“O Acre começou setembro com o registro de mais de 320 focos...

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Q2699350 Geografia

“O Acre começou setembro com o registro de mais de 320 focos de queimadas. Em toda Amazônia Legal, já foram registrados 65.517 mil focos de queimadas entre janeiro e 1º de setembro. No Acre, os números de focos de queimadas são de 3.753 mil, o que representa 5,7% de todos os focos registrados na Amazônia Legal” (G1, 2019). A geração de índices de vegetação, em imagens de satélite de antes e após a passagem do fogo, pode auxiliar na identificação de áreas queimadas. No que se refere aos índices de vegetação e sua associação com as queimadas, analise as afirmativas abaixo.


I. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) pode ser gerado através das bandas do vermelho e infravermelho próximo.

II. Em um NDVI gerado a partir de uma imagem antes da queimada, uma área de floresta densa terá valores próximos de 0.

III. Em um NDVI gerado a partir de uma imagem depois da queimada, uma área atingida pelo incêndio terá valores próximos de 1.

IV. São outros exemplos de índices de vegetação: Normalized Burn Ratio (NBR) e Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH) e Distância de Mahalanobis.


Assinale a alternativa correta.

Alternativas

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Alternativa correta: A - Apenas a afirmativa I está correta

Explicação:

A questão aborda a temática dos índices de vegetação e sua relação com a identificação de áreas queimadas através de imagens de satélite. Para resolver a questão, é necessário compreender como esses índices são calculados e interpretados, especialmente o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), um dos índices de vegetação mais utilizados em sensoriamento remoto.

Justificativa da alternativa correta:

I. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) pode ser gerado através das bandas do vermelho e infravermelho próximo.

Essa afirmativa está correta. O NDVI é calculado a partir da diferença entre as bandas do infravermelho próximo (NIR) e do vermelho (R), utilizando a fórmula: NDVI = (NIR - R) / (NIR + R). Esse índice é amplamente utilizado para medir a densidade e a saúde da vegetação.

Justificativa das alternativas incorretas:

II. Em um NDVI gerado a partir de uma imagem antes da queimada, uma área de floresta densa terá valores próximos de 0.

Essa afirmativa está incorreta. Uma floresta densa, antes da queimada, terá valores de NDVI altos, geralmente próximos de 1, indicando alta densidade de vegetação saudável.

III. Em um NDVI gerado a partir de uma imagem depois da queimada, uma área atingida pelo incêndio terá valores próximos de 1.

Essa afirmativa também está incorreta. Após uma queimada, a área afetada terá valores de NDVI baixos, geralmente próximos de 0 ou até negativos, devido à perda de vegetação.

IV. São outros exemplos de índices de vegetação: Normalized Burn Ratio (NBR) e Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH) e Distância de Mahalanobis.

Essa afirmativa está parcialmente correta. Embora o NBR seja um índice de vegetação utilizado para avaliar queimadas, o FLAASH e a Distância de Mahalanobis não são índices de vegetação. O FLAASH é uma técnica de correção atmosférica e a Distância de Mahalanobis é uma medida estatística utilizada em análise multivariada.

Portanto, a única afirmativa correta é a I, justificando a alternativa A como a certa.

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Comentários

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Tá nada fácil, kk

Pega leve ibfc kk

Alternativa correta: A - Apenas a afirmativa I está correta

Explicação:

A questão aborda a temática dos índices de vegetação e sua relação com a identificação de áreas queimadas através de imagens de satélite. Para resolver a questão, é necessário compreender como esses índices são calculados e interpretados, especialmente o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), um dos índices de vegetação mais utilizados em sensoriamento remoto.

Justificativa da alternativa correta:

I. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) pode ser gerado através das bandas do vermelho e infravermelho próximo

Essa afirmativa está correta. O NDVI é calculado a partir da diferença entre as bandas do infravermelho próximo (NIR) e do vermelho (R), utilizando a fórmula: NDVI = (NIR - R) / (NIR + R). Esse índice é amplamente utilizado para medir a densidade e a saúde da vegetação.

Justificativa das alternativas incorretas:

II. Em um NDVI gerado a partir de uma imagem antes da queimada, uma área de floresta densa terá valores próximos de 0.

Essa afirmativa está incorreta. Uma floresta densa, antes da queimada, terá valores de NDVI altos, geralmente próximos de 1, indicando alta densidade de vegetação saudável.

III. Em um NDVI gerado a partir de uma imagem depois da queimada, uma área atingida pelo incêndio terá valores próximos de 1.

Essa afirmativa também está incorreta. Após uma queimada, a área afetada terá valores de NDVI baixos, geralmente próximos de 0 ou até negativos, devido à perda de vegetação.

IV. São outros exemplos de índices de vegetação: Normalized Burn Ratio (NBR) e Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH) e Distância de Mahalanobis.



Essa afirmativa está parcialmente correta. Embora o NBR seja um índice de vegetação utilizado para avaliar queimadas, o FLAASH e a Distância de Mahalanobis não são índices de vegetação. O FLAASH é uma técnica de correção atmosférica e a Distância de Mahalanobis é uma medida estatística utilizada em análise multivariada.

Portanto, a única afirmativa correta é a I, justificando a alternativa A como a certa.

“O Acre começou setembro com o registro de mais de 320 focos de queimadas. Em toda Amazônia Legal, já foram registrados 65.517 mil focos de queimadas entre janeiro e 1º de setembro. No Acre, os números de focos de queimadas são de 3.753 mil, o que representa 5,7% de todos os focos registrados na Amazônia Legal” (G1, 2019). A geração de índices de vegetação, em imagens de satélite de antes e após a passagem do fogo, pode auxiliar na identificação de áreas queimadas. No que se refere aos índices de vegetação e sua associação com as queimadas, analise as afirmativas abaixo.

A

Apenas a afirmativa I estão correta

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