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1.
Artículo
Allometric estimation of the biomass of Musa spp. in homegardens of Tabasco, Mexico
Alcudia Aguilar, Alejandro (autor) ; Martínez Zurimendi, Pablo (autor) ; Van Der Wal, Hans (autor) ; Castillo Uzcanga, María Mercedes (autora) ; Suárez Sánchez, Juan (autor) ;
Disponible en línea
Contenido en: Tropical and Subtropical Agroecosystems Vol. 22, no. 1 (2019), p. 143-152 ISSN: 1870-0462
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Resumen en español

Las estimaciones de biomasa en huertos familiares se basan principalmente en el componente arbóreo y pocos estudios cuantifican el componente herbáceo perenne. Este componente es importante en los trópicos húmedos de Mesoamérica, donde se cultivan distintas variedades y especies de plátano (Musa spp). Este cultivo representa una biomasa dinámicamente estable dentro de huertos familiares y proporciona a los propietarios una producción continua de alimentos e ingresos en efectivo. El objetivo de este estudio fue producir un modelo alométrico para estimar la biomasa de plantas de plátano utilizando datos dasonómicos, compararlo con otros modelos y estimar la biomasa de plantas de plátano cultivadas en los huertos familiares en el estado de Tabasco, México. Esto se basó en la hipótesis de que 1) la formulación de modelos específicos da como resultado estimaciones más precisas de la biomasa en pie de las plantas de banana; y 2) las plantas de banana contribuyen a una proporción significativa de la biomasa total en los huertos. Fueron recolectados los datos dasonómicos y el peso seco de los componentes por encima y por debajo del suelo de 30 plantas individuales de la especie más abundante de plátano (Musa balbisiana Colla) en los huertos familiares de la región de Los Ríos en Tabasco, México. La biomasa promedio del total de plantas cosechadas en los huertos familiares fue de 5.85 kg planta-¹, con un rango de 0.52 – 13.32 kg planta-¹. La biomasa sobre el suelo y el cormo representan el 87.6% y el 12.4% de la biomasa total respectivamente. La biomasa aérea estaba fuertemente correlacionada con el diámetro del tallo (DBH), y en menor medida con la altura.

Los modelos de Husch y Schumacher – Hall con las variables diámetro a 30 cm (d30), altura de tallo (HF) y altura total (HT) tuvieron los mejores rendimientos estadísticos, sin embargo, con base en la validación cruzada el mejor modelo fue el propuesto por Kopezky, con la ecuación AGB = -0.0927 + 0.0203 * DBH2, donde AGB es la biomasa aérea y el DBH es el diámetro a la altura del pecho. En los huertos con plátano, la biomasa de plátano era entre 0.1 y 1 t ha-¹, y en algunos casos entre 2 y 5 t ha-1. La densidad media de la biomasa total de las plantas de plátano, en una muestra de 69 huertos familiares donde había plátanos, fue de 688 kg ha-¹, correspondiente al 2% de la biomasa aérea en los huertos familiares de la región de estudio.

Resumen en inglés

Estimates of biomass in homegardens are primarily based on the tree component and few studies quantify the perennial herbaceous component. This component is of importance in the humid tropics of Mesoamerica, where distinct varieties and species of banana (Musa spp) are cultivated. This crop represents a dynamically stable biomass within homegardens and provides owners with continual production for alimentation and cash income. The aim of this study was to produce an allometric model for estimating the biomass of banana plants using dasonomic data, compare it to other models and estimate the biomass of cultivated banana plants from homegardens in the state of Tabasco, Mexico. This was based on the hypothesis that 1) the formulation of specific allometric models results in more precise estimations of the standing biomass of banana plants; and 2) banana plants contribute a significant proportion of the total biomass in homegardens. Dasonomic data and the dry weight of the above and below ground components of 30 individual plants of the most abundant species of banana (Musa balbisiana Colla) were collected in homegardens of the Los Rios region in Tabasco, Mexico. The mean biomass of the total plants of M. balbisiana harvested from homegardens was 5.85 kg plant-¹, with a range of 0.52 – 13.32 kg plant-¹. The above-ground and corm biomass represent 87.6% and 12.4% of total biomass respectively. The above-ground biomass (AGB) was strongly correlated with pseudostem diameter (DBH) and to a lesser degree with height data.

