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Para realizar o georreferenciamento de uma imagem do TM Landsat 5, metodologicamente, deve-se considerar que
os dados de coordenadas de campo não podem ser coletados com GPS de navegação para essa imagem, devido aos erros desse modelo de GPS.
a avaliação da qualidade do georreferenciamento deve ser feita com pontos independentes.
a escolha do datum horizontal para o georreferenciamento é irrelevante, por ser uma imagem de média resolução espacial.
os pontos de controle obtidos a partir de carta na escala 1:500.000 terão a mesma precisão que pontos obtidos a campo com GPS.
o algoritmo de reamostragem define como os dados de coordenadas de campo serão amostrados para o georreferenciamento.
Para fins de avaliação de desmatamentos por meio do cálculo da taxa de áreas desmatadas, a partir de dados obtidos com o sensor TM, é mais adequado utilizar uma das bandas espectrais B1, B2 e B3 que alguma das bandas espectrais do infravermelho.
Foi realizada uma classificação digital com três classes, sendo elas floresta nativa, reflorestamento e pastagens. Após a classificação, utilizaram-se dados de campo para verificar sua exatidão, obtendo-se a tabela abaixo.

A análise da tabela ensejou as afirmações a seguir.
I - Para a classe reflorestamento o erro de omissão é de 20,0%.
II - Para a classe floresta nativa o erro de inclusão é de 50,0%.
III - Para a classe floresta nativa a exatidão sobre a verdade terrestre é de 75,0%.
IV - Para a classe pastagem a exatidão sobre o classificado é de 75,0%.
V - A exatidão geral é de 76,7%.
São corretas APENAS as afirmações
I e II
III e IV
I, III e V
II, IV e V
III, IV e V
Foi realizado um trabalho de campo para a obtenção de amostras para a classificação de imagens. Os alvos de interesse são floresta nativa, solo exposto e água, e a imagem a ser utilizada é a do sensor TM Landsat 5 especificada abaixo.

no espaço de atributos, utilizando as bandas 3 e 4, a vegetação terá uma alta separabilidade do solo exposto, mas não da água.
no espaço de atributos, utilizando as três bandas na faixa do visível, a separabilidade será melhor do que utilizando as bandas no infravermelho próximo e no médio.
no espaço de atributos, utilizando as bandas 2 e 4, a vegetação terá altos valores de nível de cinza para ambas as bandas, enquanto que a água terá baixos valores para ambas as bandas.
a banda 6 tem baixo contraste e, por ser de uma região espectral diferente das outras, tem maior potencial para a classificação dos alvos.
as bandas 3, 4 e 5 são as melhores para a classificação desses alvos.
Em um estudo acadêmico sobre segmentação de imagens, um pesquisador verificou que na segmentação
por crescimento de regiões um maior valor de similaridade leva a uma maior agregação e, consequentemente, à formação de um número menor de regiões.
por crescimento de regiões o algoritmo agrupa os pixels cujos valores de níveis de cinza são iguais ao valor de similaridade fornecido pelo usuário.
por detecção de bacias o algoritmo procura as bordas dos alvos nas imagens e separa as microbacias hidrográficas presentes na imagem.
as regiões que não são vizinhas podem ser agrupadas, desde que o critério de similaridade seja satisfeito.
o software rotula as áreas segmentadas de acordo com as amostras obtidas em campo.
Para o monitoramento e controle diário das ocorrências de incêndio na região amazônica, o sensor TM é mais adequado que o AVHRR.
Os elementos de interpretação visual de imagens são utilizados, em separado ou em conjunto, para a identificação de áreas de reflorestamento, áreas desflorestadas, áreas de agricultura, áreas de solo exposto e áreas de pastagens, em imagens TM Landsat 5. Para essa aplicação, é INCORRETO afirmar que
áreas de monoculturas agrícolas apresentam talhões que podem ser identificados pela forma e pela textura lisa.
as áreas de desflorestamento recente apresentam forma, tonalidade, cor e textura que as diferenciam das áreas não desflorestadas.
florestas de eucaliptos com seis ou sete anos de idade podem ter uma coloração semelhante a uma floresta nativa, mas a textura, no reflorestamento ,é mais lisa do que a da floresta nativa.
o solo exposto, a monocultura agrícola e as pastagens apresentam a mesma tonalidade e cor, sendo, portanto, diferenciados pela forma e textura.
o elemento sombra ajuda a identificar o tipo de relevo, enquanto o elemento padrão ajuda na identificação do padrão de drenagem.
