Questões de Concurso sobre Controle de Qualidade e Tecnologia dos Produtos Agropecuários

O cultivo protegido abrange práticas e tecnologias que controlam fatores climáticos para um cultivo mais seguro, proporcionando uma condução mais segura e protegida das plantas.

A agroecologia é uma técnica de produção que visa atingir a sustentabilidade na produção rural em uma perspectiva unidimensional.

A produção de açúcares fermentáveis a partir de resíduo agrícola, como bagaço de cana, necessita de um pré-tratamento adequado para otimizar a digestibilidade da biomassa e, consequentemente, a hidrólise.

Existe grande variedade de sensores de solo, os quais utilizam princípios ópticos, eletromagnéticos, eletroquímicos, mecânicos e acústicos.

Assinalar a alternativa que preenche as lacunas abaixo CORRETAMENTE.

O arroz parboilizado é o produto que foi submetido à parboilização, que consiste em um processo hidrotérmico ___________ às etapas de descasque e polimento, no qual o arroz ___________ é imerso em água, a uma temperatura _________.

O sistema de produção agropecuária intensivo faz uso de diversas tecnologias no campo, como máquinas, fertilizantes, defensivos, irrigação e monitoramento por geotecnologias com uso de mão de obra qualificada.

O sistema integrado de produção agropecuária privilegia a produção agrícola, pecuária e florestal em uma mesma propriedade, e pressupõe o emprego de tecnologias que permitam o controle da qualidade do produto desde a sua produção até o consumidor final.

O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é uma das ferramentas mais comuns empregadas no acompanhamento agrícola e ambiental. Opera por meio de imagens captadas por satélites que registram a luz refletida pelas plantas. Com relação ao NDVI, é correto afirmar:

Biorremediação de solos poluídos ou deteriorados, melhoria da fixação de nitrogênio, aumento na eficácia da obtenção e aproveitamento de nutrientes, e melhoria nas tecnologias fermentativas são estratégias biotecnológicas que contribuem para a agricultura sustentável.

Os sistemas agrícolas são tipicamente complexos e estão em constante readaptação ao meio ambiente onde são produzidos, com isso utiliza-se uma teoria universal de modelagem de sistema que leve em conta somente aspectos envolvidos nessa dinâmica.

A utilização de sensores, drones e tecnologias de precisão possibilita o monitoramento de variáveis da produção tais como umidade, nutrientes e temperatura, contudo não contribui para a redução ou minimização do impacto ambiental nas culturas.

O uso da telemática é de suma importância para tomada de decisão no campo e, por esse motivo, é necessária uma boa e estável conectividade de banda larga, já que limitações de acesso ou descontinuidade de conexão podem afetar diretamente a lucratividade das operações.

Rede neurais são algoritmos que mimetizam a forma como o cérebro funciona e consistem de neurônios artificiais interligados e agrupados em camadas. Cada ligação entre neurônios possui um peso e cada neurônio possui uma função de perda e um bias, que determina se ele será ativado ou não. Tais algoritmos podem ser utilizados na classificação de imagens de satélite.

Os avanços tecnológicos estão presentes somente nos médios e grandes produtores.

Atualmente, a adoção de drones na agricultura restringe-se à aplicação de defensivos e fertilizantes agrícolas, não havendo outras aplicações relevantes.

O uso de sensores IoT (Internet das coisas) na agricultura permite o monitoramento em tempo real de parâmetros como umidade do solo, temperatura e incidência de pragas, contribuindo para uma gestão agrícola mais sustentável, haja vista que possibilita o uso racional de recursos hídricos e defensivos agrícolas.

Fábricas queijeiras são um tipo de agroindústria que não trabalha com aproveitamento de resíduos, pois não possuem subproduto aproveitável.

Em relação ao campo do conhecimento, não existem bases científicas para apoiar o processo de transição do modelo convencional para estilos de agriculturas de base ecológica ou sustentável.

O uso de energias renováveis no campo, tais como energia solar, eólica e fotovoltaica, é uma alternativa para a redução da dependência de combustíveis fósseis.

Ferramentas de aprendizado de máquina, como algoritmos de classificação supervisionada e não supervisionada, bem como ferramentas de aprendizado profundo, como as redes neurais convolucionais, podem ser utilizadas na geração de modelos de recomendação.