Embora estejam geralmente associadas aos próprios softwares GIS (Geographic Information System), as ferramentas de ETL do modelo toolbox, em boa parte, não permitem o uso de funcionalidades típicas desses softwares em uma abordagem model builder.

Com o objetivo de estabelecer consenso para o desenvolvimento de tecnologias, o Open Geospatial Consortium desenvolveu um padrão complexo para a representação dos dados espaciais e das funções espaciais a serem empregados em sistemas computacionais.

Na segurança de bancos de dados geoespaciais, o controle de acesso regula, porém não limita quem pode acessar, modificar e deletar dados sensíveis relacionados à localização geográfica. Para tal, uma estratégia eficiente de controle de acesso é a autorização granular.

As ferramentas de ETL do modelo codesandbox consistem de softwares de interface model builder, que não permitem atuar nas informações geográficas a partir do conceito de objetos e(ou) geo-objetos, assim como das principais linguagens de programação em uso.

Um dos principais componentes de todo sistema de gerenciamento de bancos de dados é o processador de consultas, que, ao receber uma consulta, prepara um plano de execução para essa consulta, que consiste de operações de mais alto nível, implementadas pelo subsistema de armazenamento.

Julgue os itens subsequentes, relativos a cartografia digital.

Em função da ênfase nas questões espaciais, o expressivo desenvolvimento da informática apresenta os recursos do geoprocessamento, aplicado tanto na organização e elaboração de bancos de dados cartográficos e alfanuméricos (cartografia digital), quanto nos recursos básicos de inter-relação entre esses dados (desktop mapping), ou mesmo no estudo das relações topológicas (sistemas de informações geográficas).

Julgue os itens subsequentes, relativos a cartografia digital.

A cartografia digital pode ser elaborada com os recursos de um CAD (computer aided design), de modo a beneficiar-se das vantagens do trabalho em níveis de informação, da construção de mapas em escala real e da precisão que se pode obter na elaboração de mapas e no cálculo de áreas.

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue os itens a seguir.

A maioria das métricas utilizadas para avaliação da qualidade de um classificador em aprendizado de máquina é obtida por meio da matriz de confusão.

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue os itens a seguir.

Em um modelo de identificação de incêndios florestais, a métrica sensibilidade, também chamada de recall, afere a capacidade do modelo de encontrar todos os incêndios reais.

Um dos métodos de avaliação da qualidade do ortomosaico baseia-se na métrica RMSE (root mean squared error), em cujo cálculo são utilizados pontos de controle.