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Disciplina: Agronomia (Engenharia Agronômica)
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA
Julgue os próximos itens, relativos a índices de vegetação, monitoramento de culturas e agricultura de precisão.
O NDVI é um índice de vegetação que permite monitorar o vigor das plantas por meio de imagens de satélite.
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Julgue os itens subsequentes, tendo em vista que a espectroscopia, a relaxometria e as imagens de ressonância magnética nuclear (RMN) têm se mostrado eficientes ferramentas para monitorar características essenciais de produtos agropecuários, assim como sua qualidade.
Em sistemas heterogêneos, como os alimentos, o tempo de relaxação spin-rede pode ser utilizado para monitorar a qualidade e a degradação de produtos agrícolas, ajudando a avaliar a integridade estrutural, por exemplo, ao detectar alterações nas interações moleculares ao longo do tempo.
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Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA
Considerando os métodos HTTP utilizados em APIs REST, julgue os próximos itens, a respeito de integração de dados e mecanismos de interoperabilidade.
O método POST é seguro e idempotente, pois a execução de múltiplas requisições resulta no mesmo estado final dos dados.
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Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA
Considerando os métodos HTTP utilizados em APIs REST, julgue os próximos itens, a respeito de integração de dados e mecanismos de interoperabilidade.
O método DELETE não é idempotente, pois, a partir da segunda execução, pode gerar respostas inconsistentes do servidor.
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Disciplina: TI - Desenvolvimento de Sistemas
Banca: CESPE / CEBRASPE
Orgão: EMBRAPA
Considerando os métodos HTTP utilizados em APIs REST, julgue os próximos itens, a respeito de integração de dados e mecanismos de interoperabilidade.
Os métodos GET e HEAD são considerados seguros, pois sua execução não deve modificar os dados armazenados no servidor, embora possa gerar efeitos colaterais indiretos, como registros de logs.
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No que diz respeito a imagens de fluorescência, térmica, tomografias de raios-X e tomografia de coerência óptica para diagnóstico de doenças (vegetal e animal), qualidade de produtos (contaminação e lesões) e caracterização de materiais de interesse agroambientais, julgue os itens que se seguem.
A tomografia de coerência óptica (OCT) permite avaliar a qualidade pós-colheita de produtos agrícolas: em frutas, por exemplo, é possível detectar, de forma não invasiva, defeitos internos, como infestações, cavidades e alterações no tecido, com alta resolução espacial.
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Julgue os itens a seguir, referentes à bionanotecnologia.
O uso de nanomateriais carbonáceos, tais como nanotubos de carbono e nanopartículas de fulerenos, em membranas de nanofiltração justifica-se pela sua capacidade dessalinizante e bactericida.
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O NDVI (ou índice de vegetação por diferença normalizada) permite identificar a presença de vegetação verde e caracterizar sua distribuição espacial, como também sua evolução no decorrer do tempo. Para calcular o NDVI, a linguagem Python é amplamente utilizada, devido à sua flexibilidade e às bibliotecas de processamento de dados geoespaciais disponíveis. A seguir, é apresentado um código em Python relativo ao cálculo do NDVI.
import numpy as np
import rasterio
def calcular_ndvi(arquivo_nir, arquivo_red, saida_ndvi):
with rasterio.open(arquivo_nir) as nir_src:
nir = nir_src.read(1).astype('float32')
perfil = nir_src.profile
with rasterio.open(arquivo_red) as red_src:
red = red_src.read(1).astype('float32')
ndvi = (nir - red) / (nir + red + 1e-10)
perfil.update(dtype=rasterio.float32, count=1)
with rasterio.open(saida_ndvi, 'w', **perfil) as dst:
dst.write(ndvi, 1)
print(f"NDVI calculado e salvo em: {saida_ndvi}") Com base no código precedente, julgue os itens a seguir.
Ao salvar a imagem resultante, o código preserva automaticamente a escala original dos valores de NDVI, sem precisar de ajustes adicionais.
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O NDVI (ou índice de vegetação por diferença normalizada) permite identificar a presença de vegetação verde e caracterizar sua distribuição espacial, como também sua evolução no decorrer do tempo. Para calcular o NDVI, a linguagem Python é amplamente utilizada, devido à sua flexibilidade e às bibliotecas de processamento de dados geoespaciais disponíveis. A seguir, é apresentado um código em Python relativo ao cálculo do NDVI.
import numpy as np
import rasterio
def calcular_ndvi(arquivo_nir, arquivo_red, saida_ndvi):
with rasterio.open(arquivo_nir) as nir_src:
nir = nir_src.read(1).astype('float32')
perfil = nir_src.profile
with rasterio.open(arquivo_red) as red_src:
red = red_src.read(1).astype('float32')
ndvi = (nir - red) / (nir + red + 1e-10)
perfil.update(dtype=rasterio.float32, count=1)
with rasterio.open(saida_ndvi, 'w', **perfil) as dst:
dst.write(ndvi, 1)
print(f"NDVI calculado e salvo em: {saida_ndvi}") Com base no código precedente, julgue os itens a seguir.
A função calcular_ndvi recebe, como parâmetros obrigatórios, três arquivos; se um deles não for encontrado, o código gerará um erro, o que impedirá a continuidade da execução.
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Com relação a nanopartículas como blocos de construção, julgue o seguinte item.
Os processos de automontagem exigem elevado controle de manipulação quando envolvem nanopartículas como blocos de construção.
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