Questões de Concurso sobre Topografia/Geoprocessamento

O uso de sistemas de informação geográfica (SIG) na agricultura de precisão permite, principalmente:

Durante o georeferenciamento de uma área agrícola destinada ao cultivo de milho na região Meio-Norte do Brasil, o técnico em agropecuária utiliza um GPS de navegação para registrar pontos periféricos do terreno. Ão retornar ao escritório, ele sobrepõe os pontos em uma planta planimétrica de escala 1:5000. Na carta, a área delimitada pelos pontos mede 4cm x 5em, formando um polígono aproximado. No levantamento altimétrico feito no local, constatou-se uma variação de 12m entre o ponto mais alto e o ponto mais baixo. Com base nessas informações, qual é a interpretação técnica mais recomendada?

O uso de geotecnologias é crescente na agricultura de precisão. O Sistema Global de Navegação por Satélite (GNSS (Sistema Global de Navegação por Satélite)) e os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) utilizam diferentes modelos de dados para representar o mundo real. Assim, analise as afirmativas a seguir sobre modelos de dados em geoprocessamento.

I.O modelo vetorial representa feições geográficas através de coordenadas discretas, utilizando pontos, linhas e polígonos, sendo ideal para definir limites de propriedades e traçar rotas.

II.O modelo matricial (raster) divide o espaço em uma grade regular de células (pixels), onde cada célula possui um valor associado, sendo comumente utilizado em imagens de satélite e modelos digitais de elevação.

III.Em um SIG, a sobreposição (overlay) de mapas vetoriais com escalas muito distintas (ex: 1:1.000 e 1:1.000.000) não gera erros de precisão, pois o software ajusta automaticamente a acurácia posicional dos dados originais.

IV.O sensoriamento remoto passivo depende da energia emitida pela própria fonte sensora (como o Radar), enquanto o ativo utiliza a reflexão da luz solar.

Assinale a alternativa que apresenta somente as proposições CORRETAS:

Assinale a alternativa com informação INCORRETA sobre sistemas de coordenadas geográficas.

Os trabalhos topográficos como levantamentos e locações são realizados sobre a superfície curva da Terra. Porém, os dados coletados são projetados sobre uma superfície plana, conhecida como plano topográfico. Por causa disso, ocorre um erro denominado:

Analise as afirmações a seguir a respeito das faixas definidas dentro do espectro eletromagnético em sensoriamento remoto.

I. Quando as frequências são mais elevadas, entre cerca de 30 MHz e 300 MHz - Very High Frequency (VHF), as emissões não atingem elevadas distâncias, porém são totalmente afetadas por ruídos da atmosfera.

II. A faixa das micro-ondas é amplamente utilizada em sensoriamento remoto ativo (radar), devido à sua capacidade de penetrar nuvens e chuva, permitindo a aquisição de dados sob diversas condições atmosféricas.

III. A faixa do infravermelho pode ser utilizada em trabalhos de sensoriamento remoto, principalmente por estar associada ao frio.

IV. A faixa do visível possui como principal característica a propriedade de abarcar os comprimentos de ondas cuja radiação pode ser percebida pelo olho humano.

Assinale a alternativa CORRETA.

Os levantamentos topográficos são fundamentais para o planejamento e o manejo de áreas agrícolas de forma eficiente. Os conhecimentos básicos nesse tema são essenciais, pois certamente o Técnico Agropecuário utilizará plantas topográficas de propriedades rurais nas suas atividades profissionais.

A série de linhas consecutivas, em que são conhecidos os comprimentos e direções por meio de medições em campo, consiste em um(a)

O índice de refração controla a reflexão e a mudança de direção da radiação eletromagnética, o que faz o raio refratado se afastar da normal, em meios mais densos, e se aproximar, em meios menos densos, conforme o ângulo de incidência e os índices de refração.

No modelo físico de abordagem orientada a bancos de dados para armazenar e gerenciar topologia, cada objeto é decomposto em primitivas topológicas individuais para o armazenamento em um banco de dados e, depois, remontado quando uma consulta é feita.

O índice de área foliar (IAF), um importante parâmetro biofísico da vegetação, é definido como a área foliar total projetada por unidade de área de terreno, não havendo ainda tecnologia de sensoriamento remoto disponível para estimá-lo.

O projeto Harmonized Landsat Sentinel 2, da NASA, submete imagens do sensor OLI (Operational Land Imager) a algoritmos de correção atmosférica e co-registro espacial; contudo, nesse sensor, não há normalização da função de distribuição de reflectância bidirecional.

O sensoriamento de dispositivos agrícolas conectados à Internet substitui o conhecimento agronômico por parte dos produtores rurais.

Séries temporais mais densas geradas pelo Harmonized Landsat Sentinel 2 são úteis para análises temporais de fenômenos naturais e antrópicos e apresentam elevado potencial para o mapeamento e o monitoramento de cultivos agrícolas.

Na dinâmica de robôs, desconsideram-se as forças gravitacionais atuantes sobre os elos durante o movimento.

O índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) é um dos melhores indicadores para se estimar o teor de clorofila nas plantas, pois depende exclusivamente da absorção de luz pelo pigmento clorofiliano.

O georreferenciamento de imóveis rurais é um processo técnico que tem como objetivo determinar a localização exata e os limites de uma propriedade rural. Esse procedimento é fundamental para garantir a segurança jurídica e evitar conflitos fundiários. Um documento utilizado para esse georreferenciamento é o Memorial Descritivo.

Esse documento se propõe a:

No contexto da agricultura de precisão, a geoestatística é uma ferramenta fundamental para a análise de variabilidade espacial de atributos do solo e da lavoura. Dessa forma, assinale a alternativa que melhor representa uma aplicação típica dessa técnica.

Dados da refletância podem ser associados a características das plantas como índice da área foliar, biomassa ou fração radiativa interceptada fotossinteticamente.

O método mais comum de amostragem georreferenciada na agricultura de precisão é a amostragem em grade, na qual o campo é subdividido em células; dentro de cada célula, é coletada uma amostra georreferenciada composta por subamostras, o que garante uma representação mais precisa da variabilidade espacial do solo.

A partir de fotos de smartphone, a metodologia baseada em classificação por aprendizagem profunda pode utilizar um processo de classificação supervisionada com base no algoritmo random forest.