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Resumen en español

Este atlas es una colección sistemática de mapas de distribución de las 174 especies arbóreas registradas en México pertenecientes al clado mimosoide (subfamilia Mimosoideae) de la familia Leguminosae. El atlas está organizado de acuerdo con una estructura estandarizada por género y especie. Para cada uno de los 21 géneros se proporciona información taxonómica esencial, así como datos sobre su etimología, caracteres morfológicos diagnósticos, y referencias ecológicas, biogeográficas y etnobotánicas relevantes. Los géneros más diversos con hábito arbóreo en el clado son Inga (34 especies), Acacia (32 spp.), Leucaena (17 spp.) y Mimosa (16 spp.). Cada una de las 174 especies, 59 (34%) de las cuales son endémicas de México, contiene un párrafo con información general que comprende su nombre científico y autoridades taxonómicas, la referencia bibliográfica y año de la publicación original, sinónimos, publicaciones en donde se hace referencia a la especie e indicación de si es endémica de México. Además, junto con el mapa de distribución de la especie en México, se incluye una tabla con datos estadísticos tomados de los ejemplares de herbario revisados. Los mapas fueron elaborados con la información de una base de datos, capturada de los ejemplares del Herbario Nacional de México (MEXU), los cuales fueron verificados por especialistas. Asimismo, con la finalidad de mostrar las características morfológicas más destacadas, cada especie es ilustrada con una lámina compuesta por imágenes tomadas de ejemplares de herbario, que muestra el hábito general de la planta, la inflorescencia y el fruto.

El atlas fue diseñado para servir como herramienta para taxónomos, ecólogos, ingenieros forestales, biólogos de la conservación, o cualquier persona interesada en identificar u obtener información taxonómica o biogeográfica básica sobre estas plantas, o en comprender los patrones de diversidad forestal de México.

Índice

Introducción
Características del clado mimosoide
Clave para la identificación de los géneros arbóreos mexicanos del clado mimosoide
Métodos
Atlas de las leguminosas arbóreas de México: clado mimosoide
Abarema
Abarema idiopoda
Abarema zolleriana
Acacia
Acacia acatlensis
Acacia amentacea
Acacia bilimekii
Acacia brandegeana
Acacia californica
Acacia centralis
Acacia chiapensis
Acacia cochliacantha
Acacia collinsii
Acacia cookii
Acacia coulteri
Acacia dolichostachya
Acacia farnesiana
Acacia gaumeri
Acacia gentlei
Acacia globulifera
Acacia hindsii
Acacia janzenii
Acacia macilenta
Acacia macracantha
Acacia mayana
Acacia occidentalis
Acacia peninsularis
Acacia pennatula
Acacia picachensis
Acacia polyphylla
Acacia riparia
Acacia russelliana
Acacia sericea
Acacia subangulata
Acacia usumacintensis
Acacia willardiana
Albizia
Albizia adinocephala
Albizia guachapele
Albizia leucocalyx
Albizia niopoides
Albizia occidentalis
Albizia sinaloensis
Albizia tomentosa
Calliandra
Calliandra belizensis
Calliandra bijuga
Calliandra caeciliae
Calliandra calothyrsus
Calliandra erythrocephala
Calliandra laevis
Calliandra magdalenae
Calliandra ricoana
Calliandra trinervia
Chloroleucon
Chloroleucon mangense
Cojoba
Cojoba arborea
Cojoba graciliflora
Cojoba haematoloba
Cojoba mariaelenae
Cojoba recordii
Cojoba sophorocarpa
Cojoba undulatomarginata
Ebenopsis
Ebenopsis ebano
Enterolobium
Enterolobium cyclocarpum
Enterolobium schomburgkii
Havardia
Havardia acatlensis
Havardia albicans
Havardia campylacantha
Havardia mexicana
Havardia pallens
Havardia sonorae
Inga
Inga acrocephala
Inga affinis
Inga alba
Inga appendiculata
Inga barbourii
Inga belizensis
Inga calcicola
Inga calderonii
Inga chiapensis
Inga dasycarpa
Inga densiflora
Inga eriocarpa

