Questões de Concurso Público EMBRAPA 2025 para Pesquisador – Área: Engenharias – Subárea: Recursos Florestais e Engenharia Florestal

Foram encontradas 110 questões

Q3314789 Engenharia Florestal

A respeito do manejo florestal de precisão e do monitoramento das parcelas permanentes de florestas nativas e plantadas, julgue o item a seguir. 

Entre os problemas advindos da falta de padronização na adoção de procedimentos e critérios de medição nas parcelas permanentes, incluem-se parcelas muito pequenas ou instaladas sem bordadura, medições de altura inadequadas em número, distribuição e precisão, estimativas de idade das árvores ou do povoamento não acuradas, e omissão de registro das condições iniciais do povoamento ou da floresta. 

Alternativas
Q3314790 Engenharia Florestal

Acerca de exploração e inventário florestal, julgue o item que se segue. 


Nos procedimentos de amostragem utilizados em inventários florestais em sucessivas ocasiões, a amostragem sucessiva independente utiliza parcelas temporárias, as quais são medidas uma única vez, sendo abandonada toda a estrutura de amostragem para a medição no período seguinte. Esse é o melhor procedimento para analisar as mudanças na floresta, já que os indivíduos amostrados não são os mesmos em cada ocasião. 

Alternativas
Q3314791 Engenharia Florestal

Acerca de exploração e inventário florestal, julgue o item que se segue. 


Para possibilitar a quantificação das mudanças na arquitetura, estrutura e composição florística, bem como avaliar os impactos da exploração e determinar o tipo e a intensidade de aplicação dos tratamentos silviculturais, um inventário florestal contínuo deverá ser planejado, de preferência antes da exploração florestal. 

Alternativas
Q3314792 Engenharia Florestal

Acerca de exploração e inventário florestal, julgue o item que se segue. 


A intensidade amostral de um inventário florestal contínuo depende da homogeneidade florística e distribuição espacial e, principalmente, dos recursos disponíveis e do objetivo do inventário, como no caso de comunidade de florestas naturais, em que geralmente os estudos ecológicos detalhados necessitam de uma baixa intensidade amostral. 




Alternativas
Q3314793 Engenharia Florestal

Julgue o próximo item, em relação à modelagem e à simulação de ecossistemas florestais. 


Nos inventários florestais para a estimativa do crescimento da floresta, a variável altura é facilmente obtida com custos baixos, no entanto, a variável diâmetro pode ser de difícil mensuração, principalmente em florestas densas, por isso, são estimados de forma indireta, a partir de uma relação hipsométrica que correlaciona as alturas com os diâmetros das árvores. 

Alternativas
Q3314794 Meio Ambiente

Julgue o próximo item, em relação à modelagem e à simulação de ecossistemas florestais. 


Tecnologias baseadas em aprendizado de máquina e inteligência artificial — como redes neurais em conjunto com dados de sensoriamento remoto — podem ser uma abordagem alternativa para a modelagem da biomassa acima do solo, pela economia de tempo e capacidade de otimização para grandes áreas, além de trabalharem com um pequeno volume de dados. 

Alternativas
Q3314795 Engenharia Florestal

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.


Em aprendizagem supervisionada, os algoritmos de classificação, como perceptron, overfitting, random forest e bayesian networks, aprendem com o conjunto de treinamento e atribuem novos pontos de dados a uma classe específica. 

Alternativas
Q3314796 Engenharia Florestal

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.


A técnica de machine learning é particularmente aplicável em situações em que há um baixo conjunto de dados para análise, ou quando se deseja automatizar o processo de análise de dados.

Alternativas
Q3314797 Engenharia Florestal

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.


No manejo florestal, o uso de redes neurais pode ser limitado pelo overfitting, um problema que ocorre quando o modelo se ajusta aos dados de treinamento e perde a capacidade de prever dados para novas áreas, o que pode resultar em abrangências imprecisas ao aplicar o modelo em florestas com condições ambientais diferentes das utilizadas no treinamento. 

Alternativas
Q3314798 Noções de Informática

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.