The Husch and Schumacher – Hall models, with the variables pseudostem diameter at a height of 30cm (d30), height of the pseudostem (HF) and total height (HT), performed best statistically; however, based on the crossed validation, the best model was that proposed by Kopezky, with the equation AGB= -0.0927+0.0203*DBH2. In homegardens with banana plants, the banana biomass was between 0.1 and 1 t ha-¹, and in some cases between 2 and 5 t ha-¹. The mean density of the total biomass of the banana plants, in a sample of 69 homegardens where bananas were present, was 688 kg ha-1, corresponding to 2% of above-ground biomass in the homegardens of the region of study.


Resumen en: Inglés |
Resumen en inglés

We combined two existing datasets of vegetation aboveground biomass (AGB) (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 108, 2011, 9899; Nature Climate Change, 2, 2012, 182) into a pan-tropical AGB map at 1- km resolution using an independent reference dataset of field observations and locally calibrated high-resolution biomass maps, harmonized and upscaled to 14 477 1-km AGB estimates. Our data fusion approach uses bias removal and weighted linear averaging that incorporates and spatializes the biomass patterns indicated by the reference data. The method was applied independently in areas (strata) with homogeneous error patterns of the input (Saatchi and Baccini) maps, which were estimated from the reference data and additional covariates. Based on the fused map, we estimated AGB stock for the tropics (23.4 N–23.4 S) of 375 Pg dry mass, 9–18% lower than the Saatchi and Baccini estimates. The fused map also showed differing spatial patterns of AGB over large areas, with higher AGB density in the dense forest areas in the Congo basin, Eastern Amazon and South-East Asia, and lower values in Central America and in most dry vegetation areas of Africa than either of the input maps. The validation exercise, based on 2118 estimates from the reference dataset not used in the fusion process, showed that the fused map had a RMSE 15–21% lower than that of the input maps and, most importantly, nearly unbiased estimates (mean bias 5 Mg dry mass ha 1 vs. 21 and 28 Mg ha 1 for the input maps). The fusion method can be applied at any scale including the policy-relevant national level, where it can provide improved biomass estimates by integrating existing regional biomass maps as input maps and additional, country-specific reference datasets.


3.
Libro
*Solicítelo con su bibliotecario/a
Modelos de estados y transiciones para los almacenes de carbono de biomasa aérea y suelo de las principales regiones de Chiapas: anexo E / participantes: Sara Covaleda, Fernando Paz, Ben de Jong
Covaleda Ocón, Sara (autora) ; Paz Pellat, Fernando (autor) ; De Jong, Bernardus Hendricus Jozeph (autor) ;
[Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, México] : [Conservation International] :: [Kibeltik Clima y Medio Ambiente] :: [Programa Mexicano del Carbono] , s.f.
Nota: Solicítelo con su bibliotecario/a
Índice

1. Introducción
2. Materiales y Métodos
2.1 Área de estudio
2.2 Revisión de literatura
2.3 Diferenciación de regiones para la construcción de los METs
2.4 Identificación de los elementos de los modelos
2.5 Identificación de los factores asociados a las transiciones
2.6 Almacenes de carbono y sus transiciones
2.7 METs compuestos
3. Generación de METs y Factores Asociados
3.1 Factores que inciden en las transiciones
3.2 Modelo genérico
3.3 Modelos de estados y transiciones para las distintas regiones de Chiapas
3.4 Estimación de datos faltantes de carbono
3.5 Estimación de la incertidumbre
4. Consideraciones Finales
5. Agradecimientos
6. Referencias Bibliográficas
7. Sub-Anexos