Inga flexuosa
Inga huastecana
Inga inicuil
Inga ismaelis
Inga lactifera
Inga lacustris
Inga laurina
Inga leiocalycina
Inga marginata
Inga mexicana
Inga micheliana
Inga nobilis
Inga oerstediana
Inga paterno
Inga pavoniana
Inga pinetorum
Inga punctata
Inga sinacae
Inga spectabilis
Inga thibaudiana
Inga tuerckheimii
Inga vera
Leucaena
Leucaena collinsii
Leucaena confertiflora
Leucaena cuspidata
Leucaena diversifolia
Leucaena esculenta
Leucaena greggii
Leucaena involucrata
Leucaena lanceolata
Leucaena leucocephala
Leucaena macrophylla
Leucaena matudae
Leucaena pallida
Leucaena pueblana
Leucaena pulverulenta
Leucaena retusa
Leucaena shannonii
Leucaena trichandra
Lysiloma
Lysiloma acapulcense
Lysiloma auritum
Lysiloma candidum
Lysiloma divaricatum
Lysiloma latisiliquum
Lysiloma microphyllum
Lysiloma tergeminum
Lysiloma watsonii
Microlobius
Microlobius foetidus
Mimosa
Mimosa acantholoba
Mimosa aculeaticarpa
Mimosa arenosa
Mimosa bahamensis
Mimosa benthamii
Mimosa costenya
Mimosa distachya
Mimosa galeottii
Mimosa goldmanii
Mimosa leucaenoides
Mimosa mollis
Mimosa palmeri
Mimosa platycarpa
Mimosa rhododactyla
Mimosa rosei
Mimosa tenuiflora
Piptadenia
Piptadenia flava
Piptadenia viridiflora
Pithecellobium
Pithecellobium dulce
Pithecellobium furcatum
Pithecellobium hymenaeifolium
Pithecellobium keyense
Pithecellobium lanceolatum
Pithecellobium macrandrium
Pithecellobium oblongum
Pithecellobium unguis-cati
Pithecellobium winzerlingii
Pityrocarpa
Pityrocarpa obliqua
Prosopis
Prosopis articulata
Prosopis glandulosa
Prosopis juliflora
Prosopis laevigata
Prosopis palmeri
Prosopis pubescens
Prosopis tamaulipana
Prosopis velutina
Samanea
Samanea saman
Zapoteca
Zapoteca portoricensis
Zapoteca tetragona

Zygia
Zygia cognata
Zygia inaequalis
Zygia latifolia
Zygia paucijugata
Zygia peckii
Zygia recordii
Zygia turneri
Zygia unifoliolata
Referencias
Información complementaria: datos de las colectas presentadas en los mapas


2.
Artículo
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Resumen en: Inglés |
Resumen en inglés

Background: Reliable information about the spatial distribution of aboveground biomass (AGB) in tropical forests is fundamental for climate change mitigation and for maintaining carbon stocks. Recent AGB maps at continental and national scales have shown large uncertainties, particularly in tropical areas with high AGB values. Errors in AGB maps are linked to the quality of plot data used to calibrate remote sensing products, and the ability of radar data to map high AGB forest. Here we suggest an approach to improve the accuracy of AGB maps and test this approach with a case study of the tropical forests of the Yucatan peninsula, where the accuracy of AGB mapping is lower than other forest types in Mexico. To reduce the errors in field data, National Forest Inventory (NFI) plots were corrected to consider small trees. Temporal differences between NFI plots and imagery acquisition were addressed by considering biomass changes over time. To overcome issues related to saturation of radar backscatter, we incorporate radar texture metrics and climate data to improve the accuracy of AGB maps. Finally, we increased the number of sampling plots using biomass estimates derived from LiDAR data to assess if increasing sample size could improve the accuracy of AGB estimates.

Results: Correcting NFI plot data for both small trees and temporal differences between field and remotely sensed measurements reduced the relative error of biomass estimates by 12.2%. Using a machine learning algorithm, Random Forest, with corrected field plot data, backscatter and surface texture from the L‑band synthetic aperture radar (PALSAR) installed on the on the Advanced Land Observing Satellite‑1 (ALOS), and climatic water deficit data improved the accuracy of the maps obtained in this study as compared to previous studies (R²=0.44 vs R²= 0.32). However, using sample plots derived from LiDAR data to increase sample size did not improve accuracy of AGB maps (R²= 0.26). Conclusions: This study reveals that the suggested approach has the potential to improve AGB maps of tropical dry forests and shows predictors of AGB that should be considered in future studies. Our results highlight the importance of using ecological knowledge to correct errors associated with both the plot‑level biomass estimates and the mis‑match between field and remotely sensed data.


