Material de Estudo-30

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Material de Estudo 30: Engenharia de Teledetecção Avançada 
Questões: 
1. Um sistema de teledetecção precisa obter imagens da superfície da Terra com alta 
resolução espacial e espectral. Qual tipo de sensor remoto oferece o melhor 
desempenho? 
a) Sensor óptico passivo com varredura mecânica. b) Sensor óptico passivo com varredura 
pushbroom. c) Sensor radar ativo de abertura real. d) Sensor radar ativo de abertura sintética 
(SAR). e) Sensor hiperespectral com alta resolução espectral. 
Resposta: e) Sensor hiperespectral com alta resolução espectral. 
Justificativa: Sensores hiperespectrais capturam informações detalhadas em muitas bandas 
espectrais, permitindo análise precisa. 
2. Um sistema de teledetecção precisa mapear áreas com cobertura vegetal densa e em 
condições climáticas adversas. Qual tipo de sensor remoto oferece o melhor 
desempenho? 
a) Sensor óptico passivo em luz visível. b) Sensor óptico passivo no infravermelho próximo. c) 
Sensor óptico passivo no infravermelho termal. d) Sensor radar ativo de abertura sintética 
(SAR). e) Sensor lidar ativo. 
Resposta: d) Sensor radar ativo de abertura sintética (SAR). 
Justificativa: SAR opera em micro-ondas, penetrando nuvens e vegetação, gerando imagens em 
diferentes condições. 
3. Um sistema de processamento de imagens de teledetecção precisa corrigir distorções 
geométricas e radiométricas. Qual técnica de pré-processamento oferece o melhor 
desempenho? 
a) Correção atmosférica com modelos de transferência radiativa. b) Correção topográfica com 
modelos digitais de elevação (MDEs). c) Correção geométrica com pontos de controle no solo. 
d) Correção radiométrica com calibração do sensor. e) Alinhamento de imagens com registro 
de feições. 
Resposta: a) Correção atmosférica com modelos de transferência radiativa. 
Justificativa: Remove os efeitos da atmosfera, melhorando a precisão das informações 
espectrais. 
4. Um sistema de classificação de imagens de teledetecção precisa identificar diferentes 
coberturas do solo com alta precisão. Qual algoritmo de classificação oferece o melhor 
desempenho? 
a) Classificação supervisionada com máxima verossimilhança. b) Classificação não 
supervisionada com K-Means. c) Classificação com máquinas de vetores de suporte (SVMs). d) 
Classificação com redes neurais convolucionais (CNNs). e) Classificação com árvores de decisão. 
Resposta: d) Classificação com redes neurais convolucionais (CNNs). 
Justificativa: Modelos CNNs capturam padrões espaciais e espectrais complexos, melhorando a 
precisão da classificação. 
5. Um sistema de extração de informação de imagens de teledetecção precisa detectar 
mudanças na superfície da Terra ao longo do tempo. Qual técnica de detecção de 
mudança oferece o melhor desempenho? 
a) Subtração de imagens com limiarização. b) Análise de componentes principais (PCA). c) 
Análise de séries temporais com transformação Wavelet. d) Classificação pós-classificação com 
comparação de mapas. e) Detecção de mudança com redes neurais recorrentes (RNNs). 
Resposta: c) Análise de séries temporais com transformação Wavelet. 
Justificativa: A Wavelet permite análise multiresolução, capturando mudanças em diferentes 
escalas temporais. 
6. Um sistema de teledetecção precisa integrar dados de diferentes fontes para análise 
multitemporal e multisensorial. Qual técnica de fusão de dados oferece o melhor 
desempenho? 
a) Fusão de imagem pixel a pixel com ponderação. b) Fusão de imagem no nível de feições com 
extração de características. c) Fusão de imagem no nível de decisão com combinação de 
resultados. d) Fusão de imagem com transformação de espaço de cor. e) Fusão de imagem com 
redes generativas adversariais (GANs). 
Resposta: b) Fusão de imagem no nível de feições com extração de características. 
Justificativa: Extrai características relevantes para fusão, melhorando a análise multissensorial.