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ID 30305 Geografia Cartografia e Geotecnologias FGV 2024

Podemos representar um objeto ou uma paisagem de diferentes formas, dependendo do ponto de vista do qual os observamos (...) As representações dos lugares podem ser diretas, indiretas e imaginárias (...) Para fazer os mapas, cartas e plantas, utilizam-se imagens de drones, de aviões e de satélites, (...) que de acordo com a maior ou menor distância da superfície originará diferentes escalas cartográficas de análise. (...) Para realizar a leitura dos mapas e das imagens é necessário entender qual é a visão adotada na sua criação. SIMIELLI, Maria Elena. Projeto Ápis. São Paulo: Scipione, 2020. ps. 11, 13 e 23 (adaptado). De acordo com o referencial teórico apresentado, relacione os diferentes pontos de vista de observação da paisagem às suas características. 1. Visão oblíqua 2. Visão vertical 3. Visão frontal

( ) Observamos uma paisagem em primeiro plano, do nosso ponto de vista a partir do local que ocupamos, como apresentado no google street.

( ) Espaço da Terra visto do céu em forma diagonal, como se o observador estivesse em cima, mas vendo um pouco de lado.

( ) Espaço visto do alto, do azimute em relação ao que está sendo observado, como se uma linha traçada deste ponto até o chão formasse um ângulo reto. Assinale a opção que indica a relação correta, na ordem apresentada.

A 1 – 2 – 3.

B 1 – 3 – 2

C 3 – 1 – 2.

D 1 – 3 – 2.

E 2 – 1 – 3.

ID 28286 Geografia Cartografia e Geotecnologias FGV 2024

Durante o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, percebe-se que o modelo tem uma alta precisão no conjunto de treinamento, mas uma baixa precisão para o conjunto de novos dados. Isso indica um(a)

A underfitting , já que a quantidade de dados é insuficiente, resultando em alta variabilidade nos resultados e baixa precisão no conjunto de teste.

B overfitting , já que o modelo é excessivamente ajustado aos dados de treinamento.

C normalização incorreta dos dados, já que o modelo é muito simples para capturar as relações subjacentes nos dados.

D escolha incorreta do algoritmo, já que isso resulta em baixa precisão no conjunto de treinamento e no conjunto de teste.

E falta de dados suficientes, já que resulta em desempenho insatisfatório tanto no treinamento quanto no teste.

ID 27799 Geografia Cartografia e Geotecnologias FGV 2024

Surgida na última década do século XX, tem se configurado como uma importante metodologia participativa para o engajamento político e social de comunidades tradicionais e grupos sociais fragilizados social e economicamente. Na luta pelo território e sua defesa, configura-se como instrumento de produção de conhecimento e mobilização. Tal potencial tem fomentado a incorporação desta metodologia em processos formativos, devido as suas contribuições reais à Geografia Escolar (Gomes, 2017). Essa metodologia é, de certo modo, muito importante para a identidade cultural brasileira. LUCENA DA SILVA, A.; KEURY ALMEIDA GALDINO, L. Ensino de Geografia . Boletim Paulista de Geografia, v. 1, n. 106, p. 63–77, 2022. Disponível em: https://publicacoes.agb.org.br/boletim-paulista/article/view/2240. Acesso em: 19 jul. 2024. Adaptado. De que metodologia cartográfica trata o enunciado?

A Contemporânea.

B Sistemática.

C Temática.

D Social.

E Digital.

ID 27561 Geografia Cartografia e Geotecnologias FGV 2024

O Perfil de Metadados Geoespaciais do Brasil (Perfil MGB 2.0), lançado pelo IBGE em parceria com o Exército Brasileiro em 2021, é o documento que padroniza os metadados geoespaciais brasileiros conforme a norma internacional de referência ISO 19115-1:2014. Nesse contexto, assinale a opção que melhor retrata os Metadados Geoespaciais.

A Os Metadados Geoespaciais são utilizados apenas em Sistemas de Informação Geográfica (SIG).

B Os Metadados Geoespaciais descrevem as características, as possibilidades e as limitações dos dados geoespaciais.

C Os Metadados Geoespaciais são capazes de produzir, armazenar, processar, analisar e representar informações sobre o espaço geográfico.

D Os Metadados Geoespaciais fornecem uma estrutura para descrever e catalogar ativos espaço temporais.

E Os Metadados Geoespaciais são responsáveis por gerenciar o acesso, o armazenamento, a organização e a manipulação de dados em um banco de dados.