4.
Capítulo de libro - Memoria en extenso
*Solicítelo con su bibliotecario/a
Parametrización de modelos de estados y transiciones para el carbono y caracterización de la incertidumbre
Covaleda Ocón, Sara ; Paz González, Francisco (coaut.) ; De Jong, Bernardus Hendricus Jozeph (coaut.) ;
Contenido en: Memorias 1er simposio síntesis nacional y regional de la dnámica del carbono en el suelo Zacatecas, Zacatecas, México : Sociedad Mexicana de la Ciencia del Suelo, Programa Mexicano del Carbono, 2012 p. 21-26
Nota: Solicítelo con su bibliotecario/a

5.
Capítulo de libro - Memoria en extenso sin arbitraje
*Solicítelo con su bibliotecario/a
Parametrización de modelos de estados y transiciones para el carbono y caracterización de la incertidumbre
Covaleda Ocón, Sara (autora) ; Paz Pellat, Fernando (autor) ; De Jong, Bernardus Hendricus Jozeph (autor) ;
Disponible en línea
Contenido en: Dinámica del carbono en el suelo / Fernando Paz, Maira Bazan, Rosa M. Cuevas y Vinisa Saynes, editores Zacatecas, Zacatecas, México : Programa Mexicano del Carbono : Sociedad Mexicana de la Ciencia del Suelo, 2012 p. 29-34 ISBN:978-607-96490-0-5
Bibliotecas: Villahermosa
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SIBE Villahermosa
23710-30 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
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Resumen en español

En Chiapas se han desarrollado modelos de estados y transiciones (METs) para las principales regiones del estado, asociados a los almacenes de carbono de biomasa aérea y suelo (30 cm superficiales). Para ello se utilizó la información disponible en inventarios forestales y trabajos de investigación desarrollados en el estado. El problema es que dada la diversidad de tipos de vegetación/usos del suelo considerados y la escasez de estudios sobre almacenes de carbono, no fue posible encontrar datos de carbono edáfico en todos los casos. De igual forma no todos los datos encontrados cuentan con una estimación de su incertidumbre, lo que dificulta su utilización. Por ello, fue necesario estimar los datos de carbono en suelo faltantes, así como la incertidumbre asociada a los datos de carbono encontrados. Tras la revisión bibliográfica se identificaron los vacíos de información y se buscaron datos pareados de carbono de biomasa aérea y carbono en suelo (obtenidos en el mismo estudio) en ecosistemas y usos del suelo con una edad superior a 10 años. El conjunto de datos resultante fue relacionado mediante una regresión lineal, a través de la cual pudo hacerse la estimación de los datos faltantes. La incertidumbre asociada a las estimaciones de carbono se analizó, a su vez, relacionando los datos promedio de carbono en cada almacén con su desviación estándar. La realización del proceso de estimación y utilización de la información resultante puede ser de gran ayuda en los procesos iniciales de la construcción de modelos de dinámica de carbono que permitan orientar las políticas públicas y estrategias encaminadas al desarrollo sustentable bajo en carbono, mientras, a través de nuevos inventarios o trabajos de investigación se obtiene la información requerida.


6.
Artículo
Base de datos de la biomasa de los sitios del inventario nacional forestal y de suelos del ciclo 2004-2007
De Jong, Bernardus Hendricus Jozeph (autor) ; Olguín, Marcela (autora) ; Rojas, Fabiola (autora) ; Maldonado Montero, Vanessa (autora) ; Paz Pellat, Fernando (autor) ;
Disponible en línea
Contenido en: Elementos para Políticas Públicas Volumen 2, número 2 (mayo-agosto 2018), p. 69-84 ISSN: 2448-5578
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Resumen en: Español | Inglés |
Resumen en español

