Geospatial analysis of irrigation suitability in Nigeria using remote sensing and GIS
Emmanuel M. Menegbo
用遥感与GIS评估尼日利亚全国灌溉适宜性并绘制五级分区图。
2020年MODIS数据在GEE中计算NDVI、LST、NDWI并加权叠加。
北部各州适宜性高,南部低,全国适宜性得分0.11至1。
可结合土壤、地下水与作物需水数据,将静态适宜性图升级为动态灌溉决策支持系统。
基于MODIS与GEE的全国尺度灌溉适宜性制图,方法规范、结论具体,对农业规划有参考价值,但属他国案例,国内落地性有限。
本研究对尼日利亚全国灌溉土地适宜性进行了综合地理空间评估。研究利用2020年中分辨率成像光谱仪(MODIS)卫星数据,在谷歌地球引擎(GEE)云端计算环境中进行处理。鉴于粮食安全和气候变率日益受到关注,确定适宜灌溉的区域对于促进尼日利亚可持续农业发展至关重要。本研究整合了多时相遥感观测数据,包括归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)和归一化水体指数(NDWI),以构建灌溉适宜性指数(ISI)。这些数据集以500米空间分辨率进行分析,覆盖全国范围。在GEE环境中进行的加权叠加分析生成了全国灌溉潜力分布图,划分为五个类别:极低、低、中等、高和极高适宜性。研究结果显示,适宜性评分从最低0.11(极低)到最高1(极高)不等。具体而言,尼日利亚北部各州如索科托、凯比、约贝和博尔诺表现出高至极高适宜性。相比之下,南部各州包括拉各斯、河流州、十字河州和三角洲州则以极低适宜性为特征。研究强调了显著的地理差异,特别是干旱的北部地区因降水量较低和蒸散量较高而面临更大限制。这些发现为农业规划者、政策制定者和利益相关者提供了可操作的指导,以在气候条件不断变化的情况下增强灌溉能力并提升粮食安全韧性。