Acerca dos softwares de geoprocessamento de dados e de classificação de imagens, julgue o item subsequente.

QGIS e ArcGIS são softwares de geoprocessamento que podem processar imagens ópticas, de radar e LiDAR, mas não oferecem suporte para o processamento de imagens hiperespectrais.

Acerca dos softwares de geoprocessamento de dados e de classificação de imagens, julgue o item subsequente.

Softwares de código aberto, como o Google Earth Engine (GEE), são limitados para a classificação de imagens de radar, exigindo a conversão dos dados para outros formatos antes do processamento. 

Acerca dos softwares de geoprocessamento de dados e de classificação de imagens, julgue o item subsequente. 

O software ENVI é amplamente utilizado para processar dados hiperespectrais devido à sua capacidade de realizar análises espectrais avançadas, como a técnica de unmixing espectral.

Julgue o próximo item, relativo ao mapeamento de uso e cobertura das terras. 

No mapeamento de uso e cobertura da terra, a classificação supervisionada requer treinamento prévio com amostras representativas das classes de interesse para se gerar um modelo preditivo. 

Julgue o próximo item, relativo ao mapeamento de uso e cobertura das terras. 

Os algoritmos de aprendizado profundo, como as redes neurais convolucionais, vêm sendo aplicados no mapeamento de uso e cobertura da terra devido à sua capacidade de identificar padrões espaciais complexos. 

Julgue o próximo item, relativo ao mapeamento de uso e cobertura das terras. 

A fim de se diferenciar classes de vegetação no mapeamento de uso e cobertura da terra, é utilizado unicamente o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI).

Julgue o item a seguir, a respeito de linguagem de programação e de sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) com extensão espacial. Nesse sentido, considere que a sigla SQL, sempre que empregada, se refere a Structured Query Language. 

As extensões espaciais utilizadas nas arquiteturas integradas estendem a SQL para incluir operações sobre tipos de dados espaciais, transformando-a, de fato, em uma linguagem para consultas espaciais.

Julgue o item a seguir, a respeito de linguagem de programação e de sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) com extensão espacial. Nesse sentido, considere que a sigla SQL, sempre que empregada, se refere a Structured Query Language. 

Em sua formação, a SQL conta com a DDL (Data Defination Language), que fornece comandos para definir e modificar esquemas de tabelas, remover tabelas, criar índices e definir restrições de integridade e com a DML (Data Manipulation Language), que fornece comandos para consultar, inserir, modificar e remover dados no banco de dados. 

Julgue o item a seguir, a respeito de linguagem de programação e de sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) com extensão espacial. Nesse sentido, considere que a sigla SQL, sempre que empregada, se refere a Structured Query Language. 

Uma das limitações do uso da SQL em manipulação de dados espaciais é que ela oferece recursos limitados para o tratamento de campos longos. 

Julgue o item a seguir, a respeito de linguagem de programação e de sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) com extensão espacial. Nesse sentido, considere que a sigla SQL, sempre que empregada, se refere a Structured Query Language. 

Oracle Spatial é uma extensão espacial desenvolvida sobre o modelo objeto-relacional do SGDB Oracle e permite definir novos tipos de dados por meio da DDL, além de implementar operações sobre esses novos tipos por meio de uma extensão procedural da SQL (PL/SQL). 

Com referência ao uso de inteligência artificial para o reconhecimento automático de padrões de imagens de satélite, julgue o item subsecutivo. 

As metodologias existentes para diferentes escalas de tomada de decisão se alinham às tecnologias incorporadas e a aplicativos orientados ao usuário, com base em ferramentas computacionais de gestão e processamento de dados, tais como webservices, SIGWeb, big data, computação em nuvem, processamento paralelo e modelagem cognitiva. 

Com referência ao uso de inteligência artificial para o reconhecimento automático de padrões de imagens de satélite, julgue o item subsecutivo. 

Em uma abordagem regional por sensoriamento remoto, podem ser utilizadas séries temporais de imagens de satélite e algoritmos de aprendizagem de máquinas para a avaliação dos níveis de degradação de pastagens. 

Com referência ao uso de inteligência artificial para o reconhecimento automático de padrões de imagens de satélite, julgue o item subsecutivo. 

Rede neurais são algoritmos que mimetizam a forma como o cérebro funciona e consistem de neurônios artificiais interligados e agrupados em camadas. Cada ligação entre neurônios possui um peso e cada neurônio possui uma função de perda e um bias, que determina se ele será ativado ou não. Tais algoritmos podem ser utilizados na classificação de imagens de satélite. 

Julgue o seguinte item, relativo ao uso de sensores na agropecuária e no meio ambiente. 

O projeto Harmonized Landsat Sentinel 2, da NASA, submete imagens do sensor OLI (Operational Land Imager) a algoritmos de correção atmosférica e co-registro espacial; contudo, nesse sensor, não há normalização da função de distribuição de reflectância bidirecional.

Julgue o seguinte item, relativo ao uso de sensores na agropecuária e no meio ambiente. 

A partir do desenvolvimento de códigos na linguagem de programação JavaScript com aplicação do algoritmo random forest, é possível realizar o mapeamento do uso e da cobertura do solo. 

Julgue o seguinte item, relativo ao uso de sensores na agropecuária e no meio ambiente. 

O algoritmo de aprendizado de máquina random forest utiliza estratégias inteligentes de classificação, criando um pequeno conjunto de árvores de decisão geradas de forma independente e aleatória que, quando combinadas, produzem resultados com elevada precisão. 

Julgue o seguinte item, relativo ao uso de sensores na agropecuária e no meio ambiente. 

Séries temporais mais densas geradas pelo Harmonized Landsat Sentinel 2 são úteis para análises temporais de fenômenos naturais e antrópicos e apresentam elevado potencial para o mapeamento e o monitoramento de cultivos agrícolas. 

Acerca de agricultura digital, julgue o próximo item. 

Os sistemas de gestão agrícola baseados em APIs têm se tornado plataformas digitais inteligentes, capazes de fornecer informações de qualidade e de alto valor agregado para o produtor rural. 

Acerca de agricultura digital, julgue o próximo item. 

O conceito de agricultura inteligente (AI), ou smart farm, está associado aos rápidos desenvolvimentos da Internet das coisas (IoT) e da computação em nuvem, que impulsionam a AI. 

Acerca de agricultura digital, julgue o próximo item. 

A agricultura digital estabelece as ações de gerenciamento não apenas com base na localização do campo, mas também nos dados armazenados, reforçada pelo contexto da situação da lavoura e, ainda, alimentada por dados coletados em tempo real.