Julgue o item subsequente, considerando que as tecnologias utilizadas em sistemas agrícolas tradicionais (SATs) têm níveis de tecnificação variados e não hegemônicos em um território, para um mesmo período de tempo.  

No continente americano pré-descobrimento, eram encontrados SATs de níveis de sofisticação e impactos ambientais radicalmente diversos, conectados por redes de comércio e migrações sazonais. 

Julgue o item subsequente, considerando que as tecnologias utilizadas em sistemas agrícolas tradicionais (SATs) têm níveis de tecnificação variados e não hegemônicos em um território, para um mesmo período de tempo.  

No mundo, historicamente a maioria das pessoas subnutridas está distribuída em zonas urbanas, consumidoras de alimentos, e não em zonas rurais, agrícolas. 

Julgue o item subsequente, considerando que as tecnologias utilizadas em sistemas agrícolas tradicionais (SATs) têm níveis de tecnificação variados e não hegemônicos em um território, para um mesmo período de tempo.  

Novas tecnologias, como organismos geneticamente modificados e outros meios técnicos associados à manipulação genética, podem erradicar a pobreza extrema de agricultores descapitalizados, levando-os, em consequência, a uma melhoria socioeconômica. 

Julgue o item subsequente, considerando que as tecnologias utilizadas em sistemas agrícolas tradicionais (SATs) têm níveis de tecnificação variados e não hegemônicos em um território, para um mesmo período de tempo.  

Durante a segunda metade do século XX, mais da metade dos estabelecimentos agrícolas menos favorecidos empobreceu, devido à baixa dos preços dos produtos agrícolas. 

Julgue o próximo item, acerca de agricultura familiar e dos povos e comunidades tradicionais.  

Comunidades tradicionais indígenas brasileiras praticam tecnologias sofisticadas ancestrais de manejo florestal, domesticação de espécies nativas e transformação de alimentos em seus sistemas agrícolas e, embora possuam toda a tecnologia para criar rebanhos, restringem essa prática por motivos culturais e religiosos.  

Julgue o próximo item, acerca de agricultura familiar e dos povos e comunidades tradicionais.  

A agricultura familiar contribui para dietas equilibradas e para a manutenção do patrimônio histórico, cultural e genético nas áreas rurais. 

Julgue o próximo item, acerca de agricultura familiar e dos povos e comunidades tradicionais.  

A agricultura familiar diminui a sustentabilidade ambiental da agricultura. 

Julgue o próximo item, acerca de agricultura familiar e dos povos e comunidades tradicionais.  

A agricultura familiar produz grande parte do alimento mundial em termos de valor, ao mesmo tempo que ajuda a preservar e restaurar a biodiversidade e os ecossistemas.

Julgue o próximo item, acerca de agricultura familiar e dos povos e comunidades tradicionais.  

A agricultura familiar produz commodities que movimentam o comércio em escala global. 

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir. 

A acurácia de um modelo classificador mede a taxa de previsões corretas, em relação ao total de previsões positivas.

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir. 

A maioria das métricas utilizadas para avaliação da qualidade de um classificador em aprendizado de máquina é obtida por meio da matriz de confusão. 

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir. 

Para a matriz de confusão binária a seguir, o valor de acurácia do modelo é de 85%. 

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir. 

Em um modelo de identificação de incêndios florestais, a métrica sensibilidade, também chamada de recall, afere a capacidade do modelo de encontrar todos os incêndios reais. 

Julgue o item subsequente, referente ao uso de veículo aéreo não tripulado (VANT) no manejo de recursos florestais, a tecnologias remotas de coletas de dados e aspectos relacionados a esses temas. 

Um dos métodos de avaliação da qualidade do ortomosaico baseia-se na métrica RMSE (root mean squared error), em cujo cálculo são utilizados pontos de controle.

Julgue o item subsequente, referente ao uso de veículo aéreo não tripulado (VANT) no manejo de recursos florestais, a tecnologias remotas de coletas de dados e aspectos relacionados a esses temas. 

Quando da realização de um ortomosaico de imagens aéreas provenientes de um VANT, pontos de controle são necessários ao georreferenciamento e à melhoria da precisão absoluta, enquanto pontos de checagem servem para a validação da acurácia do modelo. 

Julgue o item subsequente, referente ao uso de veículo aéreo não tripulado (VANT) no manejo de recursos florestais, a tecnologias remotas de coletas de dados e aspectos relacionados a esses temas. 

As imagens oriundas da SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) permitem a construção de modelos digitais de superfície, enquanto imagens provenientes de radares LIDAR (light detection and ranging) só possibilitam a elaboração de modelos digitais de elevação. 

Julgue o item subsequente, referente ao uso de veículo aéreo não tripulado (VANT) no manejo de recursos florestais, a tecnologias remotas de coletas de dados e aspectos relacionados a esses temas. 

Suponha que, durante um sobrevoo, um VANT equipado com RTK (real time kinematic) e com um receptor GNSS (sistema global de navegação por satélite) de alta qualidade tenha perdido a comunicação com a base por 8 minutos, mas tenha continuado a captar imagens. Nessa situação, a precisão das coordenadas das imagens coletadas durante a perda de conexão RTK será da ordem de centímetros, garantida pelo GNSS de alta qualidade. 

Julgue o item subsequente, referente ao uso de veículo aéreo não tripulado (VANT) no manejo de recursos florestais, a tecnologias remotas de coletas de dados e aspectos relacionados a esses temas. 

O uso de scanner a laser aerotransportado (tecnologia LIDAR — light detection and ranging) em povoamentos florestais permite a estimação indireta do volume de madeira. 

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

Os sistemas de visão computacional baseados em técnicas de redes neurais convolucionais podem ser empregados para identificar e classificar árvores em tempo real, permitindo o monitoramento da saúde da floresta. 

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.