogênea, e pode corresponder a um campo/
gramado com algumas árvores isoladas.
2 A interpretação de imagens é a forma mais básica de análise de 
SR, consistindo na identificação manual de características em 
uma imagem por meio de sua observação por um intérprete. 
A interpretação da imagem é baseada em elementos (também 
chamadas de atributos de imagem) que são inerentes às imagens. 
Este método pode ser altamente confiável, e uma ampla variedade 
de características pode ser identificada, como tipo e condição 
de vegetação e características antrópicas, estradas e atividade 
de extração mineral, por exemplo. Observe a figura a seguir 
(imagem de satélite disponível no Google Earth) e utilizando os 
conhecimentos adquiridos nesta seção, identifique os recursos/
alvos enumerados (caso necessário, pesquise pelas coordenadas 
no Google Earth para melhor visualizar o local). Sobre o exposto, 
assinale a alternativa CORRETA:
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SENSORIAMENTO REMOTO II
FONTE: Adaptada de <http://bit.ly/3bEVYcR>. Acesso em: 23 nov. 2020.
a) ( ) I corresponde a uma piscina olímpica; II é uma rodovia; III é 
um rio canalizado e IV é uma área de cultivo agrícola.
b) ( ) I corresponde a um estádio de futebol; II é um rio; III é uma 
estrada e IV é uma fábrica (galpões grandes).
c) ( ) I é uma pista de corrida; II é uma rodovia; III é um rio canalizado 
e IV é uma área industrial (talhados grandes).
d) (X) I corresponde a um estádio de futebol; II é um rio; III é uma 
área residencial (telhados pequenos) e IV é uma fábrica 
(galpões grandes).
e) ( ) I é um aeroporto; II é uma estrada marginal de uma rodovia; III 
é uma rodovia e IV é parque urbano com muitas árvores. 
3 Uma chave de interpretação é um conjunto de diretrizes usado 
para ajudar os intérpretes a identificar rapidamente os objetos 
em uma imagem. A determinação do tipo de chave e do 
método de apresentação a ser empregado dependerá de fatores 
como o número de alvos a serem identificados e variabilidade 
Coordenadas: Lat. 29°58'21.62"S e Long. 51°11'52.61"O
20
SENSORIAMENTO REMOTO II
normalmente encontrada em cada classe de recursos ou objetos da 
chave. Alguns autores afirmam que, como regra geral, as chaves 
são mais facilmente construídas e usadas para a identificação 
de objetos e feições artificiais do que para vegetação natural e 
formas de relevo. Dependendo da maneira como as feições 
diagnósticas são organizadas, dois tipos de chaves são geralmente 
reconhecidos. Sobre a nomenclatura utilizada para estes dois 
tipos de chaves, assinale a alternativa CORRETA:
a) ( ) As chaves de interpretação podem ser de uso do solo ou de 
área urbana.
b) ( ) As chaves de interpretação podem ser de orientativas ou 
sistemáticas.
c) ( ) As chaves de interpretação podem ser de área urbana ou de 
área rural.
d) (X) As chaves de interpretação podem ser de seleção ou de 
eliminação.
e) ( ) As chaves de interpretação podem ser de objetivas ou 
subjetivas.
TÓPICO 2
1 Remoto significa algo que não está exatamente em contato 
físico e Sensoriamento significa obter informações (dados como 
temperatura, pressão, reflexão etc.) por meio de equipamentos 
detectores. Assim, sabemos que o Sensoriamento Remoto (SR) é 
o processo de adquirir informações, detectar, analisar e monitorar 
características físicas de uma área ou objeto por meio do registro 
de sua radiação eletromagnética (REM) refletida ou emitida. 
Os satélites, que são plataformas orbitais de sistemas sensores, 
desempenham um papel importante no desenvolvimento de 
muitas tecnologias, como mapeamento do uso e ocupação do 
solo, sistemas digitais de posicionamento por satélite (e.g. GPS, 
GNSS, GLONASS), planejamento urbano, monitoramento 
de vegetação, e muitas outras. Existe uma grande variedade 
de sensores com diferentes resoluções: espacial, temporal, 
21
SENSORIAMENTO REMOTO II
radiométrica e espectral para as mais diversas aplicações. O 
usuário deve ter o conhecimento sobre os produtos e sensores, 
com o intuito de escolher a melhor imagem para seu objetivo. 
Sobre os diferentes tipos de imagem e sua possível aplicação, 
associe os itens, utilizando o código a seguir. 
I- Identificar queimadas e ilhas de calor.
II- Previsão do tempo.
III- Analisaralvos urbanos.
IV- Mapear locais cobertos por nuvens.
V- Monitorar o desmatamento da Floresta Amazônica (área maior 
que 900 m² - 30 × 30 m).
( ) Imagens com alta resolução espacial.
( ) Imagens com média resolução espacial.
( ) Imagens de radar.
