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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
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Na imagem “falsa cor” formada pela atribuição de bandas aos canais RGB, conforme a combinação 4(B) – 3(G) – 2(R), a vegetação aparece na coloração
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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.
A quantidade mínima de pontos de controle a serem medidos depende da(o)
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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:
Lb = A . X + V
X2 = T1/2 . X1 + W
Onde:
Lb 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 ;
T1/2 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
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Uma estação geodésica possui coordenadas planimétricas 22° 49’ 08,7679” S e 43° 18’ 23,9519” W, em SIRGAS 2000. Se as coordenadas de tal estação fossem obtidas em SAD-69 e transformadas para SIRGAS 2000, através de um aplicativo disponibilizado pelo IBGE, obteria-se como resultado 22° 48’ 50,8456” S e 43° 17’ 55,8619” W.
Essa pequena diferença deve-se
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Esse método é conhecido como:
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Na restituição fotogramétrica, as medições realizadas em um modelo estereoscópico fazem uso de um fenômeno que se refere ao fato de que um objeto fotografado de diferentes posições da câmera (por exemplo, a partir de uma aeronave em movimento) aparece em diferentes localizações relativas nas imagens do modelo. Ou seja, há um deslocamento aparente do objeto quando ele é observado de locais diferentes.
Esse fenômeno denomina-se
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