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. 

Acerca de exploração e inventário florestal, julgue o item que se segue. 

Nos procedimentos de amostragem utilizados em inventários florestais em sucessivas ocasiões, a amostragem sucessiva independente utiliza parcelas temporárias, as quais são medidas uma única vez, sendo abandonada toda a estrutura de amostragem para a medição no período seguinte. Esse é o melhor procedimento para analisar as mudanças na floresta, já que os indivíduos amostrados não são os mesmos em cada ocasião. 

Acerca de exploração e inventário florestal, julgue o item que se segue. 

Para possibilitar a quantificação das mudanças na arquitetura, estrutura e composição florística, bem como avaliar os impactos da exploração e determinar o tipo e a intensidade de aplicação dos tratamentos silviculturais, um inventário florestal contínuo deverá ser planejado, de preferência antes da exploração florestal. 

Acerca de exploração e inventário florestal, julgue o item que se segue. 

A intensidade amostral de um inventário florestal contínuo depende da homogeneidade florística e distribuição espacial e, principalmente, dos recursos disponíveis e do objetivo do inventário, como no caso de comunidade de florestas naturais, em que geralmente os estudos ecológicos detalhados necessitam de uma baixa intensidade amostral. 

Julgue o próximo item, em relação à modelagem e à simulação de ecossistemas florestais. 

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.