3.
- Artículo con arbitraje
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Resumen en: Inglés |
Resumen en inglés

Assessing landscape connectivity allows us to identify critical areas that impede or facilitate the movement of organisms and their genes and to plan their conservation and management. In this article, we assessed landscape connectivity and ecological condition of the habitat patches of a highly biodiverse region in Chiapas, Mexico. We employed data of three cracid species with different characteristics in habitat use and mobility. The habitat map of each species was derived from a spatial intersection of the models of potential distribution and a high-resolution map of current land cover and land use. The ecological condition of vegetation types was evaluated using 75 field plots. Structure of landscape was estimated by fragmentation metrics, while functional connectivity was assessed using spatially explicit graph analysis. The extent of suitable habitat for Oreophasis derbianus, Penelopina nigra, and Penelope purpurascens correspond to 25%, 46%, and 55% of the study area (5,185.6 km2), respectively. Although the pine-oak forests were the most fragmented vegetation type, habitats of the three species were well connected, and only 4% to 9% of the fragments located on the periphery of the corridor had low connectivity. Landscape connectivity depends mainly on land uses with an intermediate and lower ecological condition (secondary forests and coffee agroforestry systems). Therefore, we suggest that in addition to promoting the improvement in connectivity in fragmented forests, conservation efforts should be aimed at preventing the conversion of mature forests into agricultural uses and maintaining agroforestry systems.


4.
- Artículo con arbitraje
Buenas prácticas ganaderas: adopción de tecnologías en la cañada Río Perlas, Ocosingo, Chiapas México
Flores González, Adriana Margarita (autora) ; Jiménez Ferrer, Guillermo (autor) ; Castillo-Santiago, Miguel (autor) ; Ruíz de Oña Plaza, Celia (autora) ; Covaleda Ocón, Sara (autora) ;
Disponible en línea
Contenido en: Tropical and Subtropical Agroecosystems Vol. 22, no. 1 (2019), p. 87-96 ISSN: 1870-0462
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Resumen en: Español | Inglés |
Resumen en español

El reconocimiento de las prácticas agroecológicas-silvopastoriles ha sido de interés por parte de múltiples agencias gubernamentales y de la sociedad civil en los últimos años. En el sureste de México, el programa Desarrollo Rural Sustentable en Corredores Biológicos (DRSCB) en la Selva Lacandona de Chiapas, México, implementó diversas acciones para impulsar una ganadería más amigable con la conservación de la biodiversidad y mejorar la producción agropecuaria. La presente investigación tuvo como objetivo identificar los niveles de adopción tecnológica en comunidades ganaderas tzeltales. Asimismo, se identificaron barreras socioambientales que limitaron esta iniciativa del DRSCB. Los aportes de esta investigación, pueden contribuir a diseñar y buscar alternativas participativas para la implementación de una ganaderia más sustentable.

Resumen en inglés

The recognition of agroecological-silvopastoral practices has been interesting for many government agencies and rural projects in Mexico in recent years. In southeastern Mexico, the program Sustainable Rural Development in Biological Corridors (DRSCB) in the Lacandon Jungle of Chiapas, Mexico, implemented various actions to search for a more friendly livestock with the conservation of biodiversity and improve agricultural production. The objective of this research was to identify the levels of technological livestock adoption in Tzeltal communities with cattle activities. Likewise, socio-environmental barriers were identified that limited this initiative of the DRSCB. The contributions of this research can contribute to design and search for participatory alternatives for the implementation of a more sustainable livestock.


