Em uma ferramenta de BI como o Power BI, deseja-se criar um relatório que permite aos usuários explorarem dados ambientais, como a qualidade da água em diferentes regiões, tipos de solo e cobertura vegetal ao longo do tempo, com a capacidade de reorganizar e analisar diferentes aspectos desses dados.

Assinale a opção que indica o recurso que deve ser usado para permitir essa funcionalidade.

Durante o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, percebe-se que o modelo tem uma alta precisão no conjunto de treinamento, mas uma baixa precisão para o conjunto de novos dados.

Isso indica um(a)

Com relação às causas e aos impactos das mudanças climáticas, analise os itens a seguir:

I. O surgimento da ocorrência de enchentes está diretamente associado a ações antrópicas, como o desmatamento e a urbanização descontrolada.

II. Ilhas de calor em centros urbanos contribuem para o aumento da temperatura influenciando o clima local e global.

III. A substituição de combustíveis fósseis por energias renováveis, como o carvão mineral e a eólica, é essencial para a redução das emissões de gases de efeito estufa e a mitigação das mudanças climáticas.

Está correto o que se afirma em

Uma organização ambiental está buscando prever o fluxo de água em um rio baseado em dados históricos de precipitação e outros fatores climáticos. A análise envolve a captura de relações complexas entre múltiplas variáveis para melhorar a precisão das previsões.

Para isso, a organização deve adotar, como modelo de machine learning,

Uma bacia hidrográfica possui dados de precipitação diária ao longo de 30 anos. Para detectar tendências de longo prazo e preservar as características locais dos dados durante a suavização, deve-se aplicar

Modelos empíricos são caracterizados pela simplicidade dos modelos matemáticos empregados e pelo número reduzido de variáveis envolvidas. Esses modelos são eficientes em fazer predições, embora apresentem limitações em abordar a evolução espacial e identificar os aspectos causais do sistema.

Nesse sentido, o Modelo Logístico de Difusão

As diferentes bandas espectrais dos sensores têm aplicações distintas em estudos de sensoriamento remoto. Considere as informações a seguir sobre as bandas do Sensor TM do satélite Landsat.

Relacione cada banda às respectivas aplicações.

1. Banda 1

2. Banda 2

3. Banda 3

4. Banda 4

( ) Levantamento de biomassa, delineamento de corpos d'água.

( ) Mapeamento de águas costeiras, diferenciação entre solo e vegetação, diferenciação entre vegetação coníferas e decídua.

( ) Reflectância de vegetação verde sadia.

( ) Absorção de clorofila, diferenciação de espécies vegetais.

Assinale a opção que indica a relação correta na ordem apresentada.

Um pesquisador está estudando diferentes modelos de dados geográficos para representar informações em um SIG. Ele está considerando o uso de campos e objetos.

Sejam os modelos:

A. Representa informações como superfícies contínuas.

B. Representa informações como entidades discretas.

Com relação aos modelos de dados A e B e suas principais características, assinale a afirmativa correta.

Considere um banco de dados geográficos B contendo, para o Estado do Rio de Janeiro, um geo-campo T capturando a sua topografia, uma coleção de geo-objetos chamada de áreas-de-proteção, representadas em uma subdivisão planar P, e duas coleções de geo-objetos, rede-viária e oleodutos, com a descrição das estradas e oleodutos em uma representação complexa V.

Se duas equipes estão trabalhando simultaneamente em projetos diferentes que envolvem modificações em V e T, é correto afirmar que

Modelo X: modelo de grade caracterizado por distribuição regular dos vértices das células.

Modelo Y: modelo de grade com distribuição irregular dos vértices das células.

Está correto o que se afirma em