El contenido de carbono en la biomasa aérea y subterránea de los ecosistemas terrestres es un almacén importante que requiere ser cuantificado para el establecimiento de mecanismos para evitar su pérdida o degradación (i.e. REDD+). En México, a partir del 2004, se estableció un Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) por parte de la CONAFOR para mediciones permanentes por ciclos de muestreo de cinco años, con remediciones cada cinco años, también. En el primer ciclo (2004-2007) se establecieron alrededor de 22 000 conglomerados con cuatro sitios de muestreo de 400 m² en una malla sistemática con espaciamiento variable en función del tipo de ecosistema o grupo de vegetación (sensu INEGI). En este trabajo se documenta el uso de una base de ecuaciones alométricas específicas y generales, usada para la estimación de la materia seca (biomasa) aérea y subterránea, viva y muerta, en distintos tipos de vegetación sensu INEGI con información en el INFyS, ciclo 2004-2007. Se describe la base de datos generada y los procedimientos usados para las estimaciones.

Resumen en inglés

The carbon content in the above and belowground biomass of the terrestrial ecosystems is an important stock that needs to be quantified for the establishment of mechanisms to avoid its loss or degradation (i.e. REDD +). In Mexico, in 2004, a National Forest and Soil Inventory (INFyS) was established by CONAFOR for permanent measurements in five-year sampling cycles, with re-measurements every five years, as well. In the first cycle (2004-2007) about 22 000 conglomerates were established with four sampling sites of 400 m² in a systematic grid with variable spacing according to the type of ecosystem or vegetation group (sensu INEGI). In this work, we document a base of specific and general alometric equations used for the estimation of the above and belowground dry matter (biomass), alive and dead, in different types of vegetation sensu INEGI with information in the INFyS, cycle 2004 -2007. The database generated is described, as well as the procedures used in the estimations.


7.
- Artículo con arbitraje
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Resumen en: Español | Inglés |
Resumen en español

Un reto ambiental actual es reducir los gases de efecto invernadero (GEI) a través de la reforestación. Las plantaciones forestales con las especies y manejo adecuados secuestran carbono y recuperan áreas degradadas simultáneamente, pero es necesario refinar los métodos para estimar su biomasa. En la Selva Lacandona en México se cosecharon 103 árboles para determinar ecuaciones alométricas para cuatro especies abundantes en los Neotrópicos y con alto potencial para la restauración: Guazuma ulmifolia, Trichospermum mexicanum, Inga vera y Ochroma pyramidale. Los mejores predictores de la biomasa fueron el diámetro a la altura del pecho y en la base; con ellos se generaron relaciones alométricas con r2 mayor a 0.90. Con base en estas relaciones la acumulación promedio de biomasa en plantaciones monoespecíficas de dos años de Inga, Ochroma, Trichospermum y Guazuma se calculó en 6.60, 30.80, 47.62 y 48.12 Mg ha1. Plantaciones de restauración con las dos últimas especies son una estrategia potencialmente eficiente para reducir el carbono atmosférico. La variabilidad alta inter-sitio e interespecie, en parte relacionada con las diferencias en supervivencia y crecimiento, indica que diseños experimentales multisitios son necesarios para generalizar los resultados de estimación de biomasa.

Resumen en inglés

One of today’s environmental challenges is reducing greenhouse gases (GHG) through reforestation. Forest plantations with adequate species composition and management sequester carbon and restore degraded areas simultaneously, but methods to estimate their biomass must be refined. In Mexico’s Lacandon Jungle, 103 trees were harvested to determine allometric equations for four abundant Neotropical species with high potential for restoration: Guazuma ulmifolia, Trichospermum mexicanuum, Inga vera and Ochroma pyramidale. The best biomass predictors were diameter at breast height and at the base, which generated allometric relations with r2 0.90 or higher. Based on these relations, average biomass accumulation in two-year-old monocultures of Inga, Ochroma, Trichospermum and Guazuma were calculated at 6.60, 30.80, 47.62 and 48.12 Mg ha1. Restoration plantations with the last two species are a potentially efficient strategy to reduce atmospheric carbon. The high inter-site and inter-species variability, partly related to differences in survival and growth, indicate the need for multi-site experimental designs in order to generalize the results of biomass estimation.


