Using Geospatial Information Technology for Rural Agricultural Development Planning in the Nebo Plateau, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
This study uses geospatial technologies (remote sensing and geographic information system) to assess the agricultural potential of the Nebo Plateau, a rural area in the Limpopo Province of South Africa. This approach entails assessing the suitability in terms of land/soil and climate, which are determinant factors for agricultural development. The environmental requirements of selected crops were analyzed using ArcView™ GIS. Various spatial analysis techniques were used to model and assign classes of suitability based on the most important and yield-limiting parameters such as rainfall, temperature and soil characteristics. Results indicate that the area is potentially suitable to a variety of agricultural commodities where 65% of the area is suitable for cultivation. This is however considerate of environmental and climatic constraints such as the availability of water for irrigation, improvement of the state of the environment, prevention of soil degradation due to erosion and compaction, improvement of soil fertility by means of sound farming and management practices. These outputs are presented within a user friendly GIS platform for a better decision support to the development agencies and government. The results also help to provide inputs for assessing financial feasibility of farming projects. This study therefore emphasizes the importance of geospatial technologies in informing and promoting sustainable agricultural development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».