Changes

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "acknowledgement": "The authors gratefully acknowledge the financial 
2
  "acknowledgement": "The authors gratefully acknowledge the financial 
            
3
support for this research by the following organizations and agencies: 
3
support for this research by the following organizations and agencies: 
            
4
the Swedish International Development Cooperation Agency (Sida); the 
4
the Swedish International Development Cooperation Agency (Sida); the 
            
5
Swiss Agency for Development and Cooperation (SDC); the Australian 
5
Swiss Agency for Development and Cooperation (SDC); the Australian 
            
6
Centre for International Agricultural Research (ACIAR); the Federal 
6
Centre for International Agricultural Research (ACIAR); the Federal 
            
7
Democratic Republic of Ethiopia; and the Government of the Republic of 
7
Democratic Republic of Ethiopia; and the Government of the Republic of 
            
8
Kenya. The views expressed herein do not necessarily reflect the 
8
Kenya. The views expressed herein do not necessarily reflect the 
            
9
official opinion of the donors.\u00a0\u00a0",
9
official opinion of the donors.\u00a0\u00a0",
            
10
  "administrative_areas": "Turkana county",
10
  "administrative_areas": "Turkana county",
            
11
  "author": null,
11
  "author": null,
            
12
  "author_email": null,
12
  "author_email": null,
            
13
  "citation_narrative": "Mongare, R.; Abdel-Rahman, E.M.; Mudereri, 
13
  "citation_narrative": "Mongare, R.; Abdel-Rahman, E.M.; Mudereri, 
            
14
B.T.; Kimathi, E.; Onywere, S.; Tonnang, H.E.Z. Desert Locust 
14
B.T.; Kimathi, E.; Onywere, S.; Tonnang, H.E.Z. Desert Locust 
            
15
(Schistocerca gregaria) Invasion Risk and Vegetation Damage in a Key 
15
(Schistocerca gregaria) Invasion Risk and Vegetation Damage in a Key 
            
16
Upsurge Area. Earth 2023, 4, x. https://doi.org/10.3390/xxxxx",
16
Upsurge Area. Earth 2023, 4, x. https://doi.org/10.3390/xxxxx",
            
17
  "collaborators": "[{\"collaborator\": \"Raphael Mongare\"}, 
17
  "collaborators": "[{\"collaborator\": \"Raphael Mongare\"}, 
            
18
{\"collaborator\": \" Elfatih Abdel-Rahman\"}, {\"collaborator\": 
18
{\"collaborator\": \" Elfatih Abdel-Rahman\"}, {\"collaborator\": 
            
19
\"Bester Tawona Mudereri\"}, {\"collaborator\": \"Emily Kimathi\"}, 
19
\"Bester Tawona Mudereri\"}, {\"collaborator\": \"Emily Kimathi\"}, 
            
20
{\"collaborator\": \"Simon Onywere\"}, {\"collaborator\": \"Henri E. 
20
{\"collaborator\": \"Simon Onywere\"}, {\"collaborator\": \"Henri E. 
            
21
Z. Tonnang\"}]",
21
Z. Tonnang\"}]",
            
22
  "contact_person": "Elfatih Abdel-Rahman",
22
  "contact_person": "Elfatih Abdel-Rahman",
            
23
  "contact_person_email": "eabdel-rahman@icipe.org",
23
  "contact_person_email": "eabdel-rahman@icipe.org",
            
24
  "country": "[{\"country\": \"KE\"}]",
24
  "country": "[{\"country\": \"KE\"}]",
            
25
  "creator_user_id": "f09ec764-fe3c-4069-850b-f968ff0c20bb",
25
  "creator_user_id": "f09ec764-fe3c-4069-850b-f968ff0c20bb",
            
26
  "date_uploaded": "2023-05-18",
26
  "date_uploaded": "2023-05-18",
            
27
  "donor": "icipe core funds",
27
  "donor": "icipe core funds",
            
28
  "end_date": "2021-08-31",
28
  "end_date": "2021-08-31",
            
29
  "groups": [],
29
  "groups": [],
            
30
  "id": "0460a9dc-a647-4a19-bf35-33722c2c8799",
30
  "id": "0460a9dc-a647-4a19-bf35-33722c2c8799",
            
31
  "isopen": false,
31
  "isopen": false,
            
32
  "license_id": "cc-nc",
32
  "license_id": "cc-nc",
            
33
  "license_title": "Creative Commons Non-Commercial (Any)",
33
  "license_title": "Creative Commons Non-Commercial (Any)",
            
34
  "license_url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/",
34
  "license_url": "http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/",
            
