A New Index to Better Detect and Monitor Agricultural Drought in Niger Using Multisensor Remote Sensing Data

Abstract

In this study, we propose a new remote sensing–based drought index, the agricultural drought condition index (ADCI), for agricultural drought monitoring in the agricultural area of Niger. It is defined as a first principal component analysis (PCA) of precipitation condition index (PCI), vegetation condition index (VCI), temperature condition index (TCI), and evapotranspiration condition index (ETCI). ADCI integrates multisource remote sensing data from Climate Hazards group Infrared Precipitation with Station (CHIRPS) and moderate resolution imaging spectro-radiometer (MODIS) and it synthesizes precipitation deficits, vegetation growth status, soil thermal stress, and crop water stress in the drought process. A series of validation tests have been implemented using a one-month standardized precipitation index (SPI-1), the crop yield and the vegetation health index (VHI) during the crop growth period (June–October) from 2003 to 2017. The results show that ADCI is not only strongly correlated with SPI-1, but also with the variation of crop yield and the VHI. When tested against VHI, the ADCI performed better than VHI. Thus, it was proven that this index is a full drought monitoring indicator and it can not only contain the meteorological drought information, but also reflect drought influence on agriculture.

在本研究中, 我们为尼日尔农业区提供了一个用于农业干旱监测的全新遥感干旱指数：农业干旱条件指数(ADCI), 其用途是组成降水条件指数（PCI）、植被条件指数（VCI）、温度条件指数（TCI）和蒸散条件指数(ETCI) 的第一主成分分析（PCA）。ADCI 将气候灾害组红外降水站（CHIRPS）和中分辨率成像光谱仪(MODIS) 的多源遥感数据相结合, 同时考量干旱过程中的降水量不足、植被生长状况、土壤热应力和作物水分胁迫问题。作者使用 2003到2017 年作物生长期（6-10 月）的单月标准化降水指数（SPI-1）、作物产量和植被健康指数（VHI）开展了一系列验证试验。结果表明, ADCI 不仅与 SPI-1 密切相关, 还与作物产量和 VHI 的变化密切相关。对照 VHI 进行测试的结果显示 ADCI 的表现更优。实践证明, 本指标作为一个完整的干旱监测指标, 不仅包含气象干旱信息, 还可体现干旱对农业的影响。

En este estudio proponemos un nuevo índice de sequía basado en percepción remota, que denominamos índice de la condición de sequía agrícola (ADCI), para monitorear la sequía en la agricultura en el área agrícola de Níger. Se lo define como un primer índice de análisis de componentes principales (PCA) sobre la condición de precipitación (PCI), el índice sobre la condición de la vegetación (VCI), el índice de la condición de la temperatura (TCI) y el índice de la condición de la evapotranspiración (ETCI). El ADCI integra datos de percepción remota de fuente múltiple del grupo de Riesgos Climáticos Precipitación Infrarroja con Estación (CHIRPS) e imagenería de espectro-radiometría de resolución moderada (MODIS), y sintetiza los déficits de precipitación, estatus del crecimiento de la vegetación, estrés térmico del suelo y estrés hídrico del cultivo en el proceso de sequía. Se ha implementado una serie de pruebas de validación usando un índice estandarizado de precipitación de un mes (SPI-1), el rendimiento del cultivo y el índice sanitario de la vegetación (VHI) durante el período de crecimiento del cultivo (junio–octubre) del 2003 al 2017. Los resultados indican que el ADCI no solo está fuertemente correlacionado con SPI-1, sino también con la variación del rendimiento del cultivo y el VHI. Al ponerse a prueba contra el VHI, el ADCI se desempeñó mejor que el VHI. Entonces, se probó que este índice es un indicador para el monitoreo de sequía plena, y puede no solo contener información meteorológica de la sequía, sino reflejar también la influencia de la sequía en la agricultura.

Key Words:

• agricultural drought
• agricultural drought condition index (ADCI)
• crop yield
• MODIS
• Niger

关键词:

• 农业干旱
• 农业干旱条件指数(ADCI)
• 作物产量
• MODIS
• 尼日尔。

Palabras clave:

• índice de la condición de sequía agrícola (ADCI)
• MODIS
• Níger
• rendimiento del cultivo
• sequía agrícola

Acknowledgment

We thank all those who contributed to this article.

Additional information

Notes on contributors

Mamane Barkawi Mansour Badamassi

MAMANE BARKAWI MANSOUR BADAMASSI is a PhD Student in the Department of Biology in the Faculty of Sciences Rabat at Mohammed V University, 4 Avenue Ibn Battouta B.P. 1014 RP, Rabat, Morocco. E-mail: [email protected]. His research focuses on the combination of multiremote sensing data to propose a new full agricultural drought index to better detect and monitor agricultural drought in Niger.

Ahmed El-Aboudi

AHMED EL-ABOUDI is a Professor of Higher Education in the Department of Biology, Faculty of Sciences Rabat at Mohammed V University, 4 Avenue Ibn Battouta B.P. 1014 RP, Rabat, Morocco. E-mail: [email protected]. His research focuses on geographic information systems, remote sensing, ecology, and physiology.

Paul Gérard Gbetkom

PAUL GÉRARD GBETKOM is a PhD Student in the Department of Biology in Faculty of Sciences Rabat at Mohammed V University, 4 Avenue Ibn Battouta B.P. 1014 RP, Rabat, Morocco, and the Department of Geography in the Faculty of Arts, Letters, Languages and Human Sciences at Aix Marseille University, 13090 Aix-en-Provence Cedex 1, Marseille, France. E-mail: [email protected]. His research focuses on the combination of spectral indexes and statistical analysis to propose a new risk of soil degradation method in the case of the Cameroonian shores of Lake Chad and its hinterland.