Spatio-temporal analysis for drought in Sudan using remote sensing data

Agricultural drought is one of the most severe natural disasters that endanger humans and put food and water security at risk, resulting in a negative impact on livelihoods and the economy. In Sudan, where the agriculture represents the backbone of the national economy and the dominator of the labor section, the need for continuous and effective monitoring and assessment of the spatial and temporal distribution of the drought and its effect on the agricultural regions is becoming a necessity for the future national and regional related agricultural, social, and economic plans. Such evaluation analysis will assist in development of successful drought mitigation policies. In this study, we analyzed the spatial and the temporal distribution of the drought on three agricultural regions (Algazeera, North Kurdufan, and Algadaref) states in Sudan over the period between 2009 and 2019. The NDVI records generated from the MODIS 8-days 250-m and Landsat 7 16-days 30-m were used to derive a linear regression model that describes the relationship between the NDVIs from the two satellites. The linear regression model was then applied on a pixel basis to generate fused NDVI records by blending the MODIS and Landsat NDVI images. The resulted fused NDVI imageries have the temporal resolution of MODIS and the spatial resolution of Landsat and show a high correlation with the MODIS NDVI records over the agricultural regions (0.99, 0.97, and 0.98 in the Algazeera, North Kurdufan, and Algadaref regions respectively). Subsequently, the Vegetation Condition Index (VCI) was extracted from the three long-term NDVI records, and based on a threshold on the VCI values, monthly and annual mean drought severity and duration maps were generated for the study regions. Furthermore, aggregated drought frequency images were built to define the most vulnerable areas to the drought. The spatial distribution of the drought maps indicates that each of the three regions was hit by the drought. However, the mean percentages of the affected cropland in the three regions estimated using the Landsat sensor were very close (approximately 15% of the region’s cropland in the years where the drought impact was significant and 10% when the drought was light). While the MODIS estimates were far higher (17%, 20%, and 15% in the vulnerable years and 10%, 12%, and 8% in the good vegetation condition years in Algazeera, North Kurdufan, and Algadaref regions respectively), The drought counter images defined the northern parts of North Kurdufan, the eastern parts of Algazeera, and the northern parts of the Algadaref regions as the most vulnerable areas to drought. The estimated temporal distribution coincided with the national and global records that indicate that the season of 2015 was the strongest drought event. In 2009, the drought was witnessed in both the rainfed and irrigated regions, while the one in the 2011 season was limited to Algadaref and Aljazeera regions. On the contrary, the 2010, 2012, 2016, and 2018 seasons were generally the most drought-resistant years. Throughout the study period, most of the cultivated areas in Algadaref state were hit by the drought. Moreover, the annual mean VCI maps showed that the agricultural drought had an annual occurrence frequency over the three regions. In addition, the onset of the drought over the analyzed period was detected to be prior to the agricultural season beginning. The average of the estimated percentage of the population was between 3% and 5% in these two regions, while showing stability in the North Kurdufan region (the percentage of the affected population was below 1.5%). The findings also demonstrated the potential of the MODIS Land Dynamics dataset to determine cultivation phenological information, the suitability of the Vegetation Condition Index from the three remotely sensed NDVIs in identifying drought onsets, duration, and distribution, and the capability of Landsat-based VCI maps to detect extreme vegetation conditions. As well, the 30-m fused NDVI records, due to their benefit from the higher temporal resolution of MODIS and the higher spatial resolution of Landsat, can be integrated into an early warning and drought monitoring system.

