Questões de Engenharia Agrícola da CESPE / CEBRASPE

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A integração de dados provenientes de diferentes sensores e imagens de satélite em plataformas de Internet das coisas (IoT) torna mais difícil a análise de dados em tempo real, devido ao volume excessivo de informações geradas. 

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Os sensores IoT usados para monitoramento em tempo real das condições do solo dispensam a calibração regular, tal que requerem menor necessidade de manutenção.

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Para criar um sistema de monitoramento de pragas utilizando IoT, é essencial integrar sensores de imagem de alta resolução e câmeras térmicas. Esses dispositivos podem identificar a presença de pragas no campo e enviar alertas automaticamente para a plataforma de IA. 

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A utilização de redes neurais convolucionais (CNNs) para a detecção de doenças em plantas pode ser mais eficaz que a inspeção manual, já que as CNNs conseguem identificar padrões complexos em imagens, porém, sua acurácia depende da quantidade e qualidade dos dados de treinamento. 

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A aplicação de inteligência artificial (IA) em sistemas de previsão de colheita é limitada, pois a IA não consegue se antecipar a variáveis externas imprevisíveis, como mudanças abruptas no clima ou na incidência de pragas.