Evaluation of agricultural land resources in Benin by regionalisation of the marginality index using satellite data

Abstract

In the present work, the marginality index for agricultural land use was utilized to evaluate current and future biophysical resources for agricultural land use of Benin (West Africa) at a 1 km spatial resolution. The marginality index is an innovative capability evaluation approach that incorporates the main environmental factors, which limit agricultural production under low capital input. Furthermore, this index enables the detection of marginal sites, that is, sites prone to land degradation. In using this index, the feasibility of a global approach on a national scale was examined. Therefore, the same constraints, derived from input data at a higher spatial resolution, and adapted fuzzy logic based algorithms were used to determine the index for Benin. For the regionalisation, remote sensing data such as MODIS or SRTM were successfully applied to determine biophysical constraints. The outcome indicates that natural conditions are generally moderate suitable for agricultural land use in Benin, whereby most favoured regions are located in the south and centre of the country. Marginal sites can be found all over the country but in particular in northern regions. Currently, poor soils, limited length of growing period, and high rainfall variability are the crucial biophysical constraints on the national scale. Scenario analyses based on IPCC SRES scenarios A1B and B1 suggest that climate change will aggravate the natural suitability across Benin by 2025. Particularly temperature and the length of growing season will most likely impede future agricultural land use. <br /> In the context of this thesis, direct and indirect validation methods were conducted by applying GIS analyses and statistical tests. The direct methods are based on empirical knowledge and ground truth data recorded during field campaigns. For the indirect methods auxiliary data, namely disaggregated data of population density and trends of land degradation derived from NDVI data, were used. Both the direct and the indirect validation approach indicate the accuracy of the regionalisation outcome. Thus, the constraints considered herein on a global scale describing and defining marginal sites are, in an initial examination useful indicators on a national scale. <br /> Finally, based on biophysical constraints, population density, and trends of land degradation fields of investigations and corresponding location for national decision makers aiming a sustainable use of land resources were defined.

<strong>Bewertung der agrarischen Ressourcen in Benin durch die Regionalisierung des Marginalitätsindexes mit Hilfe Satellitendaten</strong><br /> In der vorliegenden Arbeit werden naturräumliche Ressourcen für eine landwirtschaftliche Nutzung in Benin (Westafrika) bewertet. Für die Bewertung wurde der Marginalitätsindex gewählt. Der Index ermöglicht die Identifizierung naturräumlich bedingter marginaler agrarischer Standorte sowie die Quantifizierung spezifischer Beschränkungsfaktoren. Damit stellt der Marginalitätsindex vor allem in Gebieten, wo traditionelle, wenig kapitalintensive, Anbaumethoden, weit verbreitet sind, ein interessante und innovative Möglichkeit dar, Landressourcen zu bewerten. Mit der Wahl des Marginalitätsindexes ist eine wesentliche Forschungsfrage dieser Arbeit verbunden: Kann der Ansatz, der auf globaler Ebene entwickelt wurde, auf die nationale Ebene übertragen werden? Um dieser Frage nachzugehen, wurde der Index aus räumlich höher aufgelösten Inputdaten und einem modifizierten Berechnungsalgorithmus für Benin in einer Auflösung von 1km x 1km berechnet. Fernerkundungsdaten, wie MODIS und SRTM-Datenprodukte, bieten dabei gute Möglichkeiten, aktuelle naturräumliche Beschränkungsfaktoren zu bestimmen. Das Ergebnis der Regionalisierung (MI) ermittelt für Benin durchschnittlich eine moderate naturräumliche Eignung für eine agrarische Nutzung. Gunstgebiete befinden sich überwiegend im Süden und Zentrum Benins. Marginale Flächen kommen dagegen landesweit vor, großflächig vor allem im Norden. Gegenwärtig bestimmt vor allem eine geringe Bodenfruchtbarkeit, zu kurze Vegetationsperioden und eine hohe Niederschlagsvariabilität die naturräumliche Gesamtmarginalität. Szenarienanalysen dieser Arbeit, basierend auf den IPCC SRES Klimaszenarien A1B und B1, deuten darauf hin, dass sich bis zum Jahr 2025 die naturräumlichen Produktionsgrundlagen deutlich verschlechtern werden. Insbesondere Temperaturanstieg und Verkürzungen der Anbauperiode bei gleichzeitig höherer Variabilität von Begin und Ende der Regenzeit werden landwirtschaftliche Aktivitäten erschweren.<br /> Zur Überprüfung der Ergebnisse von MI wurden direkte als auch indirekte Validierungsmethoden angewandt, die auf GIS-Analysen und statistischen Tests basieren. Die direkte Validierung bestand aus einem Vergleich mit eigenen Geländeaufnahmen sowie Überprüfung von Literaturangaben. Für die indirekte Validierung wurden zwei weitere Datensätze aufbereitet, die der Bevölkerungsdichte und Trends der gegenwärtigen Landdegradation. Ersteres wurde aus Zensusdaten disaggregiert und letzteres aus einer Zeitreihenanalyse unter Verwendung von NDVIDaten abgeleitet. Sowohl die direkte als auch die indirekte Validierung bestätigen das Ergebnis der Regionalisierung. Die gewählten globalen naturräumlichen Beschränkungsfaktoren entsprechen damit den wesentlichen Faktoren auf der nationalen Ebene.<br /> Eine nachhaltige Nutzung agrarischer Produktionsstandorte ist für die Gewährleistung der Ernährungssicherheit in stark landwirtschaftlich geprägten Ländern wie Benin von entscheidender Bedeutung. Aus diesem Grunde wurden auf der Basis der im Rahmen dieser Arbeit erzeugten Datensätze (MI, Bevölkerungsdichte und Trends der Landdegradation) zusätzlich Hauptinvestitionsfelder für eine nachhaltige Landnutzung ausgewiesen und eine entsprechende Karte erstellt.

