Questão de TI - Ciência de Dados · FGV EPE 2024 (nº 65)

Dados matriciais (raster) são como uma imagem digital, uma grade de células (pixels) onde cada célula guarda um valor (ex: altitude, cor). Dados vetoriais são como um desenho com pontos, linhas e polígonos, representando objetos discretos. A questão busca uma função que só faz sentido ou é aplicada apenas em dados matriciais.

• (A) Incorreta: O cálculo de declividade (inclinação) é geralmente feito a partir de Modelos Digitais de Elevação (MDEs), que são dados matriciais. No entanto, a declividade também pode ser calculada a partir de superfícies vetoriais, como as Redes Irregulares de Triângulos (TIN), que representam superfícies usando triângulos. Portanto, não é exclusivamente matricial. Armadilha da banca: A associação forte de declividade com MDEs (raster) leva muitos a pensar que é exclusiva, mas a possibilidade de cálculo via TINs a torna não-exclusiva.
• (B) Correta: A Classificação MaxVer (Maximum Likelihood Classification) é um algoritmo de classificação supervisionada que analisa os valores espectrais de cada pixel em uma imagem (dado matricial, como uma imagem de satélite) para atribuí-lo a uma classe específica (ex: floresta, água, área urbana). É uma operação intrínseca e exclusiva de análise de dados matriciais, pois opera diretamente sobre os valores dos pixels.
• (C) Incorreta: Interpolação é o processo de estimar valores em locais não amostrados. Pode ser usada para criar uma superfície matricial a partir de pontos vetoriais (ex: interpolar pontos de temperatura para criar um mapa de temperatura matricial) ou para preencher lacunas em dados matriciais. Não é exclusivamente matricial.
• (D) Incorreta: Junção Espacial (Spatial Join) é uma operação que combina atributos de duas camadas de dados vetoriais com base em sua relação espacial (ex: unir dados de imóveis a polígonos de bairros). É uma operação fundamentalmente vetorial.
• (E) Incorreta: Tesselação é a divisão de um espaço em células adjacentes. Embora grades matriciais sejam uma forma de tesselação, a tesselação em si é um conceito geométrico mais amplo e pode gerar estruturas vetoriais (ex: polígonos de Thiessen). Não é uma análise exclusivamente matricial.