Em uma imagem de uma superfície terrestre gerada por um sistema imageador, o pixel representa a menor área imageada dessa superfície, ao qual está associado um valor numérico que indica a intensidade da radiação eletromagnética refletida ou emitida pela área correspondente ao pixel.
Considerando o satélite LANDSAT, sobre a aplicação da banda 7, é correto afirmar que é potencialmente favorável:
para observar o estresse na vegetação causado por deficiência hídrica.
na detecção de propriedades termais do solo, vegetação e rochas.
à discriminação de produtos de alteração hidrotermal
na identificação de áreas agrícolas, de áreas afetadas por queimadas e de feições morfológicas.
para identificação de sedimentos em suspensão.
Imagens de Sensoriamento Remoto são compostas de
matriz de elementos de resolução, ou pixels, que são a maior unidade de uma imagem.
matriz de elementos de resolução, ou quadrículas, que são a menor unidade de uma imagem.
matriz de elementos de resolução, ou pixels, que são a menor unidade de uma imagem.
resolução espacial, ou pixels, que são a menor unidade de uma imagem.
posters de imagens, ou pixels, que são a menor unidade de um satélite.
Todas as imagens de sensoriamento remoto estão sujeitas a algumas formas de distorção geométrica. Estes erros podem ser devido a uma variedade de fatores, entre eles,
o uso de sensores termais; o movimento do sistema de varredura; a altura da plataforma; o comprimento de onda; o relevo do terreno e a curvatura e rotação da Terra.
a perspectiva da ótica do sensor; o movimento do sistema de varredura; o movimento e instabilidade da plataforma; a altitude e velocidade da plataforma; o relevo do terreno e a curvatura e rotação da Terra.
a resolução espectral; a área total imageada pelo sensor; o movimento do sistema de varredura; o movimento e instabilidade da plataforma; a altitude, e velocidade da plataforma e o relevo do terreno.
a emissividade espectral; a resolução radiométrica; movimento e instabilidade da plataforma; a altitude e velocidade da plataforma; o relevo do terreno e a curvatura e rotação da Terra.
a resolução temporal e os sistemas de lentes multitemporais; movimento e instabilidade da plataforma; a altitude e velocidade da plataforma; relevo do terreno e a curvatura e rotação da Terra.
Os dados de sensoriamento remoto são extremamente úteis para estudos e levantamentos de recursos naturais, sobretudo por sua:
1. resolução espacial, uma vez que possibilita a obtenção de informações em escalas variadas, que vão desde as locais até as regionais.
2. resolução espectral que possibilita a obtenção de informações sobre um alvo na natureza em várias regiões do espectro eletromagnético.
3. resolução temporal, facilitando os estudos dinâmicos de uma região.
4. visão sinótica, sem, contudo, possibilitar o estudo dos corpos líquidos com grande salinidade.
Está (ão) correta(s):
1, apenas.
4, apenas.
2 e 3, apenas.
1, 2 e 3, apenas.
1, 2 e 4, apenas.
A região de Bragatina, no nordeste da Amazônia, tem sido alvo de desmatamento há mais de um século, em função da agricultura migratória praticada por migrantes nordestinos e europeus. Durante esses anos de ocupação, as diferentes formas de uso, o tempo e o tipo de manejo originaram diversas formas de sucessão secundária na região. Para estudar mudanças na cobertura vegetal em uma antiga área agrícola dessa região, foi feita uma análise multitemporal, a partir de imagens de satélites, considerando duas épocas (1984 e 1991).

Com base no texto e na tabela acima, que apresenta os resultados encontrados nessa análise multitemporal, assinale a opção correta.
O sensoriamento remoto é um importante instrumento para a detecção de queimadas. As imagens de satélites constituem uma maneira de se colocar em prática este instrumento. Há satélites de alta resolução, como o Landsat5 (TM de 30 m). No entanto, as imagens do Landsat5 não se prestam para a detecção de queimadas, porque
gera imagens apenas a cada 16 dias, sendo necessárias centenas de imagens de custo elevado para cobrir todo o Brasil.
uma imagem cobre 185 × 185 km, sendo necessárias muitas imagens para cobrir as regiões.
a altura de órbita, de 850 km, interfere na resolução das imagens atrapalhando a sua interpretação.
possui apenas 7 bandas espectrais, interferindo na interpretação das imagens.
as imagens AVHRR não são ideais para a detecção de queimadas.