<strong>Evaluation des ressources agricoles au Bénin à l'aide d'une régionalisation de l'indice de marginalité utilisant les données satellitaires</strong><br /> Dans le présent travail, l’indice de marginalité agricole des sols a été employé, avec une résolution de 1 km, pour évaluer les ressources biophysiques actuelles et futures dans le but d’une exploitation agricole des terres au Bénin (Afrique de l’Ouest). L'indice de marginalité agricole des sols est une approche intéressante et innovatrice d'évaluation des potentialités des sols. Son calcul fait intervenir les principaux facteurs environnementaux limitant la production agricole en cas de faibles apports en inputs agricoles. En outre, il permet l’identification et la localisation des sites marginaux, c’est-á-dire des sites susceptibles à la dégradation. En employant cet indice, la praticabilité d'une approche globale sur une échelle nationale a été examinée. Par conséquent, certains facteurs, dérivés des données de base d’une résolution spatiale plus élevée et les algorithmes de la logique floue adaptés ont été employés pour déterminer cet indice pour le Bénin. Pour la régionalisation, les données dérivées de la télédétection, notamment de MODIS ou SRTM, sont intéressantes et facilitent la détermination des contraintes biophysiques. Les résultats indiquent que les conditions naturelles pour la production agricole au Bénin sont généralement modérées, mais plus favorables au sud et au centre du pays. Les sites marginaux sont localisés dans tout le pays mais les grandes étendues marginales se trouvent au nord. Sur l’échelle nationale, les sols pauvres, la durée de la période de croissance végétative et la variabilité des précipitations constituent actuellement les contraintes biophysiques cruciales. Les analyses des scénarios A1B et B1 d'IPCC SRES montrent que d’ici 2025 le changement climatique détériora les aptitudes naturelles dans toutes les régions du Bénin. En particulier, la température et la durée de la saison de croissance des plantes entraveront l’exploitation agricole. Dans le contexte de cette thèse, des méthodes directes et indirectes de validation ont été effectuées en appliquant des analyses de SIG et des tests statistiques. Les méthodes directes sont basées sur la connaissance empirique et sur les données collectées sur terrain. Pour les méthodes indirectes, des données ont été auxiliairement employées, à savoir la densité démographique et les tendances de la dégradation des terres dérivées des données de NDVI. L’approche de validation directe et indirecte indique l'exactitude des résultats de régionalisation. Ainsi, les six contraintes décrivant et définissant les sites marginaux à l’échelle globale sont également applicables à l’échelle nationale. En conclusion, basé sur des contraintes biophysiques, la densité de la population et les tendances de la dégradation des terres, l’étude a permis de mettre en place un outil indispensable pour les décideurs nationaux visant une utilisation durable des terres ont été définies.