5.
Artículo
Combining LiDAR data and airborne imagery of very high resolution to improve aboveground biomass estimates in tropical dry forests
Reyes Palomeque, Gabriela (autora) ; Manuel Dupuy, Juan (autor) ; Johnson, Kristofer D. (autor) ; Castillo Santiago, Miguel Ángel (autor) ; Hernández Stefanoni, José Luis (autor) ;
Disponible en línea
Contenido en: Forestry An International Journal of Forest Research Volume 92, número 5 (October 2019), p. 599–615 ISSN: 1464-3626
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Resumen en: Inglés |
Resumen en inglés

Knowledge of the spatial distribution of aboveground biomass (AGB) is crucial to guide forest conservation and management to maintain carbon stocks. LiDAR has been highly successful for this purpose, but has limited availability. Very-high resolution (<1 m) orthophotos can also be used to estimate AGB because they allow a fine distinction of forest canopy grain. We evaluated the separate and joint performance of orthophotos and LiDAR data to estimate AGB in two types of tropical dry forests in the Yucatan Peninsula. Woody plants were surveyed in twenty 0.1 ha plots in a semideciduous forest at Kaxil Kiuic Biocultural Reserve (RBKK) and 28 plots in a semievergreen forest at Felipe Carrillo Puerto (FCP). We fitted three regression models: one based on LiDAR data, another based on orthophoto variables calculated for forest canopy and canopy opening fractions, and a third model that combined both sets of variables. Variation in AGB was decomposed into LiDAR, orthophotos and joint components using variation-partitioning analyses. In FCP, regression models using LiDAR data only showed higher fit (R2 = 0.82) than orthophoto variables only (R² = 0.70). In contrast, orthophotos had a slightly higher fit (R² = 0.91) than LiDAR (R2 = 0.88) in RBKK, because orthophoto variables characterize very well the horizontal structure of canopies on this site. The model that combined both data sets showed a better fit (R2 = 0.85) only in FCP, which has a more complex forest structure. The largest percentage of AGB variation (88 per cent in RBKK and 67 per cent in FCP) was explained by the joint contribution of LiDAR and orthophotos. We conclude that both LiDAR and orthophotos provide accurate estimation of AGB, but their relative performance varies with forest type and structural complexity. Combining the two sets of variables can further improve the accuracy of AGB estimation, particularly in forests with complex vegeta


6.
Tesis - Doctorado
Ganadería sustentable, adopción tecnológica y capital social en la Selva Lacandona, Chiapas, México / Adriana M. Flores González
Flores González, Adriana Margarita (autora) ; Jiménez Ferrer, Guillermo (director) ; Ruíz de Oña Plaza, Celia (asesora) ; Covaleda Ocón, Sara (asesora) ; Castillo Santiago, Miguel Ángel (asesor) ;
San Cristóbal de Las Casas, Chiapas, México : El Colegio de la Frontera Sur , 2019
Clasificación: TE/636.2097275 / F4
Bibliotecas: San Cristóbal
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SIBE San Cristóbal
ECO010019749 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
Resumen en español

Durante el siglo XX, los bosques y selvas de Chiapas, México sufrieron un proceso de ganaderización que ocasionó un cambio de uso del suelo sin precedentes; sin embargo, desde finales de siglo emergieron estrategias de política pública enfocadas a frenar el proceso de ganaderización e impulsar la transición de la ganadería bovina hacia la sustentabilidad mediante la adopción de tecnologías pecuarias sustentables (ATPS) en la región. Existe evidencia de que el uso de estas tecnologías generan resultados socio-ambientales positivos, sin embargo, en México su adopción aún es limitada. Este estudio tuvo por objetivo: i) determinar el nivel ATPS y de capital social (CS) (confianza comunitaria, confianza institucional y vinculación) que posee un grupo de campesinos ganaderos partícipe del programa Desarrollo Rural Sustentable en Corredores Biológicos (DRSCB) en la Selva Lacandona, Chiapas; ii) identificar las características socioeconómicas, de los campesinos ganaderos, que influyeron sobre la ATPS y el CS; iii) identificar las barreras que limitan la ATPS e iv) identificar la relación entre la ATPS y el CS. El grado de ATPS fue intermedio y los años de participación en el DRSCB, el tamaño del hato y el ingreso económico por la venta de semovientes fueron las características socioeconómicas de los campesinos ganaderos que influyeron en el grado de ATPS.

Las técnicas de mayor adopción fueron aquellas que requirieron de menor inversión económica, de mano de obra y de adquisición de conocimientos nuevos y estuvieron enfocadas en la alimentación animal, el manejo del potrero y la restauración y revegetación en potreros. La confianza institucional (CI), componente del CS, influyó sobre el nivel de ATPS; a su vez, la CI se relacionó con la reputación de los actores sociales del DRSCB que participaron en la transferencia tecnológica. Al igual que la ATPS, los años de participación en el DRSCB junto con el ejido al que pertenecen los campesinos ganaderos influyeron sobre el CS.

