Questão de Programação — Linguagens de programação — FGV 2024
Programação›Linguagens de programação
Código
fg086239
Banca
FGV
Órgão
INPE
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Tecnologista Pleno I - Desenvolvimento de Software para Processamento de Imagens e Dados Adquiridos por Satélites e Sensores Meteorológicos
Relacione as principais estruturas de armazenamento de dados geoespaciais, a seguir, às bibliotecas Python.1. Matricial2. Vetorial3. Bancos de Dados( ) NetCDF4( ) Shapely( ) Geopandas( ) RasterIO( ) Psycopg2Assinale a opção que indica a relação correta, segundo a ordem apresentada.
A1 – 2 – 3 – 1 – 3.
B1 – 2 – 2 – 1 – 3.
C1 – 3 – 2 – 1 – 2.
D2 – 2 – 3 – 1 – 2.
E3 – 3 – 2 – 1 – 1.
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GabaritoB — 1 – 2 – 2 – 1 – 3.
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Bibliotecas Python para dados geoespaciais
Gabarito: letra B. A relação correta é: NetCDF4 (1 – matricial), Shapely (2 – vetorial), Geopandas (2 – vetorial), RasterIO (1 – matricial), Psycopg2 (3 – banco de dados), formando a sequência 1 – 2 – 2 – 1 – 3, exatamente como na alternativa B.
A questão testa o conhecimento sobre as principais bibliotecas Python utilizadas para trabalhar com dados geoespaciais. Cada biblioteca é projetada para um tipo específico de estrutura de armazenamento:
Matricial (raster): dados representados por grades de células (pixels), como imagens de satélite.
Vetorial: dados representados por geometrias (pontos, linhas, polígonos).
Banco de Dados: sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD) para armazenar e consultar dados geoespaciais.
A tabela abaixo resume a associação:
Biblioteca
Tipo de estrutura
Número
NetCDF4
Matricial
1
Shapely
Vetorial
2
Geopandas
Vetorial
2
RasterIO
Matricial
1
Psycopg2
Banco de Dados
3
Agora, analisemos cada biblioteca:
NetCDF4: é uma biblioteca para leitura e escrita de arquivos no formato NetCDF (Network Common Data Form), usado para armazenar dados científicos multidimensionais, como grades de dados climáticos. Portanto, é matricial (1).
Shapely: biblioteca para manipulação e análise de objetos geométricos (pontos, linhas, polígonos) no plano cartesiano. É voltada para dados vetoriais (2).
Geopandas: extensão do pandas que adiciona suporte a dados geoespaciais, permitindo operações com shapefiles, GeoJSON, etc. Trabalha com dados vetoriais (2).
RasterIO: biblioteca para leitura e escrita de dados raster (GeoTIFF, JPEG2000, etc.). É matricial (1).
Psycopg2: adaptador PostgreSQL para Python, usado para conectar e executar consultas em bancos de dados PostgreSQL, inclusive com extensão espacial PostGIS. Portanto, relaciona-se a banco de dados (3).
Sequência correta: 1 (NetCDF4) – 2 (Shapely) – 2 (Geopandas) – 1 (RasterIO) – 3 (Psycopg2). Essa combinação aparece apenas na alternativa B.
PEGA ESSA DICA!
Grave associações: NetCDF4 e RasterIO são para dados matriciais (raster); Shapely e Geopandas são para vetoriais; Psycopg2 é para banco de dados.