Fotogrametria e Fotointerpretação_PROVA_5

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REVISÃO DE SIMULADO
Nome:
ANTONIO FERNANDO DA SILVA SOUTO
Disciplina:
Fotogrametria e Fotointerpretação
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Questão
001 (adaptada de MOVENS/2010/ANM) O campo de estudos de Processamento Digital de
Imagens – PDI, não é novo, mas, nas últimas décadas, com o acesso mais fácil a
satélites, sensores de alta tecnologia e computadores poderosos, tornou-se uma
ferramenta importante em diversos campos da ciência, como a medicina, a geologia e a
física.
A respeito do Processamento Digital de Imagens, assinale a opção correta.
A) O melhoramento de imagem é uma das áreas de estudo do PDI. Seu objetivo é destacar
certas características da imagem para melhor visualização ou análise.
X B) A captura de imagens ocorre apenas por meio da leitura de radiação eletromagnética,
como a luz ou os raios X.
C) Restabelecimento de imagem é o conjunto de técnicas que buscam remover ou
minimizar degradações na imagem capturada.
D) A captura de imagens pode utilizar apenas um sensor.
E) Uma imagem digital é um conjunto infinito de elementos chamados pixels.
Questão
002 No contexto da Classificação Digital de Imagens, qual é a principal diferença entre os
métodos de Classificação Supervisionada e Classificação Não Supervisionada?
A) A Classificação Supervisionada agrupa pixels em objetos, enquanto a Classificação Não
Supervisionada classifica pixels individualmente.
X B) A Classificação Supervisionada utiliza amostras de treinamento, enquanto a
Classificação Não Supervisionada não requer intervenção prévia do analista.
C) A Classificação Supervisionada gera classes automaticamente, enquanto a Classificação
Não Supervisionada depende de amostras fornecidas pelo analista.
D) A Classificação Supervisionada não considera contextos espaciais, ao contrário da
Classificação Não Supervisionada.
E) A Classificação Supervisionada requer intervenção do analista, enquanto a Classificação
Não Supervisionada ocorre de forma assistida.
Questão
003 (FGV/2014/Florianópolis) O Processamento Digital de Imagens (PDI) possui técnicas de
identificação, extração, condensação e realce da informação de interesse existente nas
imagens de satélite. A informação de interesse é caracterizada em função das
propriedades dos objetos ou padrões existentes na imagem. Entre as técnicas de PDI
encontra-se a Análise por Principais Componentes (APC), que identifica o alto grau de
correlação entre as bandas espectrais existentes nos sensores remotos. O resultado
dessa técnica é a geração de novas imagens denominadas Principais Componentes (PC)
cuja característica principal é que:
A) o número de PCs geradas corresponde à metade do número de bandas brutas
utilizadas.
X B) as informações redundantes existentes em todas as bandas inseridas são distribuídas
para a última PC gerada.
C) as novas imagens geradas (PCs) possuem números digitais homogêneos.
D) o sombreamento do relevo é identificado na última PC.
E) as novas PCs não possuem correlação entre si.
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Questão
004 Analise as seguintes sentenças em relação à interação entre Sistemas de Informações
Geográficas (SIG) e processamento digital de imagem:
I. Os SIG oferecem recursos robustos para manipulação e análise de dados raster e
vetoriais, incluindo ferramentas de georreferenciamento, correção atmosférica, realce
de contraste e classificação de imagens.
II. A elaboração de mapas temáticos não se beneficia da sinergia entre SIG e
processamento digital de imagem, pois são abordagens distintas na representação de
dados geoespaciais.
III. A interoperabilidade entre plataformas de processamento de imagem e SIG é um
elemento-chave, permitindo a importação, exportação e integração fluida de dados,
garantindo uma análise geoespacial coesa.
IV. O QGIS, um SIG de código aberto, gratuito, não possui capacidades para
processamento e classificação digital de imagens, tornando-o inadequado para
integração com ferramentas de processamento de imagem.
V. O "Semi-Automatic Classification Plugin" é um plug-in para QGIS que adiciona
ferramentas para processamento digital de imagem, incluindo funções de pré-
processamento.
Assinale a alternativa CORRETA:
A) Apenas IV e V são corretas.