Índice

Resumen
Introducción
Antecedentes
Artículo 1. Hacia una ecologización de la ganadería bovina extensiva: el caso de la Selva Lacandona, Chiapas. Towards a greening of extensive cattle ranching: the case of the Lacandon Rainforest, Chiapas
Artículo 2. Buenas prácticas ganaderas: adopción de tecnologías en la Cañada Río Perlas, Ocosingo, Chiapas, México. Good livestock practices: adoption of technologies in the Rio Perlas Ravine, Ocosingo, Chiapas, Mexico
Artículo 3. Capital social y adopción de tecnologías ganaderas sustentables en la Selva Lacandona, Chiapas, México. Social capital and adoption of sustainable livestock technologies in the Lacandon Rainforest, Chiapas, México
Discusión y Conclusiones Generales
Anexos
Anexo 1. Carta de recepción del manuscrito Hacia una ecologización de la ganadería bovina extensiva: el caso de la Selva Lacandona, Chiapas
Anexo 2. Carta de aceptación del artículo Buenas prácticas ganaderas: adopción de tecnologías en la Cañada Río Perlas, Ocosingo, Chiapas, México
Tablas
Tabla 1. Componentes tecnológicos (CP), técnicas ganaderas y valores ponderados (VP) para estimar el índice de adopción tecnológica (ITA) con campesinos ganaderos de la Cañada del Río Perlas, Ocosingo, Chiapas
Tabla 2. Índice de adopción tecnológica (IAT) en las comunidades ganaderas en la Cañada del Río Perlas, Ocosingo Chiapas
Tabla 3. Variables socio-económicas relacionadas con el índice de adopción tecnológica (IAT) con productores ganaderos en la Cañada del Río Perlas, Ocosingo, Chiapas

Cuadros
Cuadro 1. Variables y valores utilizados para estimar el índice de capital social (ICS) en un grupo de campesinos ganaderos de la región Cañada Río Perlas, Selva Lacandona, Chiapas
Cuadro 2. Valores obtenidos para el índice de capital social (ICS), la confianza comunitaria (CC), confianza institucional (CI) y vinculación/participación (V/P) de acuerdo a la región, en promedio
Cuadro 3. Correlación entre el índice de capital social (ICS) y sus componentes (confianza comunitaria, confianza institucional y vinculación) y el índice de adopción de tecnologías ganaderassustentables (ATPS) y los años de participar en un programa gubernamental
Cuadro 4. Nivel de confianza de acuerdo al porcentaje de campesinos ganaderos en la región Cañada Rio Perlas, Selva Lacandona, Chiapas
Figuras
Figura 2. Ubicación geográfica de la zona de estudio


7.
- Capítulo de libro con arbitraje
*Solicítelo con su bibliotecario/a
Oportunidad para diversificar las zonas cafetaleras de la Sierra Mariscal de Chiapas ante el cambio climático
Flores García, José Luis (autor) ; Soto Pinto, Lorena (autora) (1958-) ; Tinoco Rueda, Juan Ángel (autor) ; Castillo Santiago, Miguel Ángel (autor) ;
Contenido en: Caminar el cafetal: perspectivas socioambientales del café y su gente / Eduardo Bello Baltazar, Lorena Soto Pinto, Graciela Huerta Palacios y Jaime Gómez Ruiz (editores) San Cristóbal de Las Casas, Chiapas, México : El Colegio de la Frontera Sur : Juan Pablos Editores, 2019 páginas 143-158 ISBN:978-607-8429-75-2 :: 978-607-711-548-9
Bibliotecas: San Cristóbal
Cerrar
SIBE San Cristóbal
59911-10 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
Nota: Solicítelo con su bibliotecario/a

8.
- Artículo con arbitraje
*Solicítelo con su bibliotecario/a
Adoption of sustainable cattle production technologies in the Lacandon rainforest, Chiapas, México
Flores González, Adriana Margarita (autora) ; Jiméne Ferrer, Guillermo (autor) ; Castillo Santiago, Miguel Ángel (autor) ; Ruíz de Oña Plaza, Celia (autora) ; Covaleda Ocón, Sara (autora) ;
Disponible en línea
Contenido en: International Journal of Agriculture Innovations and Research Vol. 7, no. 2 (2018), p. 159-168 ISSN: 2319-1473
Nota: Solicítelo con su bibliotecario/a
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Resumen en inglés