35
  "maintainer": "Kennedy Senagi",
35
  "maintainer": "Kennedy Senagi",
            
36
  "maintainer_email": "ksenagi@icipe.org",
36
  "maintainer_email": "ksenagi@icipe.org",
            
37
  "metadata_created": "2023-05-18T07:51:22.064105",
37
  "metadata_created": "2023-05-18T07:51:22.064105",
            
n
38
  "metadata_modified": "2023-05-18T09:56:54.193975",
n
38
  "metadata_modified": "2023-05-18T10:00:08.248709",
            
39
  "name": 
39
  "name": 
            
40
d-future-prediction-of-land-use-land-cover-dynamics-using-ca-and-ann",
40
d-future-prediction-of-land-use-land-cover-dynamics-using-ca-and-ann",
            
41
  "notes": "In the recent past, the Horn of Africa witnessed an 
41
  "notes": "In the recent past, the Horn of Africa witnessed an 
            
42
upsurge in the desert locust (Schistocerca gregaria) invasion. This 
42
upsurge in the desert locust (Schistocerca gregaria) invasion. This 
            
43
has raised major concerns over the massive food insecurity, 
43
has raised major concerns over the massive food insecurity, 
            
44
socioeconomic impacts, and livelihood losses caused by these recurring 
44
socioeconomic impacts, and livelihood losses caused by these recurring 
            
45
invasions. This study determined the potential vegetation damage due 
45
invasions. This study determined the potential vegetation damage due 
            
46
to desert locusts (DLs) and predicted the suitable habitat at high 
46
to desert locusts (DLs) and predicted the suitable habitat at high 
            
47
risk of invasion by the DLs using current and future climate change 
47
risk of invasion by the DLs using current and future climate change 
            
48
scenarios in Kenya. The normalized difference vegetation index (NDVI) 
48
scenarios in Kenya. The normalized difference vegetation index (NDVI) 
            
49
for the period 2018\u20132020 was computed using multi-date Sentinel-2 
49
for the period 2018\u20132020 was computed using multi-date Sentinel-2 
            
50
imagery in the Google Earth Engine platform. This was performed to 
50
imagery in the Google Earth Engine platform. This was performed to 
            
51
assess the vegetation changes that occurred between May and July of 
51
assess the vegetation changes that occurred between May and July of 
            
52
the year 2020 when northern Kenya was the hotspot of the DL upsurge. 
52
the year 2020 when northern Kenya was the hotspot of the DL upsurge. 
            
53
The maximum entropy (MaxEnt) algorithm was used together with 646 DL 
53
The maximum entropy (MaxEnt) algorithm was used together with 646 DL 
            
54
occurrence records and six bioclimatic variables to predict DL habitat 
54
occurrence records and six bioclimatic variables to predict DL habitat 
            
55
suitability. The current (2020) and two future climatic scenarios for 
55
suitability. The current (2020) and two future climatic scenarios for 
            
56
the shared socioeconomic pathways SSP2-4.5 and SSP5-8.5 from the model 
56
the shared socioeconomic pathways SSP2-4.5 and SSP5-8.5 from the model 
            
57
for interdisciplinary research on climate (MIROC6) were utilized to 
57
for interdisciplinary research on climate (MIROC6) were utilized to 
            
58
predict the future potential distribution of DLs for the year 2030 
58
predict the future potential distribution of DLs for the year 2030 
            
59
(average for 2021\u20132040). Using Turkana County as a case, the NDVI 
59
(average for 2021\u20132040). Using Turkana County as a case, the NDVI 
            
60
analysis indicated the highest vegetation damage between May and July 
60
analysis indicated the highest vegetation damage between May and July 
            
61
2020. The MaxEnt model produced an area under the curve (AUC) value of 
61
2020. The MaxEnt model produced an area under the curve (AUC) value of 
            
62
0.87 and a true skill statistic (TSS) of 0.61, while temperature 
62
0.87 and a true skill statistic (TSS) of 0.61, while temperature 
            
63
seasonality (Bio4), mean diurnal range (Bio2), and precipitation of 
63
seasonality (Bio4), mean diurnal range (Bio2), and precipitation of 
            
64
the warmest quarter (Bio18) were the most important bioclimatic 
64
the warmest quarter (Bio18) were the most important bioclimatic 
            
65
variables in predicting the DL invasion suitability. Further analysis 
65
variables in predicting the DL invasion suitability. Further analysis 
            
66
demonstrated that currently 27% of the total area in Turkana County is 
66
demonstrated that currently 27% of the total area in Turkana County is 
            
