Questões de Concurso Pesquisador Área Engenharias Subárea Recursos Florestais e Engenharia Florestal

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Tecnologias baseadas em aprendizado de máquina e inteligência artificial — como redes neurais em conjunto com dados de sensoriamento remoto — podem ser uma abordagem alternativa para a modelagem da biomassa acima do solo, pela economia de tempo e capacidade de otimização para grandes áreas, além de trabalharem com um pequeno volume de dados.

A respeito do manejo florestal de precisão e do monitoramento das parcelas permanentes de florestas nativas e plantadas, julgue o item a seguir.

Entre os produtos gerados a partir do LiDAR aerotransportado para o manejo florestal de precisão, estão o mapeamento do terreno, a rede hidrográfica, a estrutura vertical e horizontal da vegetação, a delimitação de área de preservação permanente, o cálculo de biomassa, a área de impacto, o monitoramento da exploração, a contagem de árvores e o volume individual de árvores emergentes.

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Parcelas permanentes — áreas permanentemente demarcadas na floresta com o objetivo de obter informações sobre o crescimento e a dinâmica da floresta — normalmente apresentam custos relativamente baixos para a sua implantação e manutenção, o que muitos administradores de empreendimentos consideram vantajoso.

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Nos inventários florestais para a estimativa do crescimento da floresta, a variável altura é facilmente obtida com custos baixos, no entanto, a variável diâmetro pode ser de difícil mensuração, principalmente em florestas densas, por isso, são estimados de forma indireta, a partir de uma relação hipsométrica que correlaciona as alturas com os diâmetros das árvores.

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.

Em aprendizagem supervisionada, os algoritmos de classificação, como perceptron, overfitting, random forest e bayesian networks, aprendem com o conjunto de treinamento e atribuem novos pontos de dados a uma classe específica.

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.

A técnica de machine learning é particularmente aplicável em situações em que há um baixo conjunto de dados para análise, ou quando se deseja automatizar o processo de análise de dados.

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue o item subsequente.

No manejo florestal, o uso de redes neurais pode ser limitado pelo overfitting, um problema que ocorre quando o modelo se ajusta aos dados de treinamento e perde a capacidade de prever dados para novas áreas, o que pode resultar em abrangências imprecisas ao aplicar o modelo em florestas com condições ambientais diferentes das utilizadas no treinamento.

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Uma desvantagem do uso do Modelo Digital de Exploração Florestal (Modeflora) são os altos custos gerados para o produtor e os grandes impactos para o meio ambiente.

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Para obter operações florestais precisas no manejo florestal, são necessárias três tecnologias convergentes: sensoriamento remoto, sistema de informação geográfica e sistema de posicionamento global.

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O manejo florestal de precisão pode ser definido em duas categorias: o emprego de informações geoespaciais para o manejo de florestas e o manejo de sítios florestais específicos.