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André Santos

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Ferramentas de estudo

Questões resolvidas

No sensoriamento remoto, a tendência é de que a inteligência artificial ou inteligência geoespacial (GEOINT) como é chamada, se alie ao conceito de “machine learning”.
Assinale a alternativa que melhor define o progresso dentro do mapeamento em sensoriamento remoto causada por esta junção.
A) Com o manchine learning, a máquina poderá estabelecer análises e formular resultados.
B) Com o manchine learning, a máquina poderá se aliar a outros satélites obtendo informações conjuntas.
C) Com o manchine learning, a máquina poderá trabalhar sem a necessidade de reflectância.
D) Com o manchine learning, a máquina poderá estabelecer a melhor órbita para determinada função.
E) Com o manchine learning, a máquina poderá criar informações onde há lacunas, como em locais de sombra.

A incorporação da inteligência artificial na tecnologia de sensores aumenta a dimensão de dados obtidos e a tomada de decisão. No entanto, precisa de auxílio de novas técnicas para que juntas, consigam fornecer informações diante da grande quantidade de dados a serem processados.
A ferramenta utilizada em conjunto é:
A) Kaizen;
B) Machine learning;
C) Smart data discovery.
D) ArcGis;
E) PERT/CPM;

A inteligência artificial nada mais é que a capacidade de uma máquina em imitar a inteligência humana para executar tarefas. No sensoriamento remoto, a inteligência artificial é chamada de Inteligência Geoespacial (GeoINT).
Assinale a alternativa que traz mostra o início do processo de GEOINT em um imageamento remoto.
A) Formação da tomada de decisão.
B) Integração de imagens obtidas.
C) Processamento do software do satélite.
D) Junção com informações anteriores.
E) Comunicação com a Terra.

Os estudos espaciais envolvem o conhecimento cientifico e tecnológico nos campos de sensoriamento remoto e geoprocessamento, que aliados, conseguem realizar o levantamento dos recursos naturais e de dados de monitoramento ambiental.
Assinale a alternativa que delimita o órgão nacional que distribui as informações obtidas nos sensores remotos nacionais aos quais qualquer usuário pode obter diretamente para seus estudos.
A) Matriz Brasileira de Estudos Espaciais.
B) Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
C) Centro de Apoio Espacial de Alcântara.
D) Ministério da Ciência e Tecnologia.
E) Instituto Brasileiro de Mapeamento Remoto.

A potencialidade dos dados de sensoriamento remoto não era conhecida do público em geral, sendo popularizada muitos anos depois do lançamento do primeiro satélite através do uso mundial do programa de observação:
A ferramenta utilizada em conjunto é:
A) Google Earth, no ano de 2005.
B) Qgis, no ano de 2006.
C) ArcGis, no ano de 1999.
D) Google StreetView, no ano de 2014.
E) INPE, no ano de 2001.

Depois dos primeiros passos do lançamento de satélites, houve um grande avanço na tecnologia empregada podendo, inclusive, chegar à uma alta de resolução.
O primeiro satélite de alta resolução lançado foi:
A) CBERS4A, em 1993 com resolução de 2 metros.
B) Sputnik-1, em 1979 com resolução de 5 metros.
C) SRTM, em 1992 com resolução de 5 metros.
D) Ikonos, em 1999 com resolução de 1 metro.
E) Landsat, em 1980 com resolução de 2 metros.

São exemplos de aplicação de dados ambientais atualmente utilizados por ONG’s e o governo em sensoriamento remoto do território:
Assinale a alternativa que apresenta um exemplo de aplicação de dados ambientais atualmente utilizados por ONG’s e o governo em sensoriamento remoto do território:
A) Informações sobre o uso do solo ao redor de usinas hidrelétricas.
B) Informações sobre o desmatamento na Amazônia.
C) Informações sobre as perdas de área nas geleiras.
D) Informações sobre queimadas e o caminho do fogo.
E) Informações sobre o clima e a previsão de enchentes.

