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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
Data corrente: |
01/12/2014 |
Data da última atualização: |
03/12/2014 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
SAATCHI, S.; MASCARO, J.; XU, L.; KELLER, M.; YANG, Y.; DUFFY, P.; ESPÍRITO-SANTO, F.; BACCINI, A.; CHAMBERS, J.; SCHIMEL, D. |
Afiliação: |
SASSAN SAATCHI, NASA; JOSEPH MASCARO, American Association for the Advancement; LIANG XU, University of California; MICHAEL KELLER, Pesquisador visitante - CNPM/USDA; YAN YANG, University of California; PAUL DUFFY, Neptune and Company; FERNANDO ESPÍRITO-SANTO, NASA; ALESSANDRO BACCINI, The Woods Hole Research Center; JEFFERY CHAMBERS, University of California; DAVID SCHIMEL, NASA. |
Título: |
Seeing the forest beyond the trees. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Global Ecology and Biogeography, v. 23, n. 11, p. 1-5, nov. 2014. |
DOI: |
10.1111/geb.12256 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Artigo publicado por Pesquisador Visitante da Embrapa Monitoramento por Satélite. |
Conteúdo: |
In a recent paper (Mitchard et al. 2014, Global Ecology and Biogeography, 23, 935?946) a new map of forest biomass based on a geostatistical model of field data for the Amazon (and surrounding forests) was presented and contrasted with two earlier maps based on remotesensing data Saatchi et al. (2011; RS1) and Baccini et al. (2012; RS2). Mitchard et al. concluded that both the earlier remote-sensing based maps were incorrect because they did not conform to Mitchard et al. interpretation of the field-based results. In making their case, however, they misrepresented the fundamental nature of primary field and remote-sensing data and committed critical errors in their assumptions about the accuracy of research plots, the interpolation methodology and the statistical analysis. By ignoring the large uncertainty associated with ground estimates of biomass and the significant under-sampling and spatial bias of research plots, Mitchard et al. reported erroneous trends and artificial patterns of biomass over Amazonia. Because of these misrepresentations and methodological flaws, we find their critique of the satellite-derived maps to be invalid. |
Palavras-Chave: |
Spatial modelling; Tree height. |
Thesaurus Nal: |
Allometry; Biomass; Lidar; Remote sensing; Tropical forests; Wood density. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/112639/1/4195.pdf
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Marc: |
LEADER 02114naa a2200349 a 4500 001 2001136 005 2014-12-03 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1111/geb.12256$2DOI 100 1 $aSAATCHI, S. 245 $aSeeing the forest beyond the trees.$h[electronic resource] 260 $c2014 500 $aArtigo publicado por Pesquisador Visitante da Embrapa Monitoramento por Satélite. 520 $aIn a recent paper (Mitchard et al. 2014, Global Ecology and Biogeography, 23, 935?946) a new map of forest biomass based on a geostatistical model of field data for the Amazon (and surrounding forests) was presented and contrasted with two earlier maps based on remotesensing data Saatchi et al. (2011; RS1) and Baccini et al. (2012; RS2). Mitchard et al. concluded that both the earlier remote-sensing based maps were incorrect because they did not conform to Mitchard et al. interpretation of the field-based results. In making their case, however, they misrepresented the fundamental nature of primary field and remote-sensing data and committed critical errors in their assumptions about the accuracy of research plots, the interpolation methodology and the statistical analysis. By ignoring the large uncertainty associated with ground estimates of biomass and the significant under-sampling and spatial bias of research plots, Mitchard et al. reported erroneous trends and artificial patterns of biomass over Amazonia. Because of these misrepresentations and methodological flaws, we find their critique of the satellite-derived maps to be invalid. 650 $aAllometry 650 $aBiomass 650 $aLidar 650 $aRemote sensing 650 $aTropical forests 650 $aWood density 653 $aSpatial modelling 653 $aTree height 700 1 $aMASCARO, J. 700 1 $aXU, L. 700 1 $aKELLER, M. 700 1 $aYANG, Y. 700 1 $aDUFFY, P. 700 1 $aESPÍRITO-SANTO, F. 700 1 $aBACCINI, A. 700 1 $aCHAMBERS, J. 700 1 $aSCHIMEL, D. 773 $tGlobal Ecology and Biogeography$gv. 23, n. 11, p. 1-5, nov. 2014.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
