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Producción de garbanzo (Cicer arietinum L.) en función del manejo y ambiente. Colegio de Postgraduados
Apáez Barrios, Maricela.
El garbanzo es una de las leguminosas más consumidas en México por sus características nutrimentales y nutracéuticas, lo que lo hace un cultivo se suma importancia. El objetivo del estudio fue determinar la respuesta a la distancia entre hileras de siembra y fertilización nitrogenada sobre índices de análisis de crecimiento, la biomasa, rendimiento y calidad de rendimiento. Durante el ciclo de producción otoño invierno de 2011, se realizó un estudio con garbanzo (Cicer arietinum L.) en terreno de productores cooperantes bajo condiciones de humedad residual en Huitzuco Gro., Méx, de clima cálido. Se evaluó la distancia entre hilera a 40 cm y 80 cm (D40 y D80, respectivamente) y fertilización nitrogenada (FN): 0, 50 y 100 kg N ha-1 (N0, N50 y N100,...
Palavras-chave: Biomasa total; Distancia entre hilera; Nitrógeno; Rendimiento de grano; Rentabilidad económica; Total biomass; Distance between row; Nitrogen; Grain yield; Profitability; Botánica; Maestría.
Ano: 2013 URL: http://hdl.handle.net/10521/2010
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Estimación de variables dasométricas mediante tecnología LiDAR. Colegio de Postgraduados
Ortíz Reyes, Alma Delia.
La técnica más común para estimar variables dasométricas a escalas grandes o pequeñas son los inventarios forestales que se basan en un muestreo en campo. En la actualidad la teledetección ofrece un abanico de posibilidades para contrubuir a esa tarea, tal es el caso de los datos LiDAR (Light Detection And Ranging) que permiten obtener una nube de puntos georreferenciados que dibuja tridimensionalmente el bosque. En este trabajo se estudió la relación entre datos derivados de LiDAR y datos medidos en campo para estimar variables dasométricas como: área basal (AB), biomasa total (BT), cobertura arbórea (COB) y volumen (VOL), mediante cuatro métodos: 1) regresión lineal múltiple, 2) regresión no lineal, 3) estimadores de razón y regresión e 4) inventario...
Palavras-chave: Inventario forestal; LiDAR; FUSION; Biomasa total; Volumen; Forest inventory; Total biomass; Volume; Forestal; Maestría.
Ano: 2014 URL: http://hdl.handle.net/10521/2272
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