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Questões resolvidas

No sensoriamento remoto, a tendência é de que a inteligência artificial ou inteligência geoespacial (GEOINT) como é chamada, se alie ao conceito de “machine learning”.
Assinale a alternativa que melhor define o progresso dentro do mapeamento em sensoriamento remoto causada por esta junção.
A) Com o manchine learning, a máquina poderá estabelecer análises e formular resultados.
B) Com o manchine learning, a máquina poderá se aliar a outros satélites obtendo informações conjuntas.
C) Com o manchine learning, a máquina poderá trabalhar sem a necessidade de reflectância.
D) Com o manchine learning, a máquina poderá estabelecer a melhor órbita para determinada função.
E) Com o manchine learning, a máquina poderá criar informações onde há lacunas, como em locais de sombra.

A incorporação da inteligência artificial na tecnologia de sensores aumenta a dimensão de dados obtidos e a tomada de decisão. No entanto, precisa de auxílio de novas técnicas para que juntas, consigam fornecer informações diante da grande quantidade de dados a serem processados.
A ferramenta utilizada em conjunto é:
A) Kaizen;
B) Machine learning;
C) Smart data discovery.
D) ArcGis;
E) PERT/CPM;

A inteligência artificial nada mais é que a capacidade de uma máquina em imitar a inteligência humana para executar tarefas. No sensoriamento remoto, a inteligência artificial é chamada de Inteligência Geoespacial (GeoINT).
Assinale a alternativa que traz mostra o início do processo de GEOINT em um imageamento remoto.
A) Formação da tomada de decisão.
B) Integração de imagens obtidas.
C) Processamento do software do satélite.
D) Junção com informações anteriores.
E) Comunicação com a Terra.

Os estudos espaciais envolvem o conhecimento cientifico e tecnológico nos campos de sensoriamento remoto e geoprocessamento, que aliados, conseguem realizar o levantamento dos recursos naturais e de dados de monitoramento ambiental.
Assinale a alternativa que delimita o órgão nacional que distribui as informações obtidas nos sensores remotos nacionais aos quais qualquer usuário pode obter diretamente para seus estudos.
A) Matriz Brasileira de Estudos Espaciais.
B) Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
C) Centro de Apoio Espacial de Alcântara.
D) Ministério da Ciência e Tecnologia.
E) Instituto Brasileiro de Mapeamento Remoto.

A potencialidade dos dados de sensoriamento remoto não era conhecida do público em geral, sendo popularizada muitos anos depois do lançamento do primeiro satélite através do uso mundial do programa de observação:
A ferramenta utilizada em conjunto é:
A) Google Earth, no ano de 2005.
B) Qgis, no ano de 2006.
C) ArcGis, no ano de 1999.
D) Google StreetView, no ano de 2014.
E) INPE, no ano de 2001.

Depois dos primeiros passos do lançamento de satélites, houve um grande avanço na tecnologia empregada podendo, inclusive, chegar à uma alta de resolução.
O primeiro satélite de alta resolução lançado foi:
A) CBERS4A, em 1993 com resolução de 2 metros.
B) Sputnik-1, em 1979 com resolução de 5 metros.
C) SRTM, em 1992 com resolução de 5 metros.
D) Ikonos, em 1999 com resolução de 1 metro.
E) Landsat, em 1980 com resolução de 2 metros.

São exemplos de aplicação de dados ambientais atualmente utilizados por ONG’s e o governo em sensoriamento remoto do território:
Assinale a alternativa que apresenta um exemplo de aplicação de dados ambientais atualmente utilizados por ONG’s e o governo em sensoriamento remoto do território:
A) Informações sobre o uso do solo ao redor de usinas hidrelétricas.
B) Informações sobre o desmatamento na Amazônia.
C) Informações sobre as perdas de área nas geleiras.
D) Informações sobre queimadas e o caminho do fogo.
E) Informações sobre o clima e a previsão de enchentes.

