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Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — CESPE / CEBRASPE 2025

Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação
Código
ce197403
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EMBRAPA
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Pesquisador – Área: Ciências Exatas e da Terra – Subárea: Agricultura Digital
Com referência ao uso de inteligência artificial para o reconhecimento automático de padrões de imagens de satélite, julgue o item subsecutivo.Em uma abordagem regional por sensoriamento remoto, podem ser utilizadas séries temporais de imagens de satélite e algoritmos de aprendizagem de máquinas para a avaliação dos níveis de degradação de pastagens.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Sensoriamento Remoto e Aprendizado de Máquina para Degradação de Pastagens

Gabarito: Certo. A afirmativa está correta porque a combinação de séries temporais de imagens de satélite com algoritmos de aprendizado de máquina é uma abordagem amplamente utilizada em sensoriamento remoto para monitorar e classificar diferentes níveis de degradação de pastagens em escala regional.

A técnica explora a capacidade dos algoritmos de aprendizado de máquina em identificar padrões complexos nos dados espectrais e temporais, permitindo diferenciar áreas com diferentes estágios de degradação. As séries temporais capturam variações sazonais e tendências de longo prazo, essenciais para a análise dinâmica da cobertura vegetal. Isso está alinhado com os fundamentos da inteligência artificial aplicada à análise de dados geoespaciais, conforme discutido no contexto de apoio sobre IA e suas aplicações.

Não há dispositivo legal a ser citado; a questão avalia o conhecimento técnico sobre a aplicação prática de IA no sensoriamento remoto. Portanto, a afirmação é verdadeira.

  1. 1Séries temporais de imagens de satélite
  2. 2Algoritmos de aprendizado de máquina
  3. 3Identificação de padrões espectrais e temporais
  4. 4Classificação dos níveis de degradação
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✅ CERTO

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