Avaliação II - Sensoriamento Remoto II

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GABARITO | Avaliação II - Individual (Cod.:769292)
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Prova 56664870
Qtd. de Questões 10
Acertos/Erros 10/0
Nota 10,00
Ao longo das últimas décadas, uma gama de técnicas de processamento e análise de imagens 
foram desenvolvidas para ajudar na interpretação de imagens de Sensoriamento Remoto, com o intuito 
de extrair o máximo de informações possível dos produtos. Na literatura, há vários esquemas/diagramas 
e fluxogramas (flowchart) que hierarquizam ou organizam o processamento e o tratamento de imagens. 
Sobre o fluxo de processamento de imagens de satélite, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Pré-processamento.
II- Realce.
III- Extração de dados.
( ) Classificação não-supervisionada e Segmentação da imagem.
( ) Filtragem e transformação espectral. 
( ) Georreferenciamento e correção atmosférica.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A II - I - III.
B I - II - III.
C III - I - II.
D III - II - I.
Podem ocorrer casos em que a imagem de satélite é muito grande (representa uma área maior) 
para uma determinada aplicação. Sendo assim, é necessária a redução das dimensões da imagem para a 
sua área de interesse, para que o custo computacional seja reduzido. Assinale a alternativa CORRETA 
que apresenta o nome do referido processo:
A Recorte de imagens.
B Fusão de imagens.
C Mosaico de imagens.
D Clipagem.
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A+ Alterar modo de visualização
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O fusionamento de imagens espectrais obtidas a partir de sistemas sensores remotos possui um 
papel muito importante no que tange à extração de informações dos produtos. Há algumas vantagens 
relacionadas a essa técnica, como o aumento da qualidade visual de imagens e, consequentemente, 
aumento na capacidade de interpretação. Sobre as técnicas de fusionamento de imagens de 
sensoriamento remoto e uma vantagem relacionada, assinale a alternativa INCORRETA:
A Melhoria na distinção nas análises multitemporais de imagens de satélite.
B Aperfeiçoamento no processo de classificação temática de imagens.
C Melhoria na resolução temporal dos dados.
D Melhoria na detecção e extração de feições e recursos nas imagens.
As operações com bandas são teoricamente simples, e muito utilizadas para realizar comparações 
multiespectrais (diferentes bandas para uma mesma cena) e multitemporais (imagens/bandas espectrais 
adquiridas por sobre uma mesma área ao longo de diferentes datas). Essas operações são técnicas 
realizadas pixel a pixel, e possuem o potencial de ajustar e suavizar ruídos em imagens, bem como 
ressaltar áreas de interesse do usuário. Com base nas operações com bandas, analise as sentenças a 
seguir:
I- A adição (soma) é considerada a operação mais simples a ser realizada em imagens espectrais. 
Podemos entender essa operação como uma forma de obter a média entre as imagens/bandas que estão 
sendo trabalhadas, o que acaba por diminuir a ocorrência de ruído na imagem.
II- A subtração objetiva realçar pequenas diferenças espectrais entre imagens. Pode ser utilizada para 
detectar mudanças entre imagens ao longo do tempo, com uma grande aplicação na detecção de 
mudanças ambientais e de cobertura do solo, por exemplo
III- A multiplicação é uma operação aritmética não linear que é pouco habitual no processamento de 
imagens de SR. Essa operação aritmética evidencia os pixels (informação) que são comuns em ambas 
as imagens utilizadas no referido procedimento
Assinale a alternativa CORRETA:
A Somente a sentença III está correta.
B As sentenças I, II e III estão corretas.
C Somente a sentença II está correta.
D Somente a sentença I está correta.
As agências de distribuição de imagens (e.g. USGS, NASA, INPE) criaram diferentes níveis de 
processamento para descrever o quanto uma imagem já foi processada por elas. Saber o nível de uma 
imagem orbital é primordial, e facilita a vida do usuário de Geoprocessamento. No geral, temos cinco 
classificações de níveis (ou categorias) de produtos de SR que são disponibilizadas por agências para os 
usuários, e cada um destes níveis possui um avanço de processamento básico em relação ao nível 
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subsequente. Sobre os níveis de processamento de dados das agências nos produtos de SR, classifique 
V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) No nível 4, os produtos estão prontos para uso. São modelos ou resultados de análises 
multitemporal de imagens.
( ) No nível 1, as imagens são totalmente brutas (raw). Necessitam de correções obrigatórias antes de 
serem utilizadas para qualquer fim.
( ) O nível 3 de correção usa pontos de controle para melhorar a geometria e o posicionamento..
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - F.
B F - V - F
C V - F - V.
D F - V - V.
Na classificação não supervisionada, o software tem liberdade para definir o valor das classes a 
partir da análise de todos os pixels que compõem uma cena. Os algoritmos classificadores desta classe 
não utilizam dados de áreas de treinamentos (valores prévios definidos pelo usuário). De acordo com 
características da classificação não supervisionada, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para 
as falsas:
( ) Através desta técnica, os pixels serão agrupados por classes espectrais por meio de agrupamentos 
estatísticos. 