Prévia do material em texto

20/05/2023 21:12:39 1/2
REVISÃO DE SIMULADO
Nome:
FELIPE JANUÁRIO DOS REIS
Disciplina:
Geologia Aplicada à Engenharia
Respostas corretas são marcadas em amarelo X Respostas marcardas por você.
Questão
001 No sensoriamento remoto, a tendência é de que a inteligência artificial ou inteligência
geoespacial (GEOINT) como é chamada, se alie ao conceito de “machine learning”.
Assinale a alternativa que melhor define o progresso dentro do mapeamento em
sensoriamento remoto causada por esta junção.
A) Com o manchine learning, a máquina poderá se aliar a outros satélites obtendo
informações conjuntas.
X B) Com o manchine learning, a máquina poderá trabalhar sem a necessidade de
reflectância.
C) Com o manchine learning, a máquina poderá estabelecer a melhor órbita para
determinada função.
D) Com o manchine learning, a máquina poderá criar informações onde há lacunas, como
em locais de sombra.
E) Com o manchine learning, a máquina poderá estabelecer análises e formular
resultados.
Questão
002 A incorporação da inteligência artificial na tecnologia de sensores aumenta a dimensão
de dados obtidos e a tomada de decisão. No entanto, precisa de auxílio de novas
técnicas para que juntas, consigam fornecer informações diante da grande quantidade
de dados a serem processados. A ferramenta utilizada em conjunto é:
A) PERT/CPM;
B) Machine learning;
X C) Kaizen;
D) ArcGis;
E) Smart data discovery.
Questão
003 A inteligência artificial nada mais é que a capacidade de uma máquina em imitar a
inteligência humana para executar tarefas. No sensoriamento remoto, a inteligência
artificial é chamada de Inteligência Geoespacial (GeoINT).
Assinale a alternativa que traz mostra o início do processo de GEOINT em um
imageamento remoto.
X A) Comunicação com a Terra.
B) Junção com informações anteriores.
C) Integração de imagens obtidas.
D) Processamento do software do satélite.
E) Formação da tomada de decisão.
Questão
004 Os estudos espaciais envolvem o conhecimento cientifico e tecnológico nos campos de
sensoriamento remoto e geoprocessamento, que aliados, conseguem realizar o
levantamento dos recursos naturais e de dados de monitoramento ambiental.
Assinale a alternativa que delimita o órgão nacional que distribui as informações
obtidas nos sensores remotos nacionais aos quais qualquer usuário pode obter
diretamente para seus estudos.
X A) Matriz Brasileira de Estudos Espaciais.
20/05/2023 21:12:39 2/2
B) Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
C) Centro de Apoio Espacial de Alcântara.
D) Ministério da Ciência e Tecnologia.
E) Instituto Brasileiro de Mapeamento Remoto.
Questão
005 A inteligência artificial nada mais é que a capacidade de uma máquina em imitar a
inteligência humana para executar tarefas. No sensoriamento remoto, a inteligência
artificial é chamada de Inteligência Geoespacial (GeoINT).
Assinale a alternativa que traz mostra o final do processo de GEOINT em um
imageamento remoto.
A) Junção com informações anteriores.
B) Formação da tomada de decisão.
X C) Integração de imagens obtidas.
D) Processamento do software do satélite.
E) Comunicação com a Terra.
Questão
006 A potencialidade dos dados de sensoriamento remoto não era conhecida do público em
geral, sendo popularizada muitos anos depois do lançamento do primeiro satélite
através do uso mundial do programa de observação:
A) Google Earth, no ano de 2005.
B) Qgis, no ano de 2006.
X C) ArcGis, no ano de 1999.
D) Google StreetView, no ano de 2014.
E) INPE, no ano de 2001.
Questão
007 Depois dos primeiros passos do lançamento de satélites, houve um grande avanço na
tecnologia empregada podendo, inclusive, chegar à uma alta de resolução. O primeiro
satélite de alta resolução lançado foi:
A) SRTM, em 1992 com resolução de 5 metros.
B) CBERS4A, em 1993 com resolução de 2 metros.
C) Sputnik-1, em 1979 com resolução de 5 metros.
D) Landsat, em 1980 com resolução de 2 metros.
X E) Ikonos, em 1999 com resolução de 1 metro.
Questão
008 São exemplos de aplicação de dados ambientais atualmente utilizados por ONG’s e o
governo em sensoriamento remoto do território:
A) Informações sobre o uso do solo ao redor de usinas hidrelétricas.
X B) Informações sobre o desmatamento na Amazônia.
C) Informações sobre as perdas de área nas geleiras.
D) Informações sobre queimadas e o caminho do fogo.
E) Informações sobre o clima e a previsão de enchentes.

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