Julgue o próximo item, a respeito de computação e de programação. 

As ferramentas de business intelligence, como o Tableau e o Power BI, são utilizadas para criação de dashboards e não possuem funcionalidades para análise de dados ou integração com bancos de dados. 

Julgue o próximo item, a respeito de computação e de programação. 

O Maple é utilizado para cálculo simbólico, o Mathematica possui capacidades de computação simbólica e numérica integradas, e o R é usado para análise estatística e para visualização de dados. 

Julgue o próximo item, a respeito de computação e de programação. 

APIs permitem que diferentes sistemas se comuniquem de maneira eficiente e segura, o que facilita o desenvolvimento de soluções que necessitam interagir com múltiplas fontes de dados. 

Julgue o próximo item, a respeito de computação e de programação. 

O teorema de Liouville, no contexto de análise complexa, estabelece que qualquer função inteira e limitada em um plano complexo é necessariamente uma função constante, tal que funções do tipo e^z, em que z é uma variável complexa, são também constantes, pois são limitadas. 

Julgue o próximo item, a respeito de computação e de programação. 

A análise de Big Data lida com dados estruturados, como tabelas e bancos de dados relacionais, mas não considera dados não estruturados, como textos, imagens e vídeos. 

Julgue o próximo item, relativo 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 o item subsequente, 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 o item subsequente, 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 o próximo item, relativo a análise espacial e geoprocessamento. 

A aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, como random forest e redes neurais artificiais, na modelagem de dados de imagens de satélite para estimativa de produtividade agrícola, elimina a necessidade de calibração e validação com dados coletados em campo.

Julgue o próximo item, relativo 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 o próximo item, relativo 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 o próximo item, relativo 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 o próximo item, relativo 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 o próximo item, relativo 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. 

Julgue o próximo item, relativo a análise espacial e geoprocessamento. 

O uso de sistema de informação geográfica na inteligência estratégica territorial permite identificar zonas de conflito de uso da terra, auxiliando na tomada de decisão para o planejamento agrícola sustentável. 

No que diz respeito às aplicações do sensoriamento remoto na agricultura, julgue o item subsequente. 

Dados da refletância podem ser associados a características das plantas como índice da área foliar, biomassa ou fração radiativa interceptada fotossinteticamente.

No que diz respeito às aplicações do sensoriamento remoto na agricultura, julgue o item subsequente. 

A radiometria espectral é uma das mais importantes áreas do sensoriamento remoto, podendo ser efetivada por meio de medidas realizadas em laboratório ou em campo, para a determinação da densidade da cobertura vegetal, por meio das diferenças de detecção na reflectância. 

No que diz respeito às aplicações do sensoriamento remoto na agricultura, julgue o item subsequente. 

O índice de área foliar (IAF), um importante parâmetro biofísico da vegetação, é definido como a área foliar total projetada por unidade de área de terreno, não havendo ainda tecnologia de sensoriamento remoto disponível para estimá-lo. 

Em relação às técnicas de processamento digital de imagens, julgue o item seguinte. 

As técnicas de processamento de imagens digitais consistem em operações que transformam numericamente as imagens originais para que possam ser manipuladas como vetores. 

Em relação às técnicas de processamento digital de imagens, julgue o item seguinte.

As técnicas de realce das imagens têm a finalidade de melhorar a qualidade visual das imagens para facilitar o trabalho de interpretação dos alvos.