67
highly suitable for DL invasion, and the habitat coverage is predicted 
67
highly suitable for DL invasion, and the habitat coverage is predicted 
            
68
to potentially decrease to 20% in the future using the worst-case 
68
to potentially decrease to 20% in the future using the worst-case 
            
69
climate change scenario (SSP5-8.5). These results have demonstrated 
69
climate change scenario (SSP5-8.5). These results have demonstrated 
            
70
the potential of remotely sensed data to pinpoint the magnitude and 
70
the potential of remotely sensed data to pinpoint the magnitude and 
            
71
location of vegetation damage caused by the DLs and the potential 
71
location of vegetation damage caused by the DLs and the potential 
            
72
future risk of invasion in the region due to the available favorable 
72
future risk of invasion in the region due to the available favorable 
            
73
vegetational and climatic conditions. This study provides a scalable 
73
vegetational and climatic conditions. This study provides a scalable 
            
74
approach as well as baseline information useful for surveillance, 
74
approach as well as baseline information useful for surveillance, 
            
75
development of control programs, and monitoring of DL invasions at 
75
development of control programs, and monitoring of DL invasions at 
            
76
local and regional scales.",
76
local and regional scales.",
            
n
77
  "num_resources": 0,
n
77
  "num_resources": 1,
            
78
  "num_tags": 7,
78
  "num_tags": 7,
            
79
  "organization": {
79
  "organization": {
            
80
    "approval_status": "approved",
80
    "approval_status": "approved",
            
81
    "created": "2022-05-17T13:51:43.824504",
81
    "created": "2022-05-17T13:51:43.824504",
            
82
    "description": "",
82
    "description": "",
            
83
    "id": "b3f6f7ff-df08-49a0-8959-dc1444685c2f",
83
    "id": "b3f6f7ff-df08-49a0-8959-dc1444685c2f",
            
84
    "image_url": "2022-05-17-135143.809085plant.jpeg",
84
    "image_url": "2022-05-17-135143.809085plant.jpeg",
            
85
    "is_organization": true,
85
    "is_organization": true,
            
86
    "name": "plant-health",
86
    "name": "plant-health",
            
87
    "state": "active",
87
    "state": "active",
            
88
    "title": "Plant Health",
88
    "title": "Plant Health",
            
89
    "type": "organization"
89
    "type": "organization"
            
90
  },
90
  },
            
91
  "owner_org": "b3f6f7ff-df08-49a0-8959-dc1444685c2f",
91
  "owner_org": "b3f6f7ff-df08-49a0-8959-dc1444685c2f",
            
92
  "principal_investigator": "Elfatih Abdel-Rahman",
92
  "principal_investigator": "Elfatih Abdel-Rahman",
            
93
  "principal_investigator_email": "eabdel-rahman@icipe.org",
93
  "principal_investigator_email": "eabdel-rahman@icipe.org",
            
94
  "private": false,
94
  "private": false,
            
95
  "region": "East Africa",
95
  "region": "East Africa",
            
96
  "relationships_as_object": [],
96
  "relationships_as_object": [],
            
97
  "relationships_as_subject": [],
97
  "relationships_as_subject": [],
            
t
98
  "resources": [],
t
98
  "resources": [
            
99
    {
            
100
      "cache_last_updated": null,
            
101
      "cache_url": null,
            
102
      "created": "2023-05-18T10:00:08.286821",
            
103
      "date_last_updated": "2023-05-18",
            
104
      "date_uploaded_resource": "2023-05-18",
            
105
      "description": "",
            
106
      "format": "CSV",
            
107
      "hash": "",
            
108
      "id": "9d484646-618e-4fdf-ba05-0ade87bc7dbe",
            
109
      "last_modified": "2023-05-18T10:00:08.232731",
            
110
      "metadata_modified": "2023-05-18T10:00:08.254838",
            
111
      "mimetype": "text/csv",
            
112
      "mimetype_inner": null,
            
113
      "name": "Data vocabulary",
            
114
      "package_id": "0460a9dc-a647-4a19-bf35-33722c2c8799",
            
115
      "position": 0,
            
116
      "resource_type": null,
            
117
      "restricted": "{\"allowed_users\": \"\", \"level\": 
            
118
\"public\"}",
            
119
      "size": 1350,
            
120
      "state": "active",
            
121
      "url": 
            
122
ce/9d484646-618e-4fdf-ba05-0ade87bc7dbe/download/data-vocabulary.csv",
            
123
      "url_type": "upload"
            