( ) Imagens do infravermelho termal.
( ) Imagens de alta resolução temporal.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
a) ( ) III – I – IV – V – II.
b) ( ) II – III – V – IV – II.
c) ( ) I – II – III – IV – V.
d) ( ) V – IV – III – II – I.
e) (X) III – V – IV – I – II.
Justifique sua resposta.
R.:
I – Os grandes centros urbanos apresentam regiões com diferen-
tes temperaturas médias, de acordo com o local (as áreas centrais cos-
tumam ser mais quentes que as áreas periféricas). Isso forma verda-
deiras ilhas com temperaturas mais altas, as chamadas ilhas de calor. 
Além disso, as queimadas também representam uma área com tem-
peraturas muito altas. Dessa forma, tanto as queimadas (naturais ou 
artificiais) quanto as ilhas de calor podem ser captadas por sensores 
que produzem imagens no infravermelho termal.
II– Os fenômenos meteorológicos são dinâmicos (como sabemos, 
22
SENSORIAMENTO REMOTO II
o tempo pode mudar de uma hora para outra). Por isso são 
necessárias imagens com uma alta resolução temporal.
III– Os objetos urbanos são relativamente pequenos, da ordem de 
metros, e isto requer imagens com uma alta resolução espacial.
IV– A nuvens bloqueiam os sensores ópticos. Dessa forma, é necessário 
utilizar dados de radar para locais com grande cobertura de 
nuvens (lembre-se das janelas atmosféricas).
V– O monitoramento de grandes áreas de desmatamento pode 
ser feito por meio de imagens de média resolução espacial 
(em algumas ocasiões, até mesmo imagens de baixa resolução 
espacial podem ser utilizadas, como imagens do Landsat 8). No 
entanto, para áreas menores, é preferível utilizar imagens de alta 
resolução (e.g. CBERS 4-A).
2 Os satélites Landsat 7 e Landsat 8 orbitam a Terra a uma altitude 
de 705 quilômetros em uma faixa de 185 quilômetros, movendo-
se de Norte a Sul em uma órbita síncrona do Sol. Cada satélite 
faz uma órbita completa a cada 99 minutos, perfazem cerca de 14 
órbitas completas a cada dia e cruzam todos os pontos da Terra 
uma vez a cada 16 dias. Sem dúvidas, a série Landsat é um marco 
no Sensoriamento Remoto (SR) mundial. Situação hipotética: 
como as imagens Landsat 8 OLI são gratuitas, um tomador de 
decisão de uma Prefeitura resolveu consultar um profissional 
em Geoprocessamento para saber da viabilidade das imagens 
deste sensor para aplicações em Uso do Solo, principalmente 
para mapeamento de alta resolução espacial com vistas para o 
cálculo e cobrança de IPTU (terrenos de 12 × 15 m). Disserte sobre 
o satélite mencionado, se é recomendado para esta aplicação. 
R.: O profissional vai indicar que este sensor não serve para tal apli-
cação, uma vez que o tamanho do pixel do Landsat 8 é 30 m (sem 
fusionamento). Dessa forma, é possível consultar a tabela 1 e indicar 
os seguintes sistemas sensores e métodos: fotografia aérea estereoscó-
pica de alta resolução pancromática, colorida ou infravermelha (CIR); 
imagem de satélite de alta resolução espacial (< 1 x 1 m: IKONOS, 
QuickBird, OrbView-3, WorldView 2); SPOT (2,5 m); CBERS-4A, sa-
télites PLANET, dentre outros.
3 O Modelo Digital de Elevação (DEM) é um conjunto de dados 
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SENSORIAMENTO REMOTO II
cartográficos digitais em três coordenadas (XYZ); isto é, o valor 
Z é a altitude. São matrizes de valores de elevação regularmente 
espaçados referenciados horizontalmente para uma projeção 
de coordenadas planas ou para um sistema de coordenadas 
geográficas. Podemos entender o MDE como uma classe genérica 
que abrange dois tipos de modelos: Modelo Digital de Superfície 
(MDS) e Modelo Digital de Terreno (MDT). O primeiro inclui as 
altitudes de prédios, árvores etc., ao passo que o segundo termo 
se refere à superfície da Terra sem construções (superfície “nua” 
do terreno). Tais modelos possuem inúmeras aplicações para 
os usuários de SR e de Geoprocessamento. Sobre os diferentes 
tipos de MDE, assinale a alternativa CORRETA:
a) ( ) Os MDEs só podem ser produzidos por Estação Total e por 
RTK.
b) ( ) Os MDS, por incluírem edificações, possuem pouca utilidade.
c) ( ) Os MDT são produzidos somente por técnicas espectrais.
d) ( ) A confecção de um MDE a partir de SR é muito custosa e pouco 
eficiente.
e) (X) Em termos de SR, é possível produzir um MDE por meio de 
estereogrametria e interferometria por radar.