Em um projeto de engenharia cartográfica, obteve-se um mapa na escala 1:100.000 a partir da redução de escala de quatro mapas na escala 1:50.000. Com o objetivo de preservar a clareza da informação cartográfica representada no mapa final, decidiu-se suprimir a representação de rios cujos comprimentos no mapa original fossem menores que 1 cm.

O processo de generalização gráfica aplicado no projeto denomina-se

De acordo com o Decreto 89.817, de 20 de junho de 1984, as cartas devem obedecer ao Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC). Segundo esse padrão, as coordenadas dos pontos representados na carta são comparadas com as respectivas coordenadas medidas em campo. As diferenças encontradas devem atender às condições relacionadas no referido Decreto. Os valores limites adotados na classificação das cartas, segundo o PEC planimétrico, são estabelecidos em função

O ajustamento da Rede Altimétrica de Alta Precisão (RAAP) brasileira utilizou o método de divisão por blocos de Helmert, uma alternativa muito utilizada para o ajuste de redes geodésicas, principalmente em redes de dimensões continentais como a brasileira. Em uma das etapas do processo, foram fixadas duas estações para proceder ao ajustamento simultâneo da rede, o datum Imbituba, em Santa Catarina, e o datum Santana, no Amapá.

A fixação dessas duas estações altimétricas deve-se:

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

A visualização da variação de um atributo em um mapa temático pode ser otimizada quando são estabelecidas faixas de valores críticos, conforme a aplicação a que se destina o mapa. No caso de aplicação do método de intervalos iguais, os limites de cada classe são definidos com base no(a)

O uso de predicados espaciais permite realizar análises envolvendo as geometrias dos objetos.


Um predicado espacial NÃO observado entre polígonos é

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

O georreferenciamento de imagens demanda a transformação das coordenadas no sistema da imagem (linha e coluna) para um sistema de coordenadas de terreno. Para realizar tal transformação, são levantadas as coordenadas de pontos identificáveis nas imagens.

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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

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