With the aim of knowing the level of technology adoption that has a group of cattle producers (peasants) participants of the Sustainable Rural Development program in Biological Corridors (SRDBC) in the Lacandon rainforest, Chiapas, we calculated the rate of adoption technology (RAT) and correlation tests were conducted to identify the socioeconomic variables that influence with the RAT. The values obtained indicate that the level of technology adoption of the study group was intermediate (RAT = 54.83 ± 9.23); the technological components focused on animal nutrition, management of the pastureland, restoration and revegetation in pastures and livestock infrastructure obtained the highest values. The adoption of sustainable livestock technologies was related (P>0.05) with years of participation in the program SRDBC, the amount of bovine heads and the income from the sale of animals. The lack of credit and financing, of market structures and of knowledge regarding the management of livestock techniques were the main limiting for technology adoption. The results of this study contribute to the planning and refocusing of technology transfer programs with the aim of achieving sustainability in the production of cattle in the Lacandona rainforest (Chiapas, Mexico).


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Quantifying patterns of deforestation and linking these patterns to potentially influencing variables is a key component of modelling and projecting land use change. Statistical methods based on null hypothesis testing are only partially successful for interpreting deforestation in the context of the processes that have led to their formation. Simplifications of cause-consequence relationships that are difficult to support empirically may influence environment and development policies because they suggest simple solutions to complex problems. Deforestation is a complex process driven by multiple proximate and underlying factors and a range of scales. In this study we use a multivariate statistical analysis to provide contextual explanation for deforestation in the Usumacinta River Basin based on partial pattern matching. Our approach avoided testing trivial null hypotheses of lack of association and investigated the strength and form of the response to drivers. As not all factors involved in deforestation are easily mapped as GIS layers, analytical challenges arise due to lack of a one to one correspondence between mappable attributes and drivers. We avoided testing simple statistical hypotheses such as the detectability of a significant linear relationship between deforestation and proximity to roads or water.

We developed a series of informative generalised additive models based on combinations of layers that corresponded to hypotheses regarding processes. The importance of the variables representing accessibility was emphasised by the analysis. We provide evidence that land tenure is a critical factor in shaping the decision to deforest and that direct beam insolation has an effect associated with fire frequency and intensity. The effect of winter insolation was found to have many applied implications for land management. The methodology was useful for interpreting the relative importance of sets of variables representing drivers of deforestation. It was an informative approach, thus allowing the construction of a comprehensive understanding of its causes.


10.
- Artículo con arbitraje
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Accurate estimates of above ground biomass (AGB) are needed for monitoring carbon in tropical forests. LiDAR data can provide precise AGB estimations because it can capture the horizontal and vertical structure of vegetation. However, the accuracy of AGB estimations from LiDAR is affected by a co-registration error between LiDAR data and field plots resulting in spatial discrepancies between LiDAR and field plot data. Here, we evaluated the impacts of plot location error and plot size on the accuracy of AGB estimations predicted from LiDAR data in two types of tropical dry forests in Yucatán, México. We sampled woody plants of three size classes in 29 nested plots (80 m², 400 m² and 1000 m²) in a semi-deciduous forest (Kiuic) and 28 plots in a semi-evergreen forest (FCP) and estimated AGB using local allometric equations. We calculated several LiDAR metrics from airborne data and used a Monte Carlo simulation approach to assess the influence of plot location errors (2 to 10 m) and plot size on ABG estimations from LiDAR using regression analysis. Our results showed that the precision of AGB estimations improved as plot size increased from 80 m² to 1000 m² (R² = 0.33 to 0.75 and 0.23 to 0.67 for Kiuic and FCP respectively). We also found that increasing GPS location errors resulted in higher AGB estimation errors, especially in the smallest sample plots. In contrast, the largest plots showed consistently lower estimation errors that varied little with plot location error. We conclude that larger plots are less affected by co-registration error and vegetation conditions, highlighting the importance of selecting an appropriate plot size for field forest inventories used for estimating biomass.