A exatidão geral da classificação digital de imagens exibida na matriz de erros é superior a 85%.

No levantamento da classe residencial, a exatidão do produtor de dados sobre a verdade terrestre foi de 80%.

No levantamento da classe água, não foram identificados erros de comissão, e a exatidão do produtor de dados sobre a verdade terrestre foi de 100%.

No levantamento da classe comercial, os erros de comissão do usuário foram de 10%.

Julgue os itens subsequentes, relativos ao processo de classificação digital de imagens.

Classificação não supervisionada é um exemplo de classificação por região, em que o classificador utiliza algoritmos para reconhecer as classes presentes em uma imagem, havendo, portanto, elevada interferência por parte do usuário nos resultados obtidos.

Julgue os itens subsequentes, relativos ao processo de classificação digital de imagens.

Classificadores pixel a pixel utilizam apenas a informação espectral de cada pixel para o mapeamento de regiões homogêneas.

Julgue os itens subsequentes, relativos ao processo de classificação digital de imagens.

Classificação supervisionada é um exemplo de classificação pixel a pixel, utilizada quando os usuários dispõem de informações que possibilitam a identificação de uma classe de interesse, permitindo o treinamento de um algoritmo de classificação.

Em levantamentos aerofotogramétricos com ARPs, o tamanho do pixel da imagem é determinado pela altura de voo, pela porcentagem de sobreposição das imagens e pela velocidade da aeronave.

Sensores multiespectrais embarcados em ARPs registram imagens em bandas espectrais do visível e do infravermelho próximo e permitem o cálculo de índices espectrais, como o índice de vegetação realçado.

Os erros sistemáticos nos sinais obtidos pelo GNSS em ambientes urbanos são causados, principalmente, pelas variações nas condições da ionosfera.