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Relacione as principais estruturas de armazenamento de dados geoespaciais, a seguir, às bibliotecas Python.
1. Matricial
2. Vetorial
3. Bancos de Dados
( ) NetCDF4
( ) Shapely
( ) Geopandas
( ) RasterIO
( ) Psycopg2
Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.
1 – 2 – 3 – 1 – 3.
1 – 2 – 2 – 1 – 3.
1 – 3 – 2 – 1 – 2.
2 – 2 – 3 – 1 – 2.
3 – 3 – 2 – 1 – 1.
O desenvolvimento de ferramentas para manipulação de arquivos com estrutura multidimensional viabiliza a realização de operações aritméticas e lógicas sobre os valores armazenados. Neste contexto, a iniciativa netCDF Operators (NCO) disponibiliza um conjunto de programas com algumas funcionalidades úteis.
Os formatos suportados pelo NCO, além do netCDF, para entrada de dados em seus programas, são
DAP e HDF
DAP, GeoTIFF e HDF
DAP, HDF e JSON
HDF e GeoTIFF
Não há suporte para outros formatos
Sobre dados no formato NetCDF4, assinale a afirmativa incorreta.
São auto descritivos e anexáveis (appendable).
São auto descritivos e não-anexáveis (non-appendable).
Podem ser lidos independente da ordem de bytes do sistema (endianess).
Podem ser lidos por mais de um usuário ao mesmo tempo.
Tem certo grau de interoperabilidade com o formato HDF5.
Alguns formatos de dados utilizados em modelos meteorológicos têm versões que vão se atualizando com o tempo para atender novas necessidades das comunidades que os utilizam.
Um dos formatos de dados utilizado para modelagens meteorológicas é o
PPTX.
GRIB.
BAT.
LAS.
JPG.
Não é necessário, como em sistemas nebulosos, um especialista na aplicação para “ajustar” um sistema neuronebuloso. Bastam dados de treinamento.


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Um sistema neuronebuloso tem, em comparação com a RNA, a vantagem de apresentar uma componente de explicação. É possível verificar quais regras foram ativas no processo decisório.