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¿Qué propiedad vegetal es especialmente observable en el NIR?. Temperatura de la superficie. Presencia de clorofila azul. Contenido de minerales en rocas. Estructura interna de las hojas y vigor.

Hoy los SIE evolucionan desde cartografía/foto aérea hacia…. Solo modelos 3D fotogramétricos sin sensores adicionales. Imágenes RGB exclusivamente de alta resolución. Información multisensorial en tiempo (casi) real (drones, satélites, IoT). Bases de datos alfanuméricas sin componente espacial.

¿Cuál de las siguientes NO es una aplicación destacada del SIE?. Planificación urbana. Gestión ambiental. Agricultura de precisión. Edición de video sin referencia espacial.

¿Qué condición en hojas sanas explica un NDVI elevado?. Reflexión uniforme en todo el espectro. Alta absorción en NIR. Alta absorción en RED y alta reflexión en NIR. Mayor emisión térmica.

El NDVI se calcula típicamente a partir de…. Bandas verde y azul. Bandas SWIR y TIR. Bandas pancromática y térmica. Bandas roja (RED) e infrarrojo cercano (NIR).

¿Qué reto técnico aparece al integrar múltiples fuentes de datos?. La ausencia de metadatos normalizados. La eliminación de la simbología temática. La homogeneización de resoluciones espaciales, temporales y espectrales. La imposibilidad de almacenar atributos alfanuméricos.

¿Cuál de las siguientes opciones describe una conexión típica en QGIS a ArcGIS?. ArcGIS FTP Spatial. ArcGIS REST Server. ArcGIS TIN Service. ArcGIS SMTP Service.

En olivar, un aumento de temperatura foliar (TIR) suele asociarse a: Estrés hídrico (menor transpiración). Incremento de humedad en hoja. Mayor NDVI. Mayor contenido de clorofila.

Un NDVI alto suele indicar: Suelos húmedos sin vegetación. Zonas urbanas densas. Vegetación vigorosa con alta actividad fotosintética. Superficies de agua fría.

El VNIR combina información de…. Parte del visible y el infrarrojo cercano. Solo del NIR. Solo del RED. Únicamente del SWIR.

¿Cuál NO es una ventaja habitual de los drones en SIE?. Coberturas muy extensas de miles de km² en una pasada. Alta resolución espacial y flexibilidad temporal. Bajo coste por misión a pequeña escala. Capacidad de captar RGB, multiespectral o térmico.

¿Qué forma geométrica maximiza la compactación (menor P²/A)?. El polígono estelar. El rectángulo. El triángulo equilátero. El círculo.

En una escala 1:25.000, 1 cm en el mapa equivale a…. 250 m en el terreno. 25 cm en el terreno. 2,5 m en el terreno. 2.500 m en el terreno.

Un índice de elongación cercano a 1 sugiere…. Una figura compacta/‘redonda’. Una figura muy alargada. Ausencia de límites. Una figura fractal.

El SWIR (aprox. 1300–2500 nm) es muy útil para: Medir temperatura radiada directamente. Detectar contenido de agua/estrés hídrico y algunos minerales. Visualizar el color natural de la escena. Sustituir el NIR en NDVI sin cambios.

Un ejemplo de misión/sensor hiperespectral es: Landsat 8 OLI. GoPro HERO. EnMAP o PRISMA. Sentinel-2 MSI.

¿Qué variable es especialmente sensible en el SWIR?. Altura del dosel. Contenido de agua/humedad en hojas y suelo. Temperatura de superficie. Velocidad del viento.

¿Qué servicio permite editar entidades vectoriales a través de la web?. WFS. TMS. WMS. XYZ Tiles.

El MAUP se refiere a…. Imposibilidad de calcular estadísticas. Únicamente a errores de digitalización. Dependencia de resultados respecto a escala y zonificación de unidades espaciales. Error por falta de georreferenciación.

En un cultivo estresado por sequía, el TIR tenderá a mostrar…. No es posible inferir temperatura con TIR. Temperaturas constantes sin variación. Temperaturas menores por mayor transpiración. Temperaturas mayores por cierre estomático.

La fotogrametría con Pix4D u otros permite obtener principalmente: Firmas espectrales continuas por píxel. Series temporales térmicas de satélite. Ortomosaicos y modelos 3D (nube de puntos, malla) a partir de imágenes. Datos GNSS de alta precisión sin imágenes.

Para estimar la elongación en QGIS sin ejes principales, una aproximación es…. Elevar al cuadrado el perímetro. Restar el área al perímetro. Dividir el perímetro entre el área. Usar el cociente entre alto y ancho de la caja envolvente (bbox).

¿Por qué vemos la vegetación de color verde?. Porque la luz azul se refleja por completo. Porque emite radiación térmica en el visible. Porque la clorofila refleja principalmente la luz verde. Porque absorbe la luz verde y refleja la roja.

Los sensores IoT en territorio aportan principalmente: Modelos 3D fotogramétricos. Imágenes hiperespectrales aéreas. Cartografía base vectorial. Medidas in situ en (casi) tiempo real para enriquecer el SIE.

Respecto al SWIR, ¿cuál es la afirmación correcta?. El agua absorbe fuertemente en SWIR; hojas con más agua reflejan menos. El SWIR mide temperatura, no reflexión. El agua refleja intensamente en SWIR; hojas húmedas reflejan más. No hay relación entre SWIR y agua.