Shade trees composition and diversity in cacao agroforestry systems of southern Pará, Brazilian Amazon

Braga, Daniel Palma Perez; Domene, Frederico; Gandara, Flávio Bertin

doi:10.1007/s10457-018-0250-6

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“…From an ecological standpoint, compared to intensive monostratum cocoa plantations and other high-canopy commodity crops, such as oil palm and rubber, cocoa agroforests sustain ecosystem services on a scale that is considered to be second to transition forests [17][18][19]. Regarding management in most cocoa-producing nations, the available literature rarely addresses the spatial mapping of cocoa production areas.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Delineation of Cocoa Agroforests Using Multiseason Sentinel-1 SAR Images: A Low Grey Level Range Reduces Uncertainties in GLCM Texture-Based Mapping.

Numbisi

Coillie

Wulf

2019

IJGI

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Delineating the cropping area of cocoa agroforests is a major challenge in quantifying the contribution of land use expansion to tropical deforestation. Discriminating cocoa agroforests from tropical transition forests using multispectral optical images is difficult due to the similarity of the spectral characteristics of their canopies. Moreover, the frequent cloud cover in the tropics greatly impedes optical sensors. This study evaluated the potential of multiseason Sentinel-1 C-band synthetic aperture radar (SAR) imagery to discriminate cocoa agroforests from transition forests in a heterogeneous landscape in central Cameroon. We used an ensemble classifier, Random Forest (RF), to average the SAR image texture features of a grey level co-occurrence matrix (GLCM) across seasons. We then compared the classification performance with results from RapidEye optical data. Moreover, we assessed the performance of GLCM texture feature extraction at four different grey levels of quantization: 32 bits, 8 bits, 6 bits, and 4 bits. The classification’s overall accuracy (OA) from texture-based maps outperformed that from an optical image. The highest OA (88.8%) was recorded at the 6 bits grey level. This quantization level, in comparison to the initial 32 bits in the SAR images, reduced the class prediction error by 2.9%. The texture-based classification achieved an acceptable accuracy and revealed that cocoa agroforests have considerably fragmented the remnant transition forest patches. The Shannon entropy (H) or uncertainty provided a reliable validation of the class predictions and enabled inferences about discriminating inherently heterogeneous vegetation categories.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Delineation of Cocoa Agroforests Using Multiseason Sentinel-1 SAR Images: A Low Grey Level Range Reduces Uncertainties in GLCM Texture-Based Mapping.

Numbisi

Coillie

Wulf

2019

IJGI

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show abstract

“…Los recientes hallazgos arqueológicos evidencian el uso del cacao hace 5300 años en el sitio de Santa Ana-La Florida en la provincia Zamora Chinchipe en el Sur-Este de Ecuador, parte superior del Amazonas (Zarrillo et al, 2018). La facilidad con la que el productor lo ha asociado con diferentes cultivos como plátano, frutales y árboles maderables (Franzen & Borgerhoff, 2007;Jaimez et al, 2013), y debido a su tolerancia a condiciones de sombra permiten tenerlo integrado en sistemas de producción más diversos que brindan al productor otras alternativas de ingresos (Braga, Domene, & Gandara, 2019).…”

Section: Introductionunclassified

La cadena de producción del Cacao en Ecuador: Resiliencia en los diferentes actores de la producción.

