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.
- A)Uma 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.
Errada, porque classificação não supervisionada e agrupamento difuso não produzem necessariamente classes rígidas com pertencimento único de cada amostra.
- B)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.
Certa, porque a classificação orientada a objetos, em imagens de alta resolução, integra informações espectrais e espaciais e trabalha com regiões homogêneas de significado real.
- C)Índices de vegetação de bandas estreitas são calculados exclusivamente com imagens obtidas por sensores multiespectrais.
Errada, porque índices de vegetação de bandas estreitas não são exclusivos de imagens multiespectrais e podem envolver sensores hiperespectrais ou outras configurações adequadas.
- D)Em 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.
Errada, porque a afirmação usa um futuro categórico sem base técnica e contraria o uso crescente de medidas subaquáticas e modelos semianalíticos no monitoramento de águas interiores.
- E)Na estrutura matricial das imagens de sensoriamento remoto, operações aritméticas como adição, subtração, multiplicação e divisão não são realizadas pixel a pixel.
Errada, porque operações aritméticas em imagens matriciais são feitas sim pixel a pixel, sendo uma base clássica do processamento digital de imagens.
Gabarito: B
Quando a gente fala em mapear uso e cobertura do solo com imagens de satélite, a ideia é transformar um monte de pixels em informação útil. Para isso, entram técnicas como classificação supervisionada e não supervisionada, índices espectrais e, em imagens de alta resolução, a classificação orientada a objetos. Essa última é bem querida porque não olha só a cor de cada pixel, mas também forma, textura, vizinhança e contexto, o que ajuda muito a separar, por exemplo, telhados, vias, vegetação e corpos d'água. Na prática, isso faz bastante diferença em imagens detalhadas, porque um objeto real não aparece como um bloco perfeito de pixels isolados. A imagem é segmentada em regiões homogêneas, e essas regiões passam a ser tratadas como unidades com significado no mundo real. Por isso, a classificação orientada a objetos consegue combinar informações espectrais e espaciais ao mesmo tempo. É exatamente por isso que a alternativa B está correta. Ela descreve a lógica central desse método: segmentar a imagem em áreas homogêneas e usar características espectrais e espaciais para classificar melhor os alvos. Em sensoriamento remoto, isso é uma evolução importante quando a resolução espacial é alta e a classificação pixel a pixel começa a ficar meio cega para o contexto. As demais alternativas trazem erros conceituais típicos de prova. A banca gosta de misturar termos parecidos para ver se você confunde classificação rígida com agrupamento difuso, ou acha que certos índices e operações dependem exclusivamente de um único tipo de sensor. Fique atento: em cartografia temática por sensoriamento remoto, o segredo é combinar o que o pixel mostra com o que o objeto significa.