A calibração radio-métrica de imagens-radar é, por vezes, n...

A alternativa correta é a D - V – F – V.

Vamos explorar cada afirmativa da questão para entender melhor a calibração radio-métrica de imagens-radar e sua importância na interpretação visual:

(1) Baseia-se na correlação positiva entre a potência dos sinais de retorno e os valores dos níveis de cinza dos pixels.

Esta afirmativa é Verdadeira. Na calibração radio-métrica, é fundamental correlacionar a potência dos sinais de retorno com os níveis de cinza dos pixels. Isso ocorre porque o radar mede a intensidade dos sinais refletidos pelos objetos na superfície da Terra, e essa intensidade é representada em níveis de cinza na imagem. Portanto, a correlação positiva entre esses elementos é essencial para uma interpretação precisa.

(2) Pode ser aplicada de maneira relativa ou absoluta, dependendo se é feita comparando-se com outras imagens adquiridas em outras condições ou se considerada somente a própria imagem, respectivamente.

Essa afirmativa é Falsa. A calibração radio-métrica pode ser realizada de maneira relativa quando se compara a imagem com outras imagens adquiridas sob diferentes condições. Já a calibração absoluta é aplicada quando se considera a imagem isoladamente e se ajusta para refletir condições padronizadas de medição. A descrição dada inverte os conceitos de calibração relativa e absoluta, por isso é falsa.

(3) Para a sua realização, pode ser considerado também a existência do ruído termal existente.

Esta afirmação é Verdadeira. O ruído termal é um fator importante na calibração radio-métrica de imagens de radar, pois pode afetar a precisão dos dados. Considerar a presença de ruído termal ajuda a melhorar a qualidade e a interpretação das imagens, ajustando os níveis de intensidade para compensar qualquer interferência causada por esse tipo de ruído.

Entender a calibração radio-métrica é crucial para profissionais que trabalham com imagens de radar, pois garante que as imagens representem com precisão as características físicas dos objetos observados. Essa prática é essencial para usos em sensoriamento remoto, meteorologia, e outras áreas que dependem de dados de radar.

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