Assessment of soil erosion of Burundi using remote sensing and GIS by RUSLE model

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

This present work is the results of study on water erosion in Burundi, a landlocked country amid the African Great Lakes region where East and Central Africa converge. The agriculture is developed in areas where the slopes is very steep and some factors such as land-use methods weaken soils and lead to water erosion and the results in soil degradation rendering it infertile. Production on this way is becoming insufficient for the rapidly growing of population. The extension of cultivated land often not linked to anti-erosion measures exposes the soil to intense erosion. The results get it of processing satellite images (Landsat 8) allowed to identify the main places where erosion is very severe. Lost soil was estimated by the RUSLE method and using four raster images corresponding to factors related to precipitation, soil erodibility, topography, slope length and vegetation cover. The results obtained allow the identification of areas around all the country where the interventions of government and environment protection institutions are necessary to limit the processes of soil degradation.

Sobre autores

Gilbert Nijimbere

Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin

Autor responsável pela correspondência
Email: gilbertnijimbere83@gmail.com

M.Sc in Environmental Sciences, PhD student, Department of Breeding, Genetics and Seed Production, Faculty of Agronomy and Ecology

13 Kalinina St., Krasnodar, 350044, Russian Federation

Christian Lizana

Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin

Email: 20110337@lamolina.edu.pe

master student, Department of Hydraulics and Agricultural Water Supply, Faculty of Hydroamelioration

13 Kalinina St., Krasnodar, 350044, Russian Federation

Bibliografia

  1. Aquastat. Burundi // Rapp. sur l’eau. 2005. Vol. 29. Pp. 1–10.
  2. Lim K.J., Sagong M., Engel B.A., Tang Z., Choi J., Kim K.S. GIS-based sediment assessment tool // Catena. 2005. Vol. 64. No. 1. Pp. 61–80.
  3. Gvozdenovich J.J. Calculo del factor R de la USLE a traves del indice modificacdo de Fournier. June 2016. P. 9.
  4. Wang B., Zheng F., Guan Y. Improved USLE-K factor prediction: A case study on water erosion areas in China // Int. Soil Water Conserv. Res. 2016. Vol. 4. No. 3. Pp. 168–176.
  5. Ganasri B.P., Ramesh H. Assessment of soil erosion by RUSLE model using remote sensing and GIS: A case study of Nethravathi Basin // Geosci. Front. 2016. Vol. 7. No. 6. Pp. 953–961.
  6. Karaburun A. Estimation of C factor for soil erosion modeling using NDVI in Buyukcekmece watershed // Ozean J. Appl. Sci. 2010. Vol. 3. No. 1. Pp. 77–85.
  7. Kuok K.K.K., Mah D.Y.S., Chiu P.C. Evaluation of C and P Factors in Universal Soil Loss Equation on Trapping Sediment: Case Study of Santubong River // J. Water Resour. Prot. 2013. Vol. 5. No. 12. Pp. 1149–1154.
  8. URL: http://hikersbay.com/climate/burundi?lang=en (дата обращения: 01.04.2019). [9] UNECN. 2013 Stratégie Nationale et Plan d’Action sur la Biodiversité 2013–2020. Pp. 39–45.
  9. Roose E.J. Quelques exemples des effets de l’erosion hydrique sur les cultures // Colloque sur la fertilité des sols tropicaux. Tananarivè 19–25.11.1967. Communication No. 113. 1967. Pp. 1385–1404.
  10. Rishirumuhirwa T. Facteurs anthropiques de l'érosion dans les régions des montagnes et hauts plateaux de la C.E.P.G.L. (Burundi – Rwanda – Zaïre) // Réseau Erosion – Bulletin. 1993. No. 13. Pp. 53–62.
  11. Koffi N., Guillaume A., Vimard P., Zanou B. Maîtrise de la croissance démographique et développement en Afrique (Colloques et Séminaires). Paris: ORSTOM, 1994. Pp. 381–402.
  12. Laflen J.M., Roose E.J. Methodologies for assessment of soil degradation due to water erosion. USA: CRC Press LLC, 1997.
  13. Arnoldus H.M.J. Methodology used to determine the maximum average soil loss due to sheet and rill erosion in Morocco // Soils Bulletin FAO. 1980. Vol. 34. Pp. 39–48.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».