No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue os itens subsequentes.

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.

No que se refere à inteligência artificial aplicada ao manejo florestal, julgue os itens subsequentes.

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 os itens subsequentes.

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.

Julgue os próximos itens, em relação à modelagem e à simulação de ecossistemas florestais.

Tecnologias baseadas em aprendizado de máquina e inteligência artificial — como redes neurais em conjunto com dados de sensoriamento remoto — podem ser uma abordagem alternativa para a modelagem da biomassa acima do solo, pela economia de tempo e capacidade de otimização para grandes áreas, além de trabalharem com um pequeno volume de dados.

Acerca de exploração e inventário florestal, julgue os itens que se seguem.

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.

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.

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.

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.

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.

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