Questões de Concurso Público Polícia Federal 2025 para Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica
Foram encontradas 70 questões
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica |
Q3533500
Engenharia Cartográfica
Texto associado
Considerando que, no processamento de imagens digitais, a fase
de pré-processamento objetiva a remoção ou correção de erros
instrumentais, de interferência atmosférica e de distorções
geométricas, julgue o seguinte item.
A técnica de subtração do pixel escuro (dark object
subtraction), utilizada para correção de distorções
geométricas, baseia-se no mapeamento de áreas que
deveriam conter pixels com valores próximos ou iguais a
zero, como áreas de sombras de relevo e corpos d’água.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica |
Q3533501
Engenharia Cartográfica
Texto associado
Considerando que, no processamento de imagens digitais, a fase
de pré-processamento objetiva a remoção ou correção de erros
instrumentais, de interferência atmosférica e de distorções
geométricas, julgue o seguinte item.
A principal técnica de correção do erro representado na
imagem a seguir, que corresponde a uma linha de ruído com
valores saturados, baseia-se na substituição da linha afetada
pelo valor médio dos pixels correspondentes das linhas
anterior e posterior da imagem.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica |
Q3533502
Engenharia Cartográfica
Texto associado
Considerando que, no processamento de imagens digitais, a fase
de pré-processamento objetiva a remoção ou correção de erros
instrumentais, de interferência atmosférica e de distorções
geométricas, julgue o seguinte item.
A curvatura da Terra e a sua rotação durante o tempo de
imageamento são exemplos de fontes de distorções
atmosféricas que podem alterar radiometricamente uma
imagem por completo.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica |
Q3533503
Engenharia Cartográfica
Texto associado
Julgue o item subsequente, 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.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica |
Q3533504
Engenharia Cartográfica
Texto associado
Julgue o item subsequente, 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.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica |
Q3533505
Engenharia Cartográfica
Texto associado
Julgue o item subsequente, 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.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica |
Q3533506
Engenharia Cartográfica
Texto associado
A tabela a seguir apresenta o resultado da avaliação de
exatidão de um processo de classificação digital de imagens. Na
diagonal da tabela, estão dispostos os pixels classificados
corretamente pelo algoritmo de classificação e, fora da diagonal,
os pixels classificados incorretamente.
Considerando as informações precedentes, julgue o próximo item.
No levantamento da classe comercial, os erros de comissão
do usuário foram de 10%.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica |
Q3533507
Engenharia Cartográfica
Texto associado
A tabela a seguir apresenta o resultado da avaliação de
exatidão de um processo de classificação digital de imagens. Na
diagonal da tabela, estão dispostos os pixels classificados
corretamente pelo algoritmo de classificação e, fora da diagonal,
os pixels classificados incorretamente.
Considerando as informações precedentes, julgue o próximo item.
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%.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica |
Q3533508
Engenharia Cartográfica
Texto associado
A tabela a seguir apresenta o resultado da avaliação de
exatidão de um processo de classificação digital de imagens. Na
diagonal da tabela, estão dispostos os pixels classificados
corretamente pelo algoritmo de classificação e, fora da diagonal,
os pixels classificados incorretamente.
Considerando as informações precedentes, julgue o próximo item.
No levantamento da classe residencial, a exatidão do
produtor de dados sobre a verdade terrestre foi de 80%.
Ano: 2025
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
Polícia Federal
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2025 - Polícia Federal - Perito Criminal Federal - Área 11: Engenharia Cartográfica |
Q3533509
Engenharia Cartográfica
Texto associado
A tabela a seguir apresenta o resultado da avaliação de
exatidão de um processo de classificação digital de imagens. Na
diagonal da tabela, estão dispostos os pixels classificados
corretamente pelo algoritmo de classificação e, fora da diagonal,
os pixels classificados incorretamente.
Considerando as informações precedentes, julgue o próximo item.
A exatidão geral da classificação digital de imagens exibida
na matriz de erros é superior a 85%.
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