Julgue o item a seguir, relativo a técnicas de medição da umidade do solo e interferometria SAR. 

A interferometria SAR pode ser utilizada para monitorar mudanças topográficas e estimar a umidade do solo, aproveitando a sensibilidade da radiação de micro-ondas às propriedades dielétricas. 

Julgue o item a seguir, relativo a técnicas de medição da umidade do solo e interferometria SAR. 

Sensores no infravermelho próximo podem medir diretamente o conteúdo de água no solo com maior precisão que sensores de micro-ondas. 

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

A utilização de câmeras estéreo permite a estimativa de profundidade por meio do cálculo de disparidade entre as imagens capturadas por dois sensores. 

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

A aplicação de técnicas de equalização de histograma em imagens melhora a uniformidade do contraste, o que facilita a extração de características para reconhecimento de padrões. 

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

Em ambientes externos, sensores ultrassônicos possuem melhor precisão de medição de profundidade que sensores LiDAR. 

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

O simulador Gazebo integra dados de sensores simulados, como LiDAR e câmeras, com motores de física avançados, o que permite a replicação realista do comportamento de sistemas robóticos em ambientes virtuais. 

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

Dados hiperespectrais têm menor resolução espectral que dados multiespectrais. 

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

A interpolação espacial por krigagem melhora a precisão da modelagem da variabilidade do solo apenas quando há um número adequado de pontos amostrais distribuídos uniformemente. 

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

A segmentação por objetos (GEOBIA) é menos eficaz que a classificação pixel a pixel em imagens de alta resolução. 

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. 

Considerando a contribuição de metodologias computacionais para o monitoramento das culturas agrícolas via imagens aéreas, julgue o item subsequente. 

Imagens capturadas por satélites ou aeronaves convencionais têm resolução espacial maior que imagens obtidas de veículos aéreos não tripulados que operam em altitudes mais baixas. 

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 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. 

Sensores hiperespectrais não distinguem tipos de estresse nas plantas.

Considerando o emprego de sistemas autônomos em atividades do agronegócio, julgue o item subsequente. 

A partir da cinemática inversa, é possível calcular as posições articulares de um robô com base na posição desejada do seu efetuador final. 

Considerando o emprego de sistemas autônomos em atividades do agronegócio, julgue o item subsequente. 

Na dinâmica de robôs, desconsideram-se as forças gravitacionais atuantes sobre os elos durante o movimento. 

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%. 

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. 

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.