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Cette recherche s'est concentrée sur l'évaluation de la sutabilité des terres pour la riziculture dans la zone du gouvernement local de Kabba/Bunu, au Nigeria, en utilisant une approche intégrée qui combine le processus de hiérarchie analytique (AHP) au sein d'un système d'information géographique (SIG). La sélection des facteurs clés tels que le climat, le sol, la topographie et l'utilisation/la couverture des terres (LULC) a été guidée par les directives de la FAO et les recommandations des experts. Grâce à l'intégration de l'analyse décisionnelle multicritère (MCDA) basée sur le SIG et à l'application de la méthode AHP pour hiérarchiser ces facteurs, nous avons développé des couches d'aptitude pondérées, aboutissant à la création d'une carte complète indiquant les zones optimales pour la culture du riz. Les terres ont été classées en cinq niveaux d'adéquation : les plus adéquates, les plus adéquates, les adéquates, les moins adéquates et les non adéquates. Les résultats confirment l'efficacité de l'AHP dans la conduite de telles analyses, à condition de choisir les bonnes variables. Notamment, environ 38 % de la région, principalement dans le sud, a été identifiée comme modérément adaptée à la culture du riz.
About the author
Avec plus d'une décennie d'expérience en programmation et une maîtrise en SIG et en informatique, James Oladimeji apporte un bagage diversifié depuis sa licence en agriculture. Actuellement, l'auteur poursuit un doctorat à l'université UNICAF, au Malawi, et travaille en tant qu'ingénieur en IA chez Turing LLC, en se concentrant sur l'ingénierie rapide avec des applications ChatGPT.
