Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — NumPy — CESPE / CEBRASPE 2025
TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial›NumPy
Código
ce417540
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EMBRAPA
Ano
2025
Cargo
Pesq ( )
O NDVI (ou índice de vegetação por diferença normalizada) permite identificar a presença de vegetação verde e caracterizar sua distribuição espacial, como também sua evolução no decorrer do tempo. Para calcular o NDVI, a linguagem Python é amplamente utilizada, devido à sua flexibilidade e às bibliotecas de processamento de dados geoespaciais disponíveis. A seguir, é apresentado um código em Python relativo ao cálculo do NDVI. import numpy as np import rasterio def calcular_ndvi(arquivo_nir, arquivo_red, saida_ndvi): with rasterio.open(arquivo_nir) as nir_src: nir = nir_src.read(1).astype('float32') perfil = nir_src.profile with rasterio.open(arquivo_red) as red_src: red = red_src.read(1).astype('float32') ndvi = (nir - red) / (nir + red + 1e-10) perfil.update(dtype=rasterio.float32, count=1) with rasterio.open(saida_ndvi, 'w', **perfil) as dst: dst.write(ndvi, 1) print(f"NDVI calculado e salvo em: {saida_ndvi}") Com base no código precedente, julgue o item a seguir. Na interpretação do resultado do código, valores de NDVI próximos de 0 indicam maiores quantidades de vegetação fotossinteticamente ativa, enquanto valores próximos de 1 sugerem uma baixa vegetação.
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GabaritoE — Errado
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NDVI: interpretação dos valores
Gabarito: ERRADO. A afirmativa inverte completamente a escala do NDVI: valores próximos de 1 indicam alta densidade de vegetação fotossinteticamente ativa, enquanto valores próximos de 0 (ou negativos) indicam baixa ou nenhuma vegetação. O NDVI é calculado como , e quanto maior a diferença entre o infravermelho próximo (NIR) e o vermelho (RED), maior o índice — exatamente o oposto do que a assertiva afirma.
O NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) é um dos índices espectrais mais utilizados em sensoriamento remoto para monitorar a vegetação. Ele explora o comportamento espectral da vegetação saudável: a clorofila absorve fortemente a radiação na faixa do vermelho (RED), enquanto a estrutura celular das folhas reflete intensamente no infravermelho próximo (NIR). Assim, em uma área com vegetação densa e ativa, o NIR é muito maior que o RED, o que faz o numerador da fórmula crescer e o denominador se aproximar de 2×NIR, resultando em valores altos, próximos de 1.
Na prática, a escala de interpretação é a seguinte:
Faixa de NDVI
Interpretação
Próximo de 1
Vegetação densa e fotossinteticamente ativa (florestas, cultivos vigorosos)
0,2 a 0,5
Vegetação esparsa ou em estresse
Próximo de 0
Solo exposto, água, áreas urbanas ou vegetação morta
Negativo
Corpos d'água, nuvens, neve
A pegadinha da banca está em inverter os extremos da escala: ela afirma que valores próximos de 0 indicam mais vegetação ativa e valores próximos de 1 indicam baixa vegetação, quando a realidade é justamente o contrário. O candidato que conhece a fórmula e o comportamento espectral da vegetação identifica o erro imediatamente.
No código apresentado, a fórmula ndvi = (nir - red) / (nir + red + 1e-10) está correta — o 1e-10 é apenas um estabilizador para evitar divisão por zero. O erro está exclusivamente na interpretação dos valores resultantes, que é o que a questão pede para julgar.
NDVI (índice de vegetação): Fórmula ((NIR - RED) / (NIR + RED)); Valores altos (próximos de 1) (Vegetação densa e ativa); Valores baixos (próximos de 0) (Solo exposto, água, urbano); Valores negativos (Corpos d'água, nuvens, neve)
Item — ❌ ERRADO
A afirmativa está errada porque inverte a relação entre o valor do NDVI e a quantidade de vegetação. Valores próximos de 1 indicam alta vegetação fotossinteticamente ativa, e valores próximos de 0 indicam baixa ou nenhuma vegetação. A banca trocou os extremos da escala, uma armadilha clássica para quem decora a fórmula sem entender o significado físico do índice.
NÃO CAIA NESSA!
A banca inverteu a escala do NDVI: afirmou que 0 = muita vegetação e 1 = pouca vegetação, quando o correto é o oposto. Lembre-se: quanto maior a diferença entre NIR e RED, maior o NDVI e mais saudável a vegetação. Com treino, você enxerga essa inversão de longe 💪