8.
Tesis - Maestría
Determinación de la biomasa y contenido de carbono en raíces de un bosque de mangle en la Reserva de la Biosfera La Encrucijada, Chiapas / Mitzi Estefanía Gutiérrez Hernández
Gutiérrez Hernández, Mitzi Estefanía (autora) ; Tovilla Hernández, Cristian (director) ; De Jesús Navarrete, Alberto (asesor) ; Torrescano Valle, Nuria (asesora) ;
Tapachula, Chiapas, México : El Colegio de la Frontera Sur , 2019
Clasificación: TE/583.42097275 / G8
Bibliotecas: Tapachula
Cerrar
SIBE Tapachula
ECO020013820 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
Resumen en español

Los manglares proporcionan diversos servicios ambientales como capturar y almacenar por tiempos prolongados cantidades elevadas de carbono. Esto los ha posicionado como una alternativa para mitigar el proceso del cambio climático. El objetivo del presente estudio fue cuantificar la biomasa, productividad y contenido de carbono en raíces subterráneas en un bosque de mangle en la zona núcleo de la Reserva La Encrucijada. Se obtuvieron 160 núcleos mediante el método de colecta instantánea y 160 costales por el método de producción de raíces durante 6 y 12 meses. También se determinaron los parámetros fisicoquímicos del agua en el sitio y se obtuvieron muestras de suelo. Cada núcleo y costal fue separado en tres estratos para cuantificar las raíces vivas, posteriormente estas fueron clasificadas por grosor y se determinó el peso seco para el cálculo de biomasa, productividad y carbono. Los contenidos de biomasa, productividad de raíces y contenido de carbono variaron (p ≤0.01) de acuerdo con el estrato, conglomerado y grosor de raíz. Los mayores contenidos se determinaron en el C-3 (60 cm de profundidad) y C4-6 (90 cm de profundidad). Estos variaron con base en la profundidad, con mayores contenidos en los estratos 0-20 y 0-30 cm y menores en los estratos 41-60 y 61-90 cm. Los parámetros fisicoquímicos del agua no presentaron relación con el estrato y la biomasa, de igual forma los elementos determinados en suelo fueron similares en todos los conglomerados.

Durante el estudio, el sitio presentó ciertas condiciones homogéneas que dan pauta a contenidos similares de biomasa y producción de raíces en todos los conglomerados, por lo que si se alterara drásticamente algún parámetro en agua o en suelo alteraría el equilibrio de la producción de raíces y por lo consiguiente el almacén de carbono presente en el sitio. Sin embargo, es necesario conocer la biomasa área y relacionarla con los datos obtenidos para poder confirmar la homogeneidad del sitio.

Índice

Resumen
I. Introducción
II. Marco Teórico
2.1 Humedales
2.2 Manglares
2.2.1 Rhizophora mangle L.
2.2.2 Laguncularia racemosa (L.) Gaertn
2.2.3 Avicennia germinans L.
2.3 Hábitat
2.3.1 Características del suelo
2.3.2 Características fisicoquímicas del agua
2.3.3 Tipo fisonómico de bosque
2.4 Biomasa
2.5 Carbono
2.6 Importancia
2.7 Vulnerabilidad
III. Justificación
IV. Pregunta de Investigación
V. Hipótesis
VI. Objetivos
6.1 Objetivo general
6.2 Objetivos específicos
VII. Materiales y Métodos
7.1 Área de estudio
7.2 Colecta instantánea
7.3 Producción de raíces
7.4 Procesamiento de raíces
7.5 Parámetros fisicoquímicos del agua y profundidad del manto freático
7.6 Análisis de suelo
7.7 Análisis de datos
VIII. Resultados
8.1 Colecta instantánea
8.2 Producción de raíces
8.3 Biomasa de raíces por grosor
8.3.1 Raíces finas
8.3.2 Raíces medianas
8.3.3 Raíces gruesas
8.4 Productividad de raíces por grosor
8.4.1 Raíces finas
8.4.2 Raíces medianas
8.4.3 Raíces gruesas
8.5 Parámetros fisicoquímicos del agua
8.6 Profundidad del manto freático
8.7 Análisis de suelo
IX. Discusión
9.1 Biomasa de raíces
9.2 Productividad de raíces
9.3 Carbono en raíces
9.4 Parámetros fisicoquímicos del agua
9.5 Profundidad del manto freático
9.6 Análisis de suelo
X. Conclusiones
XI. Literatura Citada