( ) Uma vantagem que costuma ser comum para estes tipos de classificadores está na facilidade de 
distinção de construções urbanas.
( ) Os softwares de Geoprocessamento normalmente permitem definir a quantidade máxima de 
interações (número de vezes que o algoritmo de classificação é executado), e a porcentagem de 
mudança (valor limite), que diz para o software o momento de terminar de rodar o algoritmo de 
classificação.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - F - V.
B F - V - F.
C V - F - F.
D V - F - V.
O processo de classificação de imagens pode ser compreendido como a técnica de extrair 
informações com o intuito de reconhecer padrões e objetos homogêneos nas imagens, em ordem para 
mapear e identificar locais da superfície da Terra que correspondam aos temas (classes) de interesse 
previamente designados por parte do usuário. De acordo com os características da classificação de 
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imagens, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) As classificações digitais são baseadas nas propriedades espectrais dos pixels (padrão espectral), 
utilizando a seguinte afirmativa: objetos de natureza similar possuem propriedades espectrais similares, 
ou seja, possuem uma assinatura espectral parecida.
( ) As classificações digitais são baseadas nas informações espaciais das imagens, classificando os 
pixels com base nessas informações.
( ) Com relação às classes/temas, é importante diferenciar as classes de informação e as classes 
espectrais. As classes de informação consistem no que o usuário está realmente buscando, como 
diferentes tipos de cobertura vegetal, unidades geológicas, plantações etc. As classes espectrais 
correspondem aos pixels que possuem o seu valor digital (brilho/nível de cinza) similar nos diferentes 
canais espectrais da imagem.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - V - V.
B V - F - V.
C F - V - F.
D F - F - F.
Na classificação supervisionada, como o próprio nome já diz, o usuário de SR vai supervisionar o 
processo de classificação de pixels das imagens de interesse selecionando áreas de uma cena que são 
espectralmente homogêneas. Estas áreas serão as classes de informação de interesse, e representam os 
diferentes tipos de cobertura da superfície terrestre. De acordo com características da classificação 
supervisionada, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Apesarde ser relativamente mais precisa, a classificação supervisionada necessita de mais tempo e 
mais trabalho por parte do analista (uma vez que o analista tem que saber se uma determinada assinatura
espectral corresponde exatamente a um tipo de cobertura da superfície/solo).
( ) As áreas de treinamento são locais conhecidos pelo usuário de SR, que representam um tipo de 
cobertura de superfície específico. 
( ) A definição correta dessas áreas de treinamento é de suma importância, pois vão definir a 
qualidade da classificação.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - V - V.
B V - F - V.
C F - V - F.
D F - F - F.
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De um jeito bem simplificado, a fusão é o processo que consiste em combinar ou juntar diferentes 
imagens orbitais com o intuito de aumentar a resolução espacial de um produto multiespectral final (em 
cores). Há três fatores principais que uma determinada técnica de fusão de imagem deve considerar: (I) 
eficiência computacional; (II) preservação da alta resolução espacial e (III) redução da distorção de 
cores. Com base nas técnicas de fusão de imagens de Sensoriamento Remoto, analise as sentenças a 
seguir:
I- As bandas a serem fusionadas devem ser do mesmo sistema sensor.
II- Pansharpening é a técnica de fusão entre uma imagem de alta resolução espacial na banda 
pancromática e uma imagem multiespectral de baixa resolução espacial para se obter uma imagem 
multiespectral de alta resolução.
III- Os algoritmos Brovey (cor normalizada), IHS (Intensidade, Matiz e Saturação) e a ACP (Análise de
Componentes Principais - PCA) são exemplos de algoritmos para a realização da fusão em imagens de 
SR.
Assinale a alternativa CORRETA:
A Somente a sentença III está correta
B As sentenças I e III estão corretas.
C As sentenças II e III estão corretas.
D As sentenças I e II estão corretas.
Seguir corretamente os passos e as etapas da classificação supervisionada é fundamental para se 
obter um bom resultado. Nesse método, a maior parte do esforço por parte do usuário ocorre antes do 
processo de classificação em si. Assim, dependendo das áreas de treinamento, das habilidades e 
experiência do usuário de SR e das propriedades espectrais das classes que compõem uma cena, este 
tipo de classificação pode ser mais preciso que a classificação não supervisionada. Sobre as etapas no 
processo de classificação supervisionada, ordene os itens a seguir:
I- Comparação estatística entre os valores dos pixels desconhecidos da imagem com os valores das 
classes atribuídas.
II- Identificação das áreas de treinamento.
III- Criação de um novo raster com os pixels da imagem original mostrados em classes.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - II - III.
B II - I - III.
C II - III - I.
D III - II - I.
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