LAND COVER CHANGES IN DANBATTA LOCAL GOVERNMENT AREA OF KANO STATE, NIGERIA

Abstract

This research analyzed desertification and land degradation in the Dambatta Local Government Area (LGA) of Kano State with the view to delineating hotspot areas that require intervention. The imageries used for the research analysis were obtained from the National Space Research and Development Agency (NASRDA), Abuja. The data sets were captured by Landsat Multispectral Scanner/Thematic Mapper (MSS/TM) 1997, Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 2007 and Operational Land Imager (OLI) 2017. The Maximum Likelihood Classifier (MLC) algorithm was used for classification. Post classification change detection technique was conducted using ILWIS 5.2 and later converted to shapefiles where it was imported to ArcMap 10.2 GIS software. The result of the classification was presented in tables, which were subsequently compared using the Post Classification Comparison (PCC) technique to estimate and compute temporal and spatial changes as well as the rate and area extent of changes between the four images. The result shows that desert encroachment has occurred in the study area at the rate of 5.65km2/yr over the 20 years. A composite Land Cover map and NDVI map of 2017 was created and superimposed with the localities within Dambatta LGA, where the settlements requiring intervention were then drawn out. It revealed that almost all parts of the LGA require intervention. . However, some areas have more serious land degradation issues than others. This has resulted from anthropogenic activities, environmental factors and erosion with negative effects on farmers, rural development, forest reserves and policymakers. Hence intervention in the form of afforestation is recommended to prevent further expansion of bare lands in the area. Cette recherche a analysé la désertification et la dégradation des terres dans la zone d’administration locale de Dambatta (LGA) de l’État de Kano en vue de délimiter les zones de hotspot qui nécessitent une intervention. Les images utilisées pour l’analyse de la recherche ont été obtenues auprès de l’Agence nationale de recherche et de développement spatial (NASRDA), Abuja. Les ensembles de données ont été capturés par Landsat Multispectral Scanner/Thematic Mapper (MSS/TM) 1997, Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 2007 et Operational Land Imager (OLI) 2017. L’algorithme MLC (Maximum Likelihood Classifier) a été utilisé pour la classification. La technique de détection des modifications post-classification a été réalisée à l’aide d’ILWIS 5.2 et convertie ultérieurement en fichiers de forme où elle a été importée dans le logiciel SIG ArcMap 10.2. Le résultat de la classification a été présenté dans des tableaux, qui ont ensuite été comparés à l’aide de la technique de comparaison post-classification (PCC) pour estimer et calculer les changements temporels et spatiaux ainsi que le taux et l’étendue des changements entre les quatre images. Le résultat montre que l’empiètement du désert s’est produit dans la zone d’étude au rythme de 5,65 km2 / an au cours des 20 années. Une carte composite de la couverture terrestre et une carte NDVI de 2017 ont été créées et superposées aux localités de la LGA de Dambatta, où les colonies nécessitant une intervention ont ensuite été dessinées. Il a révélé que presque toutes les parties de la LGA nécessitent une intervention. Cependant, certaines régions ont des problèmes de dégrdation des terres plus graves que d’autres. Cela résulte des activités anthropiques, des facteurs environnementaux et de l’érosion qui ont des effets négatifs sur les agriculteurs, le développement rural, les réserves forestières et les décideurs. Par conséquent, une intervention sous forme de boisement est recommandée pour empêcher une nouvelle expansion des terres nues dans la région.