X B) Apenas II e IV são corretas.
C) Apenas III, IV e V são corretas.
D) Apenas I, II e III são corretas.
E) Apenas I, III e V são corretas.
Questão
005 Qual é a principal finalidade da etapa de "Treinamento do Classificador" no processo de
classificação digital de imagens?
A) Aprendizado do algoritmo para distinguir assinaturas espectrais representativas de
cada classe.
X B) Segmentação da imagem em regiões com características espectrais semelhantes.
C) Correção radiométrica das imagens.
D) Identificação de assinaturas espectrais.
E) Seleção de classes de interesse.
Questão
006 O processamento de imagens desempenha um papel crucial na análise e interpretação
de dados geoespaciais. Esse processo pode ser dividido em diferentes fases, cada uma
cumprindo funções específicas. Uma etapa fundamental é o pré-processamento, que
engloba tratamentos preliminares nos dados brutos. A respeito do pré-processamento
de imagens e do georreferenciamento, analise as afirmativas a seguir:
I. O pré-processamento de imagem busca eliminar ou reduzir efeitos indesejados,
corrigir distorções e melhorar a qualidade geral dos dados.
II. O georreferenciamento associa coordenadas geográficas a cada ponto da imagem,
permitindo seu correto posicionamento na superfície terrestre.
III. A calibração radiométrica e a remoção de ruídos são exemplos de procedimentos
realizados durante o georreferenciamento.
IV. Durante o pré-processamento, são realizadas transformações matemáticas para
ajustar a imagem ao espaço geográfico.
V. O georreferenciamento vincula cada pixel da imagem a um ponto no elipsoide de
revolução, facilitando sua integração com outros dados em um SIG.
Assinale a alternativa correta:
A) Todas as afirmativas estão corretas.
X B) Apenas I, II, e III estão corretas.
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C) Apenas II, IV e V estão corretas.
D) Apenas III e V estão corretas.
E) Apenas I, II e IV estão corretas.
Questão
007 O realce de contraste é uma etapa crucial no processamento digital de imagens,
visando melhorar a qualidade para facilitar a interpretação. Diversos métodos são
utilizados para ajustar a distribuição de intensidades da imagem, ampliando ou
reduzindo intervalos de valores de pixel. Sobre os métodos de realce de contraste,
analise as afirmativas a seguir:
I. O Realce Mínimo/Máximo ajusta os valores mínimos e máximos da escala de cinza
para otimizar o contraste, destacando detalhes presentes na imagem.
II. O Realce Raiz Quadrado aplica a raiz quadrada dos valores dos pixels, sendo eficaz
para destacar detalhes em áreas de alta intensidade.
III. O Realce por Edição envolve técnicas de edição manual ou automática para ajustes
seletivos em determinadas regiões da imagem.
IV. A Realce por Equalização de Histograma distribui uniformemente as intensidades
dos pixels, melhorando o contraste geral e realçando detalhes em toda a imagem.
V. O Realce Linear utiliza uma transformação linear para ajustar a distribuição de
intensidades da imagem, ampliando ou reduzindo o intervalo de valores de pixel.
Assinale a alternativa correta:
A) Apenas I e III estão corretas.
X B) Apenas II, IV e V estão corretas.
C) Apenas I, II e V estão corretas.
D) Apenas III e IV estão corretas.
E) Todas as afirmativas estão corretas.
Questão
008 (VUNESP/2019/ Pref. Valinhos) O mapeamento do uso e cobertura do solo é uma das
principais aplicações de sensoriamento remoto (SR). Nesse contexto, é correto afirmar
que o método de classificação de imagem de SR
A) supervisionado não requer amostras de treinamento, mas demanda a aplicação de
algoritmo como o ISODATA.
X B) não supervisionado requer amostras de treinamento e a utilização de algoritmo de
classificação como a da mínima distância.
C) por digitalização em tela não utiliza amostras de treinamento, masnecessita de um
algoritmo de classificação como as redes neurais retroalimentadas.
D) supervisionado requer amostras de treinamento e a utilização de algoritmo de
classificação como o de máxima verossimilhança.
E) não supervisionado não requer amostras de treinamento, mas necessita de um
algoritmo de classificação como o de máxima verossimilhança.