Papers by Jaime Wojciechowski
Orientador : Jaime WojciechowskiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Set... more Orientador : Jaime WojciechowskiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Software.Inclui referência
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Orientador : Jaime WojciechowskiArtigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor d... more Orientador : Jaime WojciechowskiArtigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Mídias Integradas na Educação.Inclui referência
Orientador : Jaime WojciechowskiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Set... more Orientador : Jaime WojciechowskiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de ..., Curso de Especialização em ...Inclui referência
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Revista em Agronegócio e Meio Ambiente, 2021
A floresta amazônica brasileira concentra um dos maiores estoques de biomassa viva e carbono no p... more A floresta amazônica brasileira concentra um dos maiores estoques de biomassa viva e carbono no planeta. Dada sua importância como sumidouro de carbono, estudos de quantificação de biomassa nesta floresta tropical são imprescindíveis para se buscar um maior entendimento nas questões ligadas às mudanças climáticas. Entretanto, há de se destacar que dados relativos a inventários de biomassa e carbono no Brasil, atualmente, são escassos ou encontram-se de maneira dispersa em diversas bases de dados, muitas vezes com acesso restrito. Nesse sentido, iniciativas de dados abertos (open data) para inventários florestais na Amazônia brasileira são necessárias. No presente estudo, foi feita uma abordagem inédita com dados de inventário florestal do Projeto RADAMBRASIL - disponibilizados na plataforma BDiA - utilizando o método bootstrap de reamostragem, para estimativas de biomassa e carbono no bioma Amazônia. O Processo KDD (Knowledge Discovery in Databases) foi utilizado para extrair inform...
Models constructed from machine learning are a potential non-parametric alternative for the predi... more Models constructed from machine learning are a potential non-parametric alternative for the prediction of biometric variables in opposition to traditional regression modeling. The hypothesis of this study was that the non-parametric approach with the <i>k</i>-Nearest-Neighbor algorithm (<i>k</i>-NN) has the possibility of presenting better accuracy with lower demand for predictor variables in the estimates of <i>T.</i> <i>grandis</i> trunk volume than the traditional volumetric models applied in forest sciences. Ten volumetric models were adjusted. In the regression <i>k</i>-NN was defined as maximum of 25 (25-NN), but with learning only for the odd neighbors starting at 3-NN. The optimal k nearest neighbor for two variations of predictors was obtained through repeated cross-validations. Spurr (ln) and Schumacher-Hall were the most accurate linear models that meet the linear regression assumptions. The optimal k nearest nei...
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Orientador : Jaime WojciechowskiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Set... more Orientador : Jaime WojciechowskiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em SoftwareInclui referência
Scientia Forestalis, 2020
Este é um artigo publicado em acesso aberto (Open Access) sob a licença Creative Commons Attribut... more Este é um artigo publicado em acesso aberto (Open Access) sob a licença Creative Commons Attribution, que permite uso, distribuição e reprodução em qualquer meio, sem restrições desde que o trabalho original seja corretamente citado.
Orientador : Jaime WojciechowskiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Set... more Orientador : Jaime WojciechowskiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Software.Inclui referência
POLIBITS, 2017
Artificial Intelligence Models (AI) were tested for aboveground dry biomass estimation of 4,004 t... more Artificial Intelligence Models (AI) were tested for aboveground dry biomass estimation of 4,004 trees collected in forests throughout the Tropics, and compared to a classic Allometric model of literature. The data come from various countries, in the Neotropics, Africa, Southeast Asia, and Oceania. Statistical analysis of the data showed that they do not have normal distribution and homocedasticity, which violates the regression assumptions. Examination of bias, precision and accuracy of the Allometric model and the AI models revealed that KNN (K Nearest Neighbors), ANN (Artificial Neural Network) and SVM (Support Vector Machines) have strong estimation power of the biomass of tropical trees, comparable or greater than the linear regression (Allometric model), which is considered the state of the art. It was concluded that AI models can be considered an interesting alternative to the regression technique, especially when the data do not show normality and homoscedasticity, which is t...
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