La siccitàè è uno dei più gravi disastri naturali che mettono a repentaglio la sopravvivenza dell'uomo, compromettendo la sicurezza alimentare e idrica, con un impatto negativo sui mezzi di sussistenza e sull'economia. Il Sudan é un paese nel quale l'agricoltura rappresenta la spina dorsale dell'economia nazionale, presentandosi come il settore dominante nel mondo del lavoro. In questo contesto si ha la necessitá, per il futuro nazionale e regionale del paese, di attuare attraverso dei piani agricoli, sociali ed economici, un monitoraggio continuo ed efficace, oltre che una valutazione della distribuzione spaziale e temporale della siccità e dei suoi effetti sulle singole regioni agricole. Tale analisi di valutazione aiuterà lo sviluppo di efficaci politiche di mitigazione degli effetti dovuti alla siccità. In questo studio, é stata analizzata la distribuzione spaziale e temporale della siccità in tre diversi stati - Algazeera, North Kurdufan e Algadaref- delle regioni agricole in Sudan, nel periodo compreso tra il 2009 e il 2019. I dati NDVI generati da MODIS (risoluzioni temporale e spaziale: 8 giorni, 250 m) e Landsat 7 (risoluzioni temporale e spaziale: 16 giorni 30-m) sono stati utilizzati per creare un modello di regressione lineare che descriva la relazione tra gli NDVI ottenuti dai due satelliti. Il modello di regressione lineare è stato quindi applicato a livello di pixel per generare dei dati NDVI fusi, partendo da MODIS e Landsat. Le immagini NDVI fuse risultanti hanno la risoluzione temporale di MODIS e la risoluzione spaziale di Landsat e mostrano un'elevata correlazione con il MODIS NDVI nelle regioni agricole (0,99, 0,97 e 0,98 nell'Algazeera, nel Nord del Kurdufan e ad Algadaref). Successivamente è stato calcolato il Vegetation Condition Index (VCI) dalle tre serie NDVI, e, sulla base di una soglia sui valori VCI mensili e annuali. per le regioni di studio sono state generate delle mappe di severità e durata media della siccità. Inoltre, sono state costruite immagini aggregate della frequenza della siccità per definire maggiormente quali siano le zone piú vulnerabili, che sono interessate dalla siccità. per le regioni di studio sono state generate delle mappe di severità e durata media della siccità. Inoltre, sono state costruite immagini aggregate della frequenza della siccità per definire maggiormente quali siano le zone piú vulnerabili, che sono interessate dalla siccità. La distribuzione spaziale delle mappe della siccità indica che ciascuna delle tre regioni sono state colpite dalla siccità. Tuttavia, le percentuali medie dei terreni coltivati colpiti dal fenomeno nelle tre regioni, stimate utilizzando il sensore Landsat, erano molto simili (circa il 15% delle terre coltivate della regione negli anni in cui l'impatto della siccità era significativo e il 10% quando la siccità era lieve). Mentre le stime MODIS erano molto più alte (17%, 20% e 15% negli anni vulnerabili e 10%, 12% e 8% negli anni in buone condizioni di vegetazione rispettivamente delle regioni di Algazeera, Kurdufan settentrionale e Algadaref). Le analisi mostrano che le parti settentrionali del Nord del Kurdufan, le parti orientali di Algazeera e le parti settentrionali delle regioni di Algadaref sono le aree più interessate dalla siccità. La distribuzione temporale che é stata stimata ha coinciso con i dati nazionali e globali che indicano la stagione del 2015 come l'evento di siccità più forte. Nel 2009 la siccità è stata osservata sia nelle regioni pluviali che irrigate, mentre quella della stagione 2011 è stata limitata alle regioni di Algadaref e Aljazeera. Al contrario, le stagioni 2010, 2012, 2016 e 2018 sono state generalmente gli anni più resistenti alla siccità. Durante tutto il corso del periodo di studio, la maggior parte delle aree coltivate nello stato di Algadaref sono state colpite dalla siccità. Inoltre, le mappe VCI medie annuali hanno mostrato come la siccità agricola abbia avuto una frequenza annuale nelle tre regioni. Oltre a ciò, l'esordio della siccità nel periodo analizzato è stata rilevata prima dell'inizio della stagione agricola. La media della percentuale stimata della popolazione era compresa tra il 3% e il 5% in queste due regioni, pur mostrando stabilità nella regione del Kurdufan settentrionale (la percentuale della popolazione colpita era inferiore all'1,5%). I risultati hanno anche dimostrato il potenziale del set di dati MODIS Land Dynamics per determinare le informazioni fenologiche della coltivazione, l'idoneità dell'indice delle condizioni di vegetazione dei tre NDVI telerilevati nell'identificare l'insorgenza, la durata e la distribuzione dela siccità e la capacità delle mappe VCI basate sul Landsat per rilevare condizioni di vegetazione estreme. Inoltre, i dati NDVI fusi di 30 m, grazie al vantaggio della maggiore risoluzione temporale di MODIS e della maggiore risoluzione spaziale di Landsat, possono essere integrati in un sistema di allerta precoce di monitoraggio della siccità.