Questões de Concurso Público EMBRAPA 2025 para Pesquisador – Área: Engenharias – Subárea: Robótica e Sensoriamento

Acerca de estimativa e mapeamento da produtividade de culturas, julgue o próximo item. 

A umidade do solo é irrelevante para a estimativa de produtividade, pois não impacta diretamente no rendimento das culturas. 

Acerca de estimativa e mapeamento da produtividade de culturas, julgue o próximo item. 

Modelos estatísticos são inadequados para a previsão da produtividade agrícola devido à alta variabilidade de fatores ambientais. 

A respeito do uso de sensoriamento remoto e sensores terrestres na gestão de culturas agrícolas, julgue o item a seguir. 

Sensores térmicos são úteis para estimar a taxa de evapotranspiração das culturas agrícolas. 

A respeito do uso de sensoriamento remoto e sensores terrestres na gestão de culturas agrícolas, julgue o item 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.

A respeito do uso de sensoriamento remoto e sensores terrestres na gestão de culturas agrícolas, julgue o item a seguir. 

Sensores hiperespectrais não conseguem detectar doenças nas plantas antes que os sintomas estejam visíveis. 

Julgue o item que se segue, a respeito de interpolação espacial, índices espectrais e classificação de imagens. 

O índice NDWI (Normalized Difference Water Index) é calculado usando-se bandas do infravermelho médio. 

Com relação a algoritmos de busca, simulação robótica, sistemas operacionais para robôs e ferramentas de depuração, julgue o item seguinte. 

A aplicação do algoritmo A* em espaços contínuos não requer nenhuma forma de discretização, podendo operar diretamente sobre o espaço de estados.

Acerca de sensores, de processamento de imagens e de aprendizado de máquina, julgue o próximo item. 

A utilização de técnicas de aprendizado não supervisionado, como clustering, pode identificar padrões em dados visuais sem a necessidade de grandes conjuntos de dados rotulados.