Uma forma de customizar as interações do usuário com um serviço Web Map Service (WMS) é aplicar filtros baseados em parâmetros informados pelo usuário às feições posicionadas no interior da extensão espacial.

Assinale a opção que indica a linguagem que codifica os filtros citados em servidores Geoserver.

A disponibilização de dados geoespaciais por meio de requisições Web demanda uma sistemática de organização de metadados a fim de assegurar que os usuários disponham de funcionalidades capazes de identificar, localizar e acessar aqueles dados.

Assinale a opção que indica a ferramenta de código aberto adotada por diversos produtores de dados geográficos ao redor do mundo para armazenar e gerenciar conjuntos de metadados geoespaciais.

As principais plataformas online de disseminação de imagens produzidas por sensores orbitais permitem a consulta do rol de imagens disponíveis que atendam aos parâmetros definidos pelo usuário.

O usuário pode, então, selecionar e descarregar o arquivo referente à imagem de interesse. Caso ele deseje carregar a imagem em um software de geoprocessamento sem a necessidade de georreferenciamento, o arquivo deve estar em

Após a classificação supervisionada de uma imagem CBERS 4A, foi gerado um conjunto de polígonos de diferentes formas, sem sobreposição entre si, e cobrindo toda a extensão espacial coberta pela imagem.

Neste contexto, assinale a opção que indica a estrutura de dados mais aderente ao produto obtido.

O Perfil de Metadados Geoespaciais do Brasil (Perfil MGB 2.0), lançado pelo IBGE em parceria com o Exército Brasileiro em 2021, é o documento que padroniza os metadados geoespaciais brasileiros conforme a norma internacional de referência ISO 19115-1:2014.

Nesse contexto, assinale a opção que melhor retrata os Metadados Geoespaciais.

Considere hipoteticamente um projeto de análise espacial que visa identificar áreas adequadas para construção de casas numa dada região.

Um analista tem à disposição diversos tipos de imagens de satélite com características diferentes, que permitem a identificação adequada dos tipos de cobertura da região, seja de forma visual ou com aplicação de técnicas digitais. Estão, também, à disposição, informações de elevação do terreno, com qualidade compatível com a realização do projeto.

De acordo com a análise correta que o analista pode fazer dessa situação, assinale a opção que apresenta fatores mais cruciais para definir restrições relacionadas com a proximidade de rios e terrenos com grande inclinação.

O Consórcio Geoespacial Aberto (Open Geospatial Consortium – OGC) especificou um conjunto de serviços Web para descoberta e recuperação de dados geográficos. Cada serviço é capaz de realizar um conjunto de operações, cujos parâmetros são remetidos por meio de requisições Web.

Ao realizar uma requisição para um Web Map Service (WMS) com a finalidade de identificar as camadas disponibilizadas pelo serviço, o usuário emprega a operação

O treinamento de algoritmos de inteligência artificial no desenvolvimento de aplicações para assimilação de dados meteorológicos exige o uso de bases de dados representativas de estados atmosféricos. Embora bases de dados sintéticas sejam úteis para treinamento, o uso de bases de dados reais é sempre preferível.

Assinale a opção que apresenta a base de dados real que descreve propriedades físicas de uma grande quantidade de situações atmosféricas, e que é utilizada para o treinamento de modelos de temperatura atmosférica.

Modelos de previsão meteorológica utilizados em esquemas de assimilação variacional como o 4D-VAR são, em geral, não-lineares e complexos, implementados em grandes quantidades de linhas de código de software. A implementação dos esquemas pode requerer, ainda, os cálculos do Modelo Tangente Linear (Tangent Linear Model - TLM) e do Modelo Adjunto, os quais podem, frequentemente, ser computados de maneira eficiente.

O conjunto de técnicas utilizadas para computação eficiente dos modelos mencionados constituem ferramentas de

Um grupo de trabalho da área de sensoriamento remoto estuda modelos de previsão de eventos climáticos. Dessa forma, decidiram utilizar como modelo inicial o seguinte modelo:

Y_i = α + βX_i + ε_i


onde α e β são respectivamente os coeficientes linear e angular do modelo e ε_i os erros aleatórios.

No entanto, verificaram que a escala usada nas variáveis dependente e independente do modelo não estavam adequadas. Dessa forma, propuseram a seguinte mudança de escala: Y_i^∗ = 10Y_i e X_i^∗ = 5X_i.


Sabendo que a estimativa do coeficiente angular obtido do modelo anterior foi igual a 2 e considerando o novo modelo gerado, o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários de β* é