Analysis of high resolution satellite digital data for land use studies in the derived savanna ecosystem of Nigeria

Abstract

High-resolution satellite data can give vital information about land cover, which can lead to better interpretation and classification of land resources. This study examined the relationship between Systeme Probatoire d'Observation de la Terre (SPOT) digital data and land use types in the derived savanna ecosystem of Nigeria. The digital data of arable land, tree crops, burnt surface, riparian and settlements were analysed to establish relationships and potential of SPOT for resource discrimination and mapping. The results show that SPOT digital data are significantly different for the different land use types identified, spectral behaviour bears strong relationships with land features, and digital data are not significantly different (P < 0.01) within the ecosystem. Hence, the spectral behaviour from one area can be used to characterize the other within this and similar ecosystems.

Les données de satellite de haute résolution pourraient donner d'information vitale au sujet de la couverture de la terre, qui pourraient mener à une meilleure interprétation et classification des resources de la terre. Cette recherche était conduite pour étudier le rapport entre les données numériques du Système Probatoire d'Observation de la Terre (SPOT) et les types d'emploi de terre dans la savane dérivée de l'écosystème du Nigéria. Les données numériques de terre arable, de cultures d'arbres, de surface brûlée, de riveraine et de habitations étaient analysées pour établir les rapports et le potentiel de SPOT pour la distinction de resource et le mappage. Les résultats montrent que les données numériques de SPOT sont considérablement différentes pour les différents types d'emploi de terre identifiés, le comportement spectral a un rapport solide avec les caractéristiques de la terre et les données numériques ne sont pas considérablement différentes (P <0.01) dans l'écosystème. Par conséquent, le comportement spectral d'une zone pourrait être utilisé à caractériser l'autre dans cet écosystème et d'autre similaire.

Ghana Journal of Agricultural Science Vol. 39 (1) 2006: pp. 77-82