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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA
Considerando a contribuição de metodologias computacionais para o monitoramento das culturas agrícolas via imagens aéreas, julgue os itens subsequentes.
As aplicações de inteligência artificial na agricultura envolvem, entre outros aspectos, a utilização de imagens de satélites para monitoração do estresse das culturas, como déficit hídrico, doenças das plantas, pragas agrícolas e ervas daninhas.
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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
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A respeito do uso de sensoriamento remoto e sensores terrestres na gestão de culturas agrícolas, julgue os itens a seguir.
Sensores hiperespectrais não conseguem detectar doenças nas plantas antes que os sintomas estejam visíveis.
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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA
A respeito do uso de sensoriamento remoto e sensores terrestres na gestão de culturas agrícolas, julgue os itens a seguir.
As imagens hiperespectrais e térmicas oferecem informações importantes sobre o estresse hídrico das plantas e a variabilidade da umidade do solo, o que auxilia a gestão da irrigação.
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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA
A respeito do uso de sensoriamento remoto e sensores terrestres na gestão de culturas agrícolas, julgue os itens a seguir.
Sensores térmicos são úteis para estimar a taxa de evapotranspiração das culturas agrícolas.
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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
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A respeito do uso de sensoriamento remoto e sensores terrestres na gestão de culturas agrícolas, julgue os itens a seguir.
Sensores hiperespectrais não distinguem tipos de estresse nas plantas.
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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA
Acerca de estimativa e mapeamento da produtividade de culturas, julgue os próximos itens.
Modelos estatísticos são inadequados para a previsão da produtividade agrícola devido à alta variabilidade de fatores ambientais.
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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
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Acerca de estimativa e mapeamento da produtividade de culturas, julgue os próximos itens.
A umidade do solo é irrelevante para a estimativa de produtividade, pois não impacta diretamente no rendimento das culturas.
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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
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Acerca de estimativa e mapeamento da produtividade de culturas, julgue os próximos itens.
Mapas de produtividade incentivam o uso intensivo de insumos, logo não contribuem para a sustentabilidade agrícola.
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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA
O plano diretor da Embrapa 2024–2030 inclui, entre suas metas, a geração de conhecimento, tecnologias e informação para o enfrentamento e a mitigação das mudanças do clima, para o uso racional dos recursos naturais dos biomas brasileiros e para uma agricultura sustentável de futuro. A pesquisa nestas linhas de ação exige a aquisição e o processamento de um volume grande de variáveis e dados, o que hoje pode ser viabilizado por ferramentas como a computação quântica, a inteligência artificial, incluindo machine learning e deep learning, Big Data, blockchain, visão computacional, robótica e automação, o que se reflete em outro compromisso para a produção de massa crítica e domínio em tecnologias emergentes e disruptivas que permitam atingir os objetivos citados. Considerando o assunto tratado no texto precedente, julgue os itens seguintes.
No emprego das redes neurais convolucionais, aplicadas à visão computacional, os módulos iniciais conseguem identificar linhas e bordas dos objetos, os módulos seguintes organizam esses padrões em texturas e estruturas simples como triângulos e manchas, os quais se combinam então em outras estruturas como partes de folhas, galhos e bagas, e finalmente, os últimos módulos combinam esses elementos em objetos de interesse, como uma planta, um fruto ou um animal.
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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA
O plano diretor da Embrapa 2024–2030 inclui, entre suas metas, a geração de conhecimento, tecnologias e informação para o enfrentamento e a mitigação das mudanças do clima, para o uso racional dos recursos naturais dos biomas brasileiros e para uma agricultura sustentável de futuro. A pesquisa nestas linhas de ação exige a aquisição e o processamento de um volume grande de variáveis e dados, o que hoje pode ser viabilizado por ferramentas como a computação quântica, a inteligência artificial, incluindo machine learning e deep learning, Big Data, blockchain, visão computacional, robótica e automação, o que se reflete em outro compromisso para a produção de massa crítica e domínio em tecnologias emergentes e disruptivas que permitam atingir os objetivos citados. Considerando o assunto tratado no texto precedente, julgue os itens seguintes.
No monitoramento autônomo de áreas de plantio com o objetivo de controle e planejamento das intervenções, a partir da geração de dados por meio de captura de imagens espectrais e da classificação de padrões de plantas para detecção precoce e manejo de doenças e pragas, os erros de detecção do tipo falso negativo são frequentemente causados por fatores como presença de poeira, detritos ou gotículas de água.
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