Questões de Concurso Público IBGE 2013 para Tecnologista - Cartografia

Considere que, em um voo fotogramétrico, Φ seja o ângulo de rotação em torno do eixo horizontal das asas da aeronave (atitude de “nariz”), e ω, o movimento de asa devido à rotação em torno do eixo longitudinal do avião.Para que uma fotografia seja considerada perfeitamente vertical, os valores, em graus, dos ângulos de atitude do sensor, Φ e ω, devem ser, respectivamente,

Os modelos numéricos do relevo podem ser classificados conforme o conjunto amostral de pontos em que se baseiam. Quando esses pontos são obtidos somente ao longo das curvas de nível de uma folha de carta topográfica, o modelo é de malha

ndices espaciais são estruturas de dados essenciais para o processamento eficiente de consultas espaciais. Uma estrutura amplamente empregada é a árvore VR, indicada para a indexação de

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A 2ª Edição da Norma Técnica para Georreferenciamento de Imóveis Rurais, do INCRA, aprovada em setembro de 2010, especifica a precisão para as diferentes classes de vértices empregados no levantamento dos limites dos imóveis. Tal especificação é feita na Tabela 1 da referida Norma, reproduzida abaixo. Também são especificados, nessa norma, os procedimentos quanto ao uso de métodos convencionais de levantamento (poligonação, irradiamento e triangulação) e quanto aos rastreios GPS. A Tabela 3 da Norma, (também reproduzida abaixo) apresenta a classificação das estações totais quanto à precisão.

Tabela 1 - Classificação de vértices quanto à finalidade, precisão e tipo

Classe Finalidade Precisão (M) Tipo

C1 Apoio básico / Apoio imediato / Limite ≤ 0,10 M

C2 Apoio imediato / Limite ≤ 0,20 M

C3 Desenvolvimento de poligonal / Limite ≤ 0,40 M, P

C4 Limite ≤ 0,50 M, P, V, O

C5 Limites naturais ≤ 2,00 P, V, O

C7 Limite - USO RESTRITO -

Tabela 3 - Classificação de estações totais

Classes de Estações Totais Desvio-padrão Precisão angular Desvio-padrão Precisão linear

1 - precisão baixa ≤ ± 30" ± (5 mm + 10 ppm * D)

2 - precisão média ≤ ± 07” ± (5 mm + 5 ppm * D)

3 - precisão alta ≤ ± 02” ± (3 mm + 3 ppm * D

Onde:

D = Distância medida em km.

Nota: ppm = parte por milhão.

Fonte: ABNT NBR 13.333, 1994, p.7.

Considerando as precisões especificadas na Tabela 1, as precisões proporcionadas pelos equipamentos e métodos mencionados, o emprego de métodos convencionais de levantamento é recomendado para determinação de vértices de classe igual ou inferior a

Estudo com base nos registros de compras de passagens aéreas permitiu identificar as variações na demanda por voos internacionais entre os anos de 2010 e 2011, representadas no mapa da Figura abaixo.

Disponível em: http://amadeus1a.com.br/tag/airconomy/. Acessado em: 2013. Adaptado.

Os elementos contidos na Figura permitem classificá-la como um mapa

Observe o relatório da estação 8112905, localizada no Rio de Janeiro, obtido no sítio do IBGE:

Considere que a redução de ar livre é dada pela expressão F = +0,3086H, e que o platô de Bouguer é A_B = 0,1119H, e, para fins de cálculo, considere, também, que a altitude ortométrica é igual a 9,0 m.

Nessas condições, pelo processo de redução de Bouguer simplificada, a gravidade de Bouguer na Estação Gravimétrica destruída vale, aproximadamente, em mGal,

Dentre as escalas de tempo que são importantes para o Sistema de Posicionamento Global (GPS), inclui-se o Tempo Universal Coordenado (UTC).

O UTC, a despeito de uma diferença de um número inteiro de segundos, concorda com o sistema de

A qualidade do resultado do posicionamento com receptores de uma frequência é afetada, principalmente, pela influência da ionosfera nos sinais GPS, que passou a ser a principal fonte de erro na navegação e no posicionamento com GPS, após a desativação da Disponibilidade Seletiva (SA).

Como o erro sistemático devido ao efeito da ionosfera é inversamente proporcional ao quadrado da frequência, uma forma de minimizá-lo é

O filtro de Kalman é um método recursivo que tem sido utilizado em certas aplicações, tais como o posicionamento cinemático por GPS e a navegação por sistema inercial. A modelagem funcional básica desse método é composta por duas equações matriciais, a das observações e a do modelo dinâmico:

L_b = A . X + V

X₂ = T_1/2 . X₁ + W

Onde:

L_b é o vetor das observações;

A é a matriz dos coeficientes;

X é o vetor das variáveis aleatórias;

X₁ é o vetor das variáveis aleatórias em um tempo t₁ ;

X₂ é o vetor das variáveis aleatórias em um tempo t₂ ;

T_1/2 é a matriz de transição do tempo t₁ para o tempo t₂ ;

V é o vetor de ruídos na equação das observações e

W é o vetor de ruídos na equação do modelo dinâmico.

Considerando que E(x), denota a esperança matemática de uma variável x, e Cov(x), a covariância de uma variável x, a afirmação:

Para que se possa aplicar o filtro de Kalman, uma das injunções iniciais é que haja independência estatística entre os ruídos da equação das observações e o modelo dinâmico.

significa que