Spatial Assessment of Land Suitability Potential for Agriculture in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
From land cover analysis, cropland expansion was a major driving factor for land use land cover changes in Nigeria from 2000 to 2020. This further highlights the food production needs in the country. While this land use change indicates a significant alteration in land cover, it was exigent to assess land suitability using a Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) combined with geospatial techniques to identify areas with agricultural suitability potential and to analyze cropland suitability. The results showed that the country had 8% of very high suitability, high suitability (25%), moderate suitability (29%), and marginal suitability (25%) croplands. However, low suitability accounts for 14% of the entire cropland. The spatial distribution of cropland suitability shows that most areas in the South East, South South, and South West, respectively, have the most suitable cropland as they meet the biophysical conditions for crop production, followed by the North Central regions, while most places in the North (North East and North West) have a higher share of moderate to low suitability. This study highlights the potential of the country to target localized self-sufficiency. Therefore, this study recommends using the cropland suitability map to launch food security programs across the six geopolitical zones to maximize their inherent environmental potentials to alleviate the country's food production needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».