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Questão de Geografia — Cartografia — CESPE / CEBRASPE 2024

GeografiaCartografia
Código
ce175494
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ITAIPU BINACIONAL
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Profissional de Nível Universitário Júnior - Função: Geógrafo
Em relação aos métodos de análise espacial e temporal de imagens de satélite utilizados para o mapeamento do uso e cobertura do solo, assinale a opção correta.
  1. AUma das formas de monitoramento do uso da terra é por meio do uso de classificadores; na classificação não supervisionada, o agrupamento difuso busca uma classificação rígida, em que cada amostra pertence a um único grupo.
  2. BEm imagens de alta resolução espacial, a classificação orientada a objetos é capaz de incorporar simultaneamente informações espectrais e espaciais, dividindo a imagem em regiões homogêneas com algum significado real.
  3. CÍndices de vegetação de bandas estreitas são calculados exclusivamente com imagens obtidas por sensores multiespectrais.
  4. DEm um futuro próximo, os equipamentos de medidas subaquáticas e a parametrização de algoritmos semianalíticos em águas interiores brasileiras não poderão ser utilizados no dia a dia das atividades de monitoramento sistemático dos sistemas aquáticos brasileiros.
  5. ENa estrutura matricial das imagens de sensoriamento remoto, operações aritméticas como adição, subtração, multiplicação e divisão não são realizadas pixel a pixel.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoB — Em imagens de alta resolução espacial, a classificação orientada a objetos é capaz de incorporar simultaneamente informações espectrais e espaciais, dividindo a imagem em regiões homogêneas com algum significado real.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Sensoriamento Remoto e Classificação de Imagens

Gabarito: letra B. A classificação orientada a objetos é adequada para imagens de alta resolução espacial, pois integra informações espectrais e espaciais ao segmentar a imagem em regiões homogêneas com significado real (objetos). Essa técnica é amplamente utilizada em sensoriamento remoto para mapeamento de uso e cobertura do solo.

A banca testa conceitos fundamentais de classificação de imagens e processamento digital. Vamos analisar cada alternativa.

Classificação de imagens
  • 1Não supervisionada
    • Rígida (k-means)
    • Difusa (fuzzy)
      • Cada amostra em múltiplos grupos
  • 2Supervisionada
    • Por pixel
    • Orientada a objetos (OBIA)
      • Alta resolução espacial
      • Integra espectral + espacial
      • Segmenta em regiões homogêneas
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Alternativa A — ❌ Incorreta

A classificação não supervisionada difusa (fuzzy clustering) não busca uma classificação rígida; pelo contrário, ela permite que cada amostra pertença a múltiplos grupos com diferentes graus de pertinência. A classificação rígida (hard clustering) é típica de métodos como o k-means. A alternativa inverte o conceito.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A classificação orientada a objetos (OBIA) segmenta a imagem em objetos (regiões homogêneas) e utiliza atributos espectrais, espaciais, de textura, forma, contexto, etc. Isso é especialmente vantajoso em imagens de alta resolução espacial, reduzindo o efeito "sal e pimenta" dos classificadores por pixel. A descrição está correta.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Índices de vegetação de bandas estreitas (ex.: índices que usam a banda red-edge) são calculados a partir de imagens hiperespectrais, que possuem muitas bandas estreitas, e não exclusivamente de sensores multiespectrais (que geralmente têm bandas largas). Portanto, a exclusividade é falsa.

Alternativa D — ❌ Incorreta

A afirmação é negativa e não reflete a realidade. Equipamentos subaquáticos e algoritmos semianalíticos vêm sendo cada vez mais empregados no monitoramento de águas interiores, inclusive no Brasil. Não há razão técnica para afirmar que não poderão ser utilizados no futuro próximo.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Em imagens matriciais (raster), operações aritméticas como adição, subtração, multiplicação e divisão são realizadas pixel a pixel, sim. Isso é básico no processamento digital de imagens, por exemplo, para calcular índices de vegetação (NDVI, etc.).

Gabarito: letra B.

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