Questões de Geografia do ano 0000

O diagrama de espalhamento de Moran é uma representação gráfica comumente empregada na análise da dependência espacial de uma determinada variável. A figura a seguir apresenta um diagrama de Moran contendo o Ponto P, o qual representa o comportamento do valor da renda per capita em um bairro A da cidade de Aurilândia.

Considerando que a palavra média aqui se refere à média aritmética dos valores da renda per capita nos bairros, a interpretação obtida do bairro A no diagrama de Moran é que a:

• A. renda per capita está acima da média móvel da renda per capita dos demais bairros;
• B. média móvel da renda per capita está abaixo do valor da média das médias móveis da renda per capita dos demais bairros;
• C. média móvel está abaixo da média da renda per capita dos demais bairros;
• D. renda per capita está abaixo da média móvel da renda per capita dos demais bairros;
• E. média da renda per capita está abaixo da média móvel da renda per capita dos demais bairros.

A superfície de densidade de Kernel costuma ser empregada na visualização da intensidade de um dado fenômeno pontual por ser de interpretação bastante intuitiva. Nessa superfície, o valor de cada célula é obtido a partir da determinação do estimador de densidade de Kernel, o qual é função do raio de influência r em torno da célula que receberá o valor interpolado e de uma função de estimação chamada de função de Kernel. Em torno de uma dada célula, existem dois pontos P₁ e P₂ dentro do raio de influência r, os quais distam d₁ e d₂, respectivamente da célula, sendo d₁ < d₂ < r.

Considerando que o gráfico da função de estimação seja uma função de Kernel quártico (y) em função da distância x dos pontos em relação à célula, é correto afirmar que:

• A.  o maior valor de y ocorre para d₁ < x < d₂;
• B. o maior valor de y ocorre para x=d₂;
• C. o menor valor de y ocorre para x=0;
• D. o menor valor de y ocorre para x=r;
• E. o maior valor de y ocorre para x=d₁.

As técnicas de classificação são empregadas para facilitar a extração de informações de uma imagem pelo intérprete, sendo comumente divididas em classificação supervisionada e não supervisionada.

Um exemplo de classificador NÃO supervisionado é:

• A. da máxima verossimilhança;
• B. da distância mínima;
• C. do paralelepípedo;
• D. da distância de Mahalanobis;
• E. da K-médias.

A grandeza empregada na construção da assinatura espectral de um objeto denomina-se:

• A. absortância;
• B. transmitância;
• C. reflectância;
• D. espalhamento;
• E. irradiância.

O georreferenciamento de uma imagem ocorre em duas etapas: uma que associa a posição correta aos pixels da imagem e outra que atribui um novo nível de cinza à imagem georreferenciada a partir de uma reamostragem dos pixels da imagem original.

O interpolador do vizinho mais próximo possui a característica de:

• A. alterar os valores radiométricos da imagem original;
• B. produzir descontinuidades na imagem amostrada;
• C. utilizar uma janela de 4x4 pixels em torno do pixel da imagem reamostrada;
• D. produzir um aumento do brilho nas áreas com bordas mais bruscas, útil na fotointerpretação da imagem;
• E. produzir uma suavização na imagem reamostrada.

No que diz respeito ao filtro de textura de matriz de coocorrência, é correto afirmar que:

• A. ocorre no domínio da frequência;
• B. utiliza os conhecimentos de abertura e fechamento;
• C. utiliza os valores dos pixels vizinhos para atribuir os valores dos pixels;
• D. gera uma imagem realçada que facilita a interpretação da imagem pelo analista;
• E. realça as bordas da imagem.

Deseja-se aplicar três operações de dissolver sobre os dados geográficos de um loteamento cuja representação gráfica e respectiva tabela de atributos encontram-se abaixo.

É correto afirmar que, após a aplicação da operação de dissolver:

• A. na operação A, os lotes 1 e 10 aparecerão com um único registro na tabela de atributos;
• B. na operação B, os lotes 2 e 5 aparecerão com um único registro na tabela de atributos;
• C. tanto na operação A como na operação B, os lotes continuarão com dois registros na tabela de atributos;
• D. na operação C, os lotes aparecerão com três registros na tabela de atributos;
• E. nas operações A, B e C, os lotes aparecerão com um único registro na tabela de atributos.

O termo álgebra de mapas foi popularizado por Dana Tomlin, em 1990, referindo-se a diversas operações sobre dados raster.

Um exemplo de operação de vizinhança de álgebra de mapas é:

• A. reclassificação;
• B. operação de álgebra de camadas;
• C. geração de declividade;
• D. geração de mapas de custo-distância;
• E. superposição de camadas.

O índice de Moran é uma grandeza que mede a dependência espacial de uma dada variável em uma região, podendo ser global ou local.

O índice de Moran tem como característica:

• A. poder apresentar valores negativos, tanto no índice global como no local;
• B. considerar a matriz de vizinhança para o índice global e não para o índice local;
• C. utilizar a diferença entre os valores de pares de pontos ao contrário do índice de Geary, que emprega a diferença da média global;
• D. apresentar valores adimensionais, assim como ocorre com a covariância;
• E. possuir o valor do índice global igual ao somatório dos índices locais de Moran de uma dada região.

A ponderação pelo inverso da distância (IDW) é a interpolação espacial mais empregada e intuitiva em análise espacial, a qual:

• A. aplica um método exato de interpolação;
• B. utiliza pesos negativos no caso da existência de picos;
• C. emprega a lei de Tobler somente para os pontos interpolados situados muito próximos dos pontos observados;
• D. obtém valores interpolados, cujos valores são menores que os menores valores observados em todo o conjunto de dados nas depressões;
• E. altera os valores da grandeza nos valores observados para suavizar a superfície gerada.