Data corrente: |
29/10/2009 |
Data da última atualização: |
09/10/2012 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
AGUIAR, G. A.; OLIVEIRA, A. C. B. de; AMARAL, E. S. dos; DALCIM, M.; MONTEIRO, G. C. |
Afiliação: |
GABRIEL ALMEIDA AGUIAR, Universidade Federal de Pelotas; ANA CLAUDIA BARNECHE DE OLIVEIRA, CPACT; ELENITA SANTOS DO AMARAL, Escola Técnica Estadual de Canguçu; MAICO DALCIM, Escola Técnica Fronteira Noroeste; GEAN CHARLES MONTEIRO, Escola Técnica Fronteira Noroeste. |
Título: |
Avaliação da produtividade de girassol semeado em janeiro em Pelotas - RS. |
Ano de publicação: |
2009 |
Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO NACIONAL DE PESQUISA DO GIRASSOL, 18.; SIMPÓSIO NACIONAL SOBRE A CULTURA DO GIRASSOL, 6., 2009, Pelotas. Anais... Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2009. p. 79-84. Editado por Ana Paula Schneid Afonso Rosa, Márcia Vizzotto, Simone Ery Grosskopf. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Com o objetivo de avaliar a produtividade de girassol foram realizados dois experimentos na safrinha, experimento 1 (2008) e experimento 2 (2009). Os experimentos foram conduzidos na área experimental da Embrapa Clima Temperado, com delineamento experimental em blocos casualizados com quatro repetições. A produtividade média do experimento 1 foi de 1190 kg.ha-1, onde foram avaliados os genótipos: Agrobel 960, Aguará 3, Embrapa 122, BRHS 01, Hélio 358 e M 733.No experimento 2, onde foram avaliados os genótipos Agrobel 962, Aguará 4, BRHS 01, Hélio 251, MG 2, Olisum 3 e Zenit, obteve-se produtividade média de 379 kg.ha-1. A diferença na produtividade média entre os experimentos, foi devida as diferentes condições climáticas ocorridas durante a execução dos dois experimentos, principalmente após a floração na fase de enchimento de aquênio, onde as precipitações ocorridas nessa fase foram diferentes, com 4,8 mm no experimento 2 ( 2009) e 135,9 mm no experimento 1 (2008). |
Thesagro: |
Girassol; Helianthus Annuus; Produtividade. |
Thesaurus NAL: |
Yields. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/34727/1/29866.pdf
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Marc: |
LEADER 01793nam a2200205 a 4500 001 1573576 005 2012-10-09 008 2009 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aAGUIAR, G. A. 245 $aAvaliação da produtividade de girassol semeado em janeiro em Pelotas - RS. 260 $aIn: REUNIÃO NACIONAL DE PESQUISA DO GIRASSOL, 18.; SIMPÓSIO NACIONAL SOBRE A CULTURA DO GIRASSOL, 6., 2009, Pelotas. Anais... Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2009. p. 79-84. Editado por Ana Paula Schneid Afonso Rosa, Márcia Vizzotto, Simone Ery Grosskopf.$c2009 520 $aCom o objetivo de avaliar a produtividade de girassol foram realizados dois experimentos na safrinha, experimento 1 (2008) e experimento 2 (2009). Os experimentos foram conduzidos na área experimental da Embrapa Clima Temperado, com delineamento experimental em blocos casualizados com quatro repetições. A produtividade média do experimento 1 foi de 1190 kg.ha-1, onde foram avaliados os genótipos: Agrobel 960, Aguará 3, Embrapa 122, BRHS 01, Hélio 358 e M 733.No experimento 2, onde foram avaliados os genótipos Agrobel 962, Aguará 4, BRHS 01, Hélio 251, MG 2, Olisum 3 e Zenit, obteve-se produtividade média de 379 kg.ha-1. A diferença na produtividade média entre os experimentos, foi devida as diferentes condições climáticas ocorridas durante a execução dos dois experimentos, principalmente após a floração na fase de enchimento de aquênio, onde as precipitações ocorridas nessa fase foram diferentes, com 4,8 mm no experimento 2 ( 2009) e 135,9 mm no experimento 1 (2008). 650 $aYields 650 $aGirassol 650 $aHelianthus Annuus 650 $aProdutividade 700 1 $aOLIVEIRA, A. C. B. de 700 1 $aAMARAL, E. S. dos 700 1 $aDALCIM, M. 700 1 $aMONTEIRO, G. C.
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Embrapa Soja (CNPSO) |
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