Questões de Engenharia de Agrimensura para Concurso
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Considerando as características da segmentação de imagens, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.
( ) As regiões geradas pela segmentação definem conjuntos de pixels que contém alguma característica similar. ( ) Nem todos os pixels da imagem precisam pertencer a alguma região. ( ) As regiões criadas podem se intersectar.
As afirmativas são, respectivamente,
Assinale a opção que apresenta uma dificuldade na utilização desse tipo de imagens para essa finalidade.
Considere uma classificação de imagens com objetivo de identificar vegetação densa e vegetação cultivada. Sobre a base de dados para treino, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a verdadeira e F para a falsa.
( ) Pode ser aproveitada de uma base utilizada para classificação de vegetações de mangue e de cerrado. ( ) A área da classe vegetação densa deve ser maior que a da classe vegetação cultivada. ( ) A soma da quantidade de amostras de cada classe deve ser a maior possível.
As afirmativas são, respectivamente,
Considerando a utilização de imagens orbitais para a criação de um mapa com abrangência nacional, analise as afirmativas a seguir.
I. Para sensores que trabalham na faixa próxima do espectro visível, é desejável que consigam obter imagens no infravermelho próximo com intuito de melhorar a classificação de áreas edificadas. II. O sensor deve fornecer imagens de alta resolução, preferencialmente com o pixel menor que 1m, para que a separação das classes seja a mais precisa possível. III. Deve-se optar por sistemas orbitais que possuam resolução temporal compatível com a frequência de comparação desejada.
Está correto o que se afirma em
Considerando as características dessas técnicas, analise as afirmativas a seguir.
I. Classificadores supervisionados necessitam de um conjunto de treinamento previamente classificado, enquanto classificadores não supervisionados podem ser aplicados diretamente ao conjunto de imagens. II. Redes neurais artificiais que utilizam técnicas como deep learning são classificadores não supervisionados, tendo em vista sua capacidade de aprender sozinhas. III. Independentemente do tipo de classificação, é necessário dividir o conjunto de treinamento em pelo menos dois, um para treinar o classificador e outro para testá-lo.
Está correto o que se afirma em