Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue os itens a seguir.

A maioria das métricas utilizadas para avaliação da qualidade de um classificador em aprendizado de máquina é obtida por meio da matriz de confusão.

Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue os itens a seguir.

Em um modelo de identificação de incêndios florestais, a métrica sensibilidade, também chamada de recall, afere a capacidade do modelo de encontrar todos os incêndios reais.

Um dos métodos de avaliação da qualidade do ortomosaico baseia-se na métrica RMSE (root mean squared error), em cujo cálculo são utilizados pontos de controle.

Quando da realização de um ortomosaico de imagens aéreas provenientes de um VANT, pontos de controle são necessários ao georreferenciamento e à melhoria da precisão absoluta, enquanto pontos de checagem servem para a validação da acurácia do modelo.

As imagens oriundas da SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) permitem a construção de modelos digitais de superfície, enquanto imagens provenientes de radares LIDAR (light detection and ranging) só possibilitam a elaboração de modelos digitais de elevação.

O uso de scanner a laser aerotransportado (tecnologia LIDAR — light detection and ranging) em povoamentos florestais permite a estimação indireta do volume de madeira.

Em relação ao uso de inteligência artificial para a automação de operações florestais, julgue os próximos itens.

Os sistemas de visão computacional baseados em técnicas de redes neurais convolucionais podem ser empregados para identificar e classificar árvores em tempo real, permitindo o monitoramento da saúde da floresta.

Em relação ao uso de inteligência artificial para a automação de operações florestais, julgue os próximos itens.

No treinamento de modelos de aprendizado de máquina aplicados a operações florestais, pode ocorrer underfitting quando o modelo aprende padrões específicos dos dados de treinamento, mas não faz boas generalizações para novos dados.

A estrutura diamétrica de uma floresta, sob o ponto de vista da produção, permite caracterizar e indicar o estoque de madeira disponível anteriormente a uma exploração, além de fornecer informações que auxiliem na tomada de decisões sobre a necessidade de reposição florestal.

No inventário de uma floresta plantada, é recomendado o uso de processo de amostragem estratificada, devido à uniformidade do cenário.