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

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

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

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. 

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. 

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

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. 

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 problemas advindos da falta de padronização na adoção de procedimentos e critérios de medição nas parcelas permanentes, incluem-se parcelas muito pequenas ou instaladas sem bordadura, medições de altura inadequadas em número, distribuição e precisão, estimativas de idade das árvores ou do povoamento não acuradas, e omissão de registro das condições iniciais do povoamento ou da floresta. 

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. 

Sobre as estratégias de conservação e manutenção de xiloteca, julgue o item a seguir.  

Xilotecas são acervos de materiais botânicos compostos por lâminas histológicas, galhos, raízes, folhas, flores e frutos, bem como partes de árvores que têm importância no auxílio da identificação, catalogação e disponibilização de informação técnica e científica.  

No que se refere a sistemas produtivos baseados na tecnologia da madeira, julgue o item que se segue.

A adoção do manejo garante a produção sustentável de madeira na área e requer menor tempo para recuperação em relação à exploração não manejada.