No manejo florestal por meio de machine learning, os métodos supervisionados são amplamente utilizados para prever variações, como crescimento das árvores, a partir de dados rotulados provenientes de sensores e inventários florestais; enquanto os métodos não supervisionados são aplicados para identificar padrões e agrupar áreas com características especificas, como tipos de vegetação, grau de intervenção ou diferentes estágios de crescimento da floresta. 

Alternativas
Q3314799 Engenharia Agronômica (Agronomia)

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.


Algoritmos de inteligência artificial podem ser utilizados para identificar espécies florestais com potencial econômico no manejo sustentável das florestas, a partir de informações botânicas extraídas de imagens aéreas captadas por drones, que são processadas para reconhecer as espécies de interesse.

Alternativas
Q3314800 Noções de Informática

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.


Backpropagation é uma rede neural composta por três tipos de camadas: a de entrada, que recebe os dados; as camadas ocultas, responsáveis pelo processamento das informações; e a de saída, que gera os resultados. Essa estrutura permite a captura de relações complexas nos dados, tornando-se uma ferramenta eficaz na previsão e análise de variáveis florestais.

Alternativas
Q3314801 Engenharia Florestal

Tendo em vista que a análise da dinâmica florestal fornece informações sobre mudanças estruturais e florísticas ao longo do tempo, permitindo inferir alterações demográficas essenciais para o manejo sustentável, julgue o item subsecutivo. 


O índice de sítio é a medida que representa a capacidade produtiva de um local e, geralmente, é representado pelo diâmetro da árvore na altura do peito (DAP) em uma idade de referência, que é uma variável altamente correlacionada com a produtividade volumétrica e pouco influenciada pela variação da densidade do povoamento e por tratos silviculturais.

Alternativas
Q3314802 Engenharia Florestal

Tendo em vista que a análise da dinâmica florestal fornece informações sobre mudanças estruturais e florísticas ao longo do tempo, permitindo inferir alterações demográficas essenciais para o manejo sustentável, julgue o item subsecutivo. 


No inventário de uma floresta plantada, é recomendado o uso de processo de amostragem estratificada, devido à uniformidade do cenário. 

Alternativas
Q3314803 Engenharia Florestal

Tendo em vista que a análise da dinâmica florestal fornece informações sobre mudanças estruturais e florísticas ao longo do tempo, permitindo inferir alterações demográficas essenciais para o manejo sustentável, julgue o item subsecutivo. 


A estrutura diamétrica de uma floresta, sob o ponto de vista da produção, permite caracterizar e indicar o estoque de madeira disponível anteriormente a uma exploração, além de fornecer informações que auxiliem na tomada de decisões sobre a necessidade de reposição florestal. 

Alternativas
Q3314804 Programação

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. 

Com base no código precedente, julgue o item 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. 

Alternativas
Q3314805 Programação

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. 

Com base no código precedente, julgue o item a seguir. 


Ao salvar a imagem resultante, o código preserva automaticamente a escala original dos valores de NDVI, sem precisar de ajustes adicionais. 

Alternativas
Q3314806 Programação

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. 

Com base no código precedente, julgue o item a seguir. 


Na interpretação do resultado do código, valores de NDVI próximos de 0 indicam maiores quantidades de vegetação fotossinteticamente ativa, enquanto valores próximos de 1 sugerem uma baixa vegetação. 

Alternativas
Q3314807 Engenharia Ambiental e Sanitária

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. 

Com base no código precedente, julgue o item a seguir. 


Se o código estiver processando imagens advindas do satélite LANDSAT 8, as bandas espectrais do vermelho e do infravermelho próximo serão B4 e B5, respectivamente. 

Alternativas
Q3314808 Noções de Informática

Em relação ao uso de inteligência artificial para a automação de operações florestais, julgue o próximo item. 


No treinamento de modelos de aprendizado de máquina aplicados a operações florestais, pode ocorrer underfitting quando o modelo aprende padrões específicos dos dados de treinamento, mas não faz boas generalizações para novos dados. 

Alternativas
Respostas
81: C
82: E
83: C
84: E
85: E
86: E
87: E
88: E
89: C
90: C
91: C
92: E
93: E
94: E
95: C
96: C
97: E
98: E
99: C
100: E