2021

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En los últimos tres años Ecuador, se ha situado como el tercer productor mundial de cacao. Varios factores como el cambio climático, altas concentraciones de cadmio y la pandemia global del COVID-19 están influyendo en la cadena productiva del cacao ecuatoriano. El análisis de las características de la cadena productiva y de comercialización del cacao, los datos de producción y exportación, las características de los tipos de cacaos, y productores muestran que Ecuador tiene una gran potencialidad para mantenerse en los estándares productivos. Aunque se han propuesto planes para la mejora competitiva del cacao ecuatoriano, estos planes no han considerado el entorno de producción del agricultor. El análisis de los factores que intervienen en la cadena del cacao ha permitido concluir que la resiliencia de la producción cacaotera ecuatoriana depende de la articulación de cinco acciones basadas en: (1) mejorar el entorno rural del productor, (2) fomentar la asociatividad y cooperativismo, (3) mejorar la productividad y el consumo del mercado nacional, (4) consolidar el mercado internacional, (5) e investigación orientada al mejoramiento. Estas propuestas se plantean como ejes de trabajo a mediano plazo. Es imperativo engranarlos en una acción encaminada a dar una mayor resiliencia a la cadena productiva.

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“…Esta especie crece comúnmente adaptados a climas tropicales (Abdulai et al, 2020) en áreas de alta precipitación (1,500 a 2,000 mm) y pertenece a la familia Malvaceae (Carr & Lockwood, 2011), su altura varía entre 3 a 5 m aproximadamente (Famuwagun & Agele, 2019). El origen geográfico de esta especie es América del Sur (Oluwalade, 2018) y se encuentran en diversas poblaciones silvestres en la región amazónica (Lachenaud et al, 2007;Famuwagun & Agele, 2019;Nieves-Orduña et al, 2021), producidos principalmente por pequeños agricultores (Braga et al, 2019). El Perú, el cacao es el sexto cultivo económico más importante, con más de 138.000 agricultores involucrados (Pokorny et al, 2021) y se ha convertido en uno de los principales exportadores de granos de cacao orgánico del mundo (Arévalo-Gardini et al, 2017) por su buena calidad de grano.…”

Section: Introductionunclassified

Growing of cacao seedlings (Theobroma cacao) in the nursery, using different volumes of substrate

Villacorta

Mathios-Flores

García

et al. 2021

manglar

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El cultivo del cacao (Theobroma cacao) en Alto Amazonas ha aumentado sus extensiones en la última década, lo cual demanda plántulas de cacao con buenas raíces. Esta demanda requiere sustratos para la producción de plantas en vivero; sin embargo, en la zona es escaso, por lo que es necesario identificar el volumen de sustrato para obtener plántulas de cacao, con el fin de establecer plantaciones con éxito. El objetivo del estudio fue evaluar el crecimiento de plántulas en vivero, usando diferentes volúmenes de sustratos. El diseño experimental correspondió a Completamente al Azar (DCA) con arreglo en parcelas divididas y dependencias fueron representadas mediante gráficos de regresión lineal y polinómica. Se utilizaron semillas pre germinadas de cacao criollo, se evaluaron a los 15, 45, 75 y 105 días de la emergencia, altura de la planta (cm), número, ancho y longitud de hojas (cm), diámetro del tallo (cm), longitud de raíz principal (cm) y el peso fresco total de plantas (g). Los resultados indican que en volúmenes de 1,5 kg la mayoría de las variables evaluadas en espacial el peso total de las plantas tuvo mejores promedios y ajuste del modelo lineal. Lo que se evidencia un mejor comportamiento en comparación de los otros dos volúmenes de sustrato (1 kg y 2 kg), lo que permite definir parcialmente un estándar del volumen a usar en la producción de plantas en vivero.

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Shade trees composition and diversity in cacao agroforestry systems of southern Pará, Brazilian Amazon

Cited by 38 publications

References 42 publications

Delineation of Cocoa Agroforests Using Multiseason Sentinel-1 SAR Images: A Low Grey Level Range Reduces Uncertainties in GLCM Texture-Based Mapping.

Delineation of Cocoa Agroforests Using Multiseason Sentinel-1 SAR Images: A Low Grey Level Range Reduces Uncertainties in GLCM Texture-Based Mapping.

La cadena de producción del Cacao en Ecuador: Resiliencia en los diferentes actores de la producción.

Growing of cacao seedlings (Theobroma cacao) in the nursery, using different volumes of substrate

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