ID 27560 Geografia Cartografia e Geotecnologias FGV 2024

O SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) é um padrão que especifica como metadados de recursos geoespaciais (por exemplo, imagens de satélite, arquivos de feições, dados de efemérides, thumbnail ) são organizados, consultados e disponibilizados na web. Seu principal foco é a catalogação de metadados de imagens provenientes de observações da Terra por sensores orbitais. Assinale a opção que indica o formato adotado para a representação dos metadados pelo STAC.

A JSON.

B XML.

C CSV.

D Geopackage.

E GML.

ID 27559 Geografia Cartografia e Geotecnologias FGV 2024

As principais plataformas online de disseminação de imagens produzidas por sensores orbitais permitem a consulta do rol de imagens disponíveis que atendam aos parâmetros definidos pelo usuário. O usuário pode, então, selecionar e descarregar o arquivo referente à imagem de interesse. Caso ele deseje carregar a imagem em um software de geoprocessamento sem a necessidade de georreferenciamento, o arquivo deve estar em

A ASCII.

B BMP.

C GeoJSON.

D GeoTIFF.

E PRJ.

ID 27558 Geografia Cartografia e Geotecnologias FGV 2024

A disponibilização de dados geoespaciais por meio de requisições Web demanda uma sistemática de organização de metadados a fim de assegurar que os usuários disponham de funcionalidades capazes de identificar, localizar e acessar aqueles dados. Assinale a opção que indica a ferramenta de código aberto adotada por diversos produtores de dados geográficos ao redor do mundo para armazenar e gerenciar conjuntos de metadados geoespaciais.

A Aplicação Geonetwork.

B Biblioteca Python Geopandas.

C Biblioteca Python Geonetwork.

D Complemento Meta Search, do QGIS.

E Servidor Mapserver.

ID 27302 Geografia Cartografia e Geotecnologias FGV 2024

Os sensores utilizados em satélites para obtenção de imagens de objetos se diferenciam, por exemplo, por suas resoluções espacial, radiométrica, espectral e temporal. Sobre essas resoluções, avalie as afirmativas a seguir e assinale V para a afirmativa verdadeira e F para a afirmativa falsa.

( ) Quanto menor a resolução espacial do sensor, menor o detalhamento da imagem do objeto por ele captado.

( ) Um sensor com resolução radiométrica igual a 256 representará objetos em preto, branco e outras 254 cores variando de azul a vermelho.

( ) Quanto mais estreita a faixa espectral de captação do sensor, maior será o registro de dados referentes à variação de energia refletida pelo objeto captado.

( ) A resolução temporal é a frequência de imageamento de uma mesma área, ou seja, o tempo que o sensor obtém imagens do mesmo local. As afirmativas são, respectivamente,

A V – V – F – V.

B V – V – F – F.

C F – V – F – F.

D F – F – V – V.

E F – F – V – F.

ID 27120 Geografia Cartografia e Geotecnologias FGV 2024

O treinamento de algoritmos de inteligência artificial no desenvolvimento de aplicações para assimilação de dados meteorológicos exige o uso de bases de dados representativas de estados atmosféricos. Embora bases de dados sintéticas sejam úteis para treinamento, o uso de bases de dados reais é sempre preferível. Assinale a opção que apresenta a base de dados real que descreve propriedades físicas de uma grande quantidade de situações atmosféricas, e que é utilizada para o treinamento de modelos de temperatura atmosférica.

A Climate Atmospheric Trends Dataset (CATD).

B Global Thermographic Profiles Logger (GTPL).

C Thermodynamic Initial Guess Retrieval (TIGR).

D Satellite Temperature Scans Dataset (SaTScan).

E Thermometric Atmosphere Research Dataset (ThermoARD).

ID 27111 Geografia Cartografia e Geotecnologias FGV 2024

O Consórcio Geoespacial Aberto ( Open Geospatial Consortium – OGC) especificou um conjunto de serviços Web para descoberta e recuperação de dados geográficos. Cada serviço é capaz de realizar um conjunto de operações, cujos parâmetros são remetidos por meio de requisições Web. Ao realizar uma requisição para um Web Map Service (WMS) com a finalidade de identificar as camadas disponibilizadas pelo serviço, o usuário emprega a operação

A GetCapabilities.

B GetFeature.

C GetFeatureInfo.

D GetLayerInfo.

E GetMap.