Julgue os próximos itens, relativos a aprendizado de máquina e modelagem preditiva.

As redes neurais artificiais podem ser utilizadas na previsão de safras agrícolas, pois esses algoritmos conseguem identificar padrões complexos em grandes volumes de dados históricos e meteorológicos, o que permite prever com precisão o rendimento das colheitas.

Julgue os próximos itens, relativos a aprendizado de máquina e modelagem preditiva.

O uso de algoritmos de clustering é mais adequado que o uso de algoritmos de regressão linear para prever a produção agrícola, pois eles são capazes de encontrar relações lineares entre as variáveis.

Julgue os itens subsequentes, a respeito de sensoriamento remoto e de sistemas de informação geográfica.

A integração de dados provenientes de diferentes fontes, como sensores de solo, drones e satélites, permite a criação de modelos preditivos que ajudam na melhoria de práticas agrícolas e no aumento da produtividade.

Julgue os itens subsequentes, a respeito de sensoriamento remoto e de sistemas de informação geográfica.

Em sistemas de agricultura de precisão, o armazenamento de dados em servidores locais é preferível ao armazenamento em nuvem, pois garante maior controle sobre os dados e menor dependência de conectividade com a Internet.

Julgue os itens subsequentes, a respeito de sensoriamento remoto e de sistemas de informação geográfica.

O uso de plataformas de Big Data em agricultura dispensa algoritmos de aprendizado de máquina, pois a análise estatística tradicional é suficiente para gerar resultados úteis.

Julgue os próximos itens, relativos a análise espacial e geoprocessamento.

Sensores multiespectrais embarcados em VANTs dispensam a necessidade de calibração com dados de campo para estimar biomassa e estresse hídrico das culturas.

Julgue os próximos itens, relativos a análise espacial e geoprocessamento.

A estimativa de produtividade agrícola por meio de imagens de satélite pode ter sua acurácia comprometida, devido a fatores como cobertura de nuvens, resolução espectral inadequada e ausência de dados de calibração com medições de campo.

Julgue os próximos itens, relativos a análise espacial e geoprocessamento.

A análise de variabilidade espacial da umidade do solo a partir de dados de sensores remotos é imprecisa, pois, nas imagens obtidas, é difícil capturar variações na umidade do solo.

Julgue os próximos itens, relativos a análise espacial e geoprocessamento.

A análise espacial de índices de vegetação, como o NDVI (normalized difference vegetation index), permite monitorar a saúde das culturas agrícolas e pode indicar deficiências nutricionais ou estresse hídrico.

Julgue os próximos itens, relativos a análise espacial e geoprocessamento.

O uso de sistema de informação geográfica na agricultura de precisão permite mapear áreas com diferentes níveis de produtividade e criar zonas de manejo específicas, o que otimiza o uso de insumos e reduz os impactos ambientais.