EMBRAPA 2025

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1. 78Geografia e GeoprocessamentoO uso do sensoriamento remoto para o monitoramento de áreas agrícolas é limitado à detecção de áreas cultivadas, sem que haja informações sobre o tipo de cultura.
2. 79Geografia e GeoprocessamentoO uso de imagens de sensoriamento remoto para o mapeamento de zonas de risco de deslizamentos de terra é limitado devido à baixa resolução das imagens de satélite.
3. 80Geografia e GeoprocessamentoNo sensoriamento remoto, utiliza-se amplamente o índice de vegetação por diferença normalizada para a quantificação de água no solo.
4. 81Geografia e GeoprocessamentoSensores SAR (Synthetic Aperture Radar) podem ser usados para identificar variações na umidade do solo, mesmo em áreas de vegetação densa.
5. 82InformáticaÉ desaconselhável o uso de dados raster em combinação com dados vetoriais devido à incompatibilidade entre os formatos e à dificuldade de integração de ambos os tipos de dados.
6. 83InformáticaEm um banco de dados georreferenciado, é preferível a utilização do formato GeoJSON em relação ao Shapefile devido ao suporte nativo em navegadores e à menor complexidade na manipulação de dados.
7. 84InformáticaOs dados raster são mais eficazes para a representação de fenômenos contínuos, como a variação de temperatura, do que de dados discretos, como o limite de propriedade.
8. 87Geografia e GeoprocessamentoPor conta da alta refletância da água na região do infravermelho próximo, é fácil detectá-la em imagens de sensoriamento remoto.
9. 88Geografia e GeoprocessamentoImagens multiespectrais e hiperespectrais são eficazes para a identificação de diferentes tipos de cobertura da terra, pois elas captam a assinatura espectral dos alvos.
10. 90Geografia e GeoprocessamentoAs plataformas orbitais de sensoriamento remoto oferecem maior resolução espacial do que as plataformas de campo, de forma que há um nível de detalhamento superior na análise de alvos terrestres.
11. 91Geografia e GeoprocessamentoNo sensoriamento remoto, utilizam-se os sensores de laboratório para calibração e validação de sensores de campo, aeronave e satélite, pois eles permitem a obtenção de dados em condições controladas…
12. 94InformáticaA fim de se evitar o underfitting, o primeiro passo é treinar os modelos para minimizar o erro de classificação, ou seja, evitar que o modelo não consiga capturar os padrões dos dados de treino.
13. 95InformáticaK-Nearest Neighbors, Artificial Neural Networks, Support Vector Machines, Decision Trees e Random Forests são alternativas disponíveis para treinar uma inteligência artificial voltada a prever sinist…
14. 96InformáticaO aprendizado de máquina é um sub-ramo da inteligência artificial que é utilizado principalmente devido à sua capacidade de identificar padrões e correlações e, assim, derivar informações úteis dos d…
15. 97InformáticaGoogle Earth Engine é uma plataforma de computação que não pode ser hospedada em nuvem e que fornece APIs para JavaScript e Python, permitindo que pesquisadores realizem análises em escala planetária…
16. 98InformáticaA biblioteca Geemap é um pacote Python para análise e visualização espacial interativa com o Google Earth Engine e está organizada em vários módulos; um deles permite adicionar legendas personalizada…
17. 99InformáticaPyPI (Python Package Index) é um repositório de software que mantém vários registros para cada combinação (nome, versão) enviada; o primeiro usuário a enviar informações para determinado nome é desig…
18. 108Direito AdministrativoO objetivo geral do ZEE é organizar, de forma vinculada, as decisões dos agentes públicos e privados quanto a planos, programas, projetos e atividades que, direta ou indiretamente, utilizem recursos…
19. 109Direito AmbientalA Política Nacional do Meio Ambiente, quando instituída no Brasil, estabeleceu, entre seus instrumentos de execução, o zoneamento ambiental, posteriormente regulamentado sob a denominação ZEE.