XII. Anexos. Anexo 1. Contenido de biomasa aportada por método, grosor, estrato y conglomerado (Medias ± error estándar de Mg ha-¹ y Mg ha-¹ año-¹)
Anexo 2. Contenido de carbono cuantificado por grosor, método, estrato y conglomerado (Medias ± error estándar de Mg C ha-¹ y Mg C ha-¹ año-¹)
Anexo 4. Profundidad del manto freático (Medias ± error estándar)
Anexo 5. Resultados de los análisis de suelo del sitio de estudio (Los resultados están expresados en %)
Anexo 6. Resultados de los análisis de suelo del sitio de estudio (Los resultados están expresados en ppm)
Anexo 7. Artículo enviado a la Revista Madera y Bosques


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Resumen en español

Este libro proporciona una guía para llevar a cabo el mapeo de la biomasa aérea del bosque en grandes superficies relacionando datos de campo con la información derivada de imágenes de satélite. La metodología para el mapeo de esta variable utiliza scripts desarrollados en el lenguaje R, e incluye la estimación de la biomasa en campo, preprocesamiento de las imágenes, ajuste de modelos de predicción, así como su aplicación para obtener mapas de distribución espacial. Esta obra se dirige a investigadores, estudiantes, técnicos forestales de organizaciones no gubernamentales y del gobierno, y a usuarios de la percepción remota en general que requieran obtener mapas de diferentes atributos de la vegetación en sus sitios de interés.

Índice

Presentación
Propósitos del manual
Estructura del manual
Convenciones de escritura
Introducción
Datos de campo para la estimación de la biomasa
Datos de radar de apertura sintética
Estimación de la biomasa aérea del bosque
La biomasa del bosque
Estimación de la distribución espacial de la biomasa área
Configuración del entorno del software
Descargar e instalar R
Descargar e instalar RStudio
Cómo iniciar con R y Rstudio
Paquetes de R
Cálculo de la biomasa aérea en campo
Área de estudio y unidades de observación
Creación de la base de datos
Correcciones taxonómicas
Extraer valores de densidad de la madera de bases de datos locales y globales
Cálculo de la biomasa a nivel de árbol individual
Cálculo de la biomasa y otros atributos de la vegetación por conglomerado
Preprocesamiento de las imágenes ALOS PALSAR
¿Cómo descargar las imágenes de ALOS PALSAR?
Preparación de datos y descompresión de archivos
Creación de un mosaico con las escenas de ALOS PALSAR y recorte del área de estudio
Convertir valores de números digitales a retrodispersión en las polarizaciones HH y HV
Aplicación del filtro de Lee
Convertir las coordenadas de las imágenes preprocesadas, de geográficas a proyectadas
Procesamiento de las imágenes ALOS PALSAR
Configuración del directorio de trabajo y lectura de datos
Cálculo de NDBI

Cálculo de las medidas de textura en HH, HV y NDBI
Corrección de archivos
Preparación de bases de datos para la modelación
Crear un archivo espacial con la base de datos de campo
Extracción de los valores de las imágenes de textura con las coordenadas de puntos
Extracción de los valores de las polarizaciones HH, HV y NDBI
Conversión de datos espaciales a dataframe
Modelación y mapeo de la biomasa
Construcción del modelo de Random Forest para estimar la biomasa
Validación del modelo para estimar la biomasa
Crear un mapa tipo raster con la estimación de la biomasa
Impresión de mapas
Consideraciones finales
Referencias
Apéndice


10.
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.