124
    }
            
125
  ],
            
99
  "start_date": "2021-01-01",
126
  "start_date": "2021-01-01",
            
100
  "state": "draft",
127
  "state": "draft",
            
101
  "tags": [
128
  "tags": [
            
102
    {
129
    {
            
103
      "display_name": "Food security",
130
      "display_name": "Food security",
            
104
      "id": "4c9ace73-7e9a-4220-bd8b-aa2a05e317fa",
131
      "id": "4c9ace73-7e9a-4220-bd8b-aa2a05e317fa",
            
105
      "name": "Food security",
132
      "name": "Food security",
            
106
      "state": "active",
133
      "state": "active",
            
107
      "vocabulary_id": null
134
      "vocabulary_id": null
            
108
    },
135
    },
            
109
    {
136
    {
            
110
      "display_name": "Kenya",
137
      "display_name": "Kenya",
            
111
      "id": "4086c084-678a-4a28-81e3-accaff93fdd2",
138
      "id": "4086c084-678a-4a28-81e3-accaff93fdd2",
            
112
      "name": "Kenya",
139
      "name": "Kenya",
            
113
      "state": "active",
140
      "state": "active",
            
114
      "vocabulary_id": null
141
      "vocabulary_id": null
            
115
    },
142
    },
            
116
    {
143
    {
            
117
      "display_name": "MaxEnt",
144
      "display_name": "MaxEnt",
            
118
      "id": "b2bceb37-a4ca-4bf6-9ad5-d6853d4faf10",
145
      "id": "b2bceb37-a4ca-4bf6-9ad5-d6853d4faf10",
            
119
      "name": "MaxEnt",
146
      "name": "MaxEnt",
            
120
      "state": "active",
147
      "state": "active",
            
121
      "vocabulary_id": null
148
      "vocabulary_id": null
            
122
    },
149
    },
            
123
    {
150
    {
            
124
      "display_name": "Sentinel-2",
151
      "display_name": "Sentinel-2",
            
125
      "id": "7ac7ac42-9670-4422-8d65-abdcb8cfffd6",
152
      "id": "7ac7ac42-9670-4422-8d65-abdcb8cfffd6",
            
126
      "name": "Sentinel-2",
153
      "name": "Sentinel-2",
            
127
      "state": "active",
154
      "state": "active",
            
128
      "vocabulary_id": null
155
      "vocabulary_id": null
            
129
    },
156
    },
            
130
    {
157
    {
            
131
      "display_name": "insect pest upsurge",
158
      "display_name": "insect pest upsurge",
            
132
      "id": "c333f254-1978-4b99-a99f-665b69f2267d",
159
      "id": "c333f254-1978-4b99-a99f-665b69f2267d",
            
133
      "name": "insect pest upsurge",
160
      "name": "insect pest upsurge",
            
134
      "state": "active",
161
      "state": "active",
            
135
      "vocabulary_id": null
162
      "vocabulary_id": null
            
136
    },
163
    },
            
137
    {
164
    {
            
138
      "display_name": "species distribution model",
165
      "display_name": "species distribution model",
            
139
      "id": "b5ef492c-b6c6-48ab-93d1-5bf562e5b45f",
166
      "id": "b5ef492c-b6c6-48ab-93d1-5bf562e5b45f",
            
140
      "name": "species distribution model",
167
      "name": "species distribution model",
            
141
      "state": "active",
168
      "state": "active",
            
142
      "vocabulary_id": null
169
      "vocabulary_id": null
            
143
    },
170
    },
            
144
    {
171
    {
            
145
      "display_name": "vegetation index",
172
      "display_name": "vegetation index",
            
146
      "id": "d1d49155-af99-46af-8d2d-534c477aa513",
173
      "id": "d1d49155-af99-46af-8d2d-534c477aa513",
            
147
      "name": "vegetation index",
174
      "name": "vegetation index",
            
148
      "state": "active",
175
      "state": "active",
            
149
      "vocabulary_id": null
176
      "vocabulary_id": null
            
150
    }
177
    }
            
151
  ],
178
  ],
            
152
  "third_party": "yes",
179
  "third_party": "yes",
            
153
  "title": "Desert Locust (Schistocerca gregaria) Invasion Risk and 
180
  "title": "Desert Locust (Schistocerca gregaria) Invasion Risk and 
            
154
Vegetation Damage in a Key Upsurge Area",
181
Vegetation Damage in a Key Upsurge Area",
            
155
  "type": "dataset",
182
  "type": "dataset",
            
156
  "url": null,
183
  "url": null,
            
157
  "version": null
184
  "version": null
            
158
}
185
}