Em Sensoriamento Remoto, alguns elementos devem ser considerados, como aquisição, coleta e registro de imagens; utilização de regiões do espectro eletromagnético que incluem e excedem a região visível; o uso de instrumentos localizados em plataformas móveis e transformação simbólica de dados coletados com auxílio da computação, entre outros. Sobre os conceitos que envolvem a área de Sensoriamento Remoto, considere as afirmativas abaixo:
1. No processo de aquisição de informações de sensoriamento remoto, a presença de uma fonte de emissão de energia é uma característica básica.
2. O fenômeno da absorção é importante no Sensoriamento Remoto, porque nele as moléculas dos elementos na atmosfera retêm parte da energia solar. Os principais elementos causadores da absorção são o oxigênio, o ozônio, o dióxido de carbono e vapor d'água.
3. O espalhamento atmosférico ocorre quando a energia é refletida ou refratada pelas partículas na atmosfera, como moléculas de gases, pó ou água; um exemplo é o espalhamento Raleigh, uma forma de espalhamento na região alta da atmosfera, que ocorre quando as partículas são muito grandes em relação ao comprimento de onda.
4. O teor de umidade na folha da vegetação pode alterar a resposta espectral, principalmente em torno de 0,38 micrômetros e 0,7 micrômetros, ao passo que a curva de reflectância típica da água é alta, entre 1,1 micrômetros e 0,96 micrômetros.
5. A água absorve toda a energia solar incidente em comprimentos de onda superiores a 0,7 micrômetros. Logo, o balanço de energia se reduz a alfa = 1. Essa propriedade é importante para o mapeamento de corpos d'água usando a informação espectral do infravermelho, pois sendo a reflectância nula, é mais fácil discriminar a água de outros elementos.
Assinale a alternativa correta.
Somente as afirmativas 1 e 2 são verdadeiras.
Somente as afirmativas 2 e 3 são verdadeiras.
Somente as afirmativas 1 e 4 são verdadeiras.
Somente as afirmativas 1, 2 e 5 são verdadeiras.
Somente as afirmativas 3, 4 e 5 são verdadeiras.
Sobre os sistemas sensores mais utilizados em Sensoriamento Remoto, considere as afirmativas abaixo:
1. O sensor AVHRR possui baixa resolução espacial e grande resolução temporal e foi originalmente projetado com a finalidade de prover dados para estudos meteorológicos, oceanográficos e hidrológicos.
2. O sensor à bordo da missão NOAA-14 registra informações utilizando 5 bandas espectrais, com largura da faixa de observação de 2394 km, sendo que os dados são armazenados usando 11 bits.
3. O sistema QuickBird foi projetado para suprir imagens de alta resolução espacial para fins comerciais. Na posição nadiral, a resolução espacial é de 61 cm no modo pancromático e 2,44 m no multiespectral, com imagens sendo obtidas com 11 bits de resolução radiométrica.
4. A principal característica das imagens obtidas pelo sistema Ikonos é a sua resolução espacial de 1 metro da banda PAN (região pancromática, englobando comprimento de onda de 0,45–0,90 micrômetros) e da resolução espacial de 4 metros da banda 1 (região do visível azul, englobando comprimento de onda de 0,45 a 0,52 micrômetros).
5. Na interpretação de imagens radar, deve-se lembrar que a direção de iluminação do radar afeta a aparência dos objetos e que as microondas interagem com a superfície de maneira diferente se comparadas às imagens não-radar.
Assinale a alternativa correta.
Somente as afirmativas 1, 3 e 5 são verdadeiras.
Somente as afirmativas 2, 3 e 4 são verdadeiras.
Somente as afirmativas 2, 3, 4 e 5 são verdadeiras.
Somente as afirmativas 1, 2, 4 e 5 são verdadeiras.
As afirmativas 1, 2, 3, 4 e 5 são verdadeiras.
O registro, em banco de dados de um sistema geográfico de informação, da ocorrência da vespa da madeira, pode subsidiar a avaliação da extensão da praga e o planejamento das estratégias para combatê-la.