American Journal of Environmental Protection
ISSN (Print): 2328-7241 ISSN (Online): 2328-7233 Website: http://www.sciepub.com/journal/env Editor-in-chief: Mohsen Saeedi, Hyo Choi
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American Journal of Environmental Protection. 2021, 9(1), 29-42
DOI: 10.12691/env-9-1-4
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Cloud Computing and Machine Learning for Analyzing Spatiotemporal Dynamics of Mangrove Ecosystems in the Grand Saloum (Senegal and Gambia)

Gayane Faye1, , Dome Tine2, Charles Diédhiou1, 3, Claude Sene1, Alioune Seydi1 and Mouhamadou Moustapha Mbacké Ndour4

1Laboratoire de Télédétection Appliquée (LTA)- Institut des Sciences de la Terre (IST), Cheikh Anta DIOP University of Dakar, Senegal

2Département de Géographie, Cheikh Anta DIOP University of Dakar, Senegal

3Institut Universitaire de Technologie, Iba Der THIAM University of Thiès, Thiès, Senegal

4Unité de Formation et de Recherches-Sciences de l’Ingénieur, Iba Der THIAM University of Thiès, Senegal

Pub. Date: November 01, 2021

Cite this paper:
Gayane Faye, Dome Tine, Charles Diédhiou, Claude Sene, Alioune Seydi and Mouhamadou Moustapha Mbacké Ndour. Cloud Computing and Machine Learning for Analyzing Spatiotemporal Dynamics of Mangrove Ecosystems in the Grand Saloum (Senegal and Gambia). American Journal of Environmental Protection. 2021; 9(1):29-42. doi: 10.12691/env-9-1-4

Abstract

The Grand Saloum is characterized by a vast coastal plain cut by a dense hydrographic network and populated by mangrove plant formations. It is an ecosystem of capital importance in view of its ecological, socio-economic and environmental role. However, the Saloum delta remains a complex and very sensitive environment, particularly in the context of climate change. It therefore deserves special attention for better conservation. The objective of this study is to analyze the spatiotemporal dynamics of its mangrove ecosystems in relation to the variability of rainfall. The methodology is based on the exploitation of Landsat satellite images time series using Machine Learning technic from the Google Earth Engine platform to make the diachronic maps of mangrove ecosystems and analyze its relationship with rainfall. The results showed an expansion of mangrove areas in the Gambian part where the surface increased from 9 381 ha in 1988 to 11611 ha in 2020 which represents an overall growth of 23,8%. In the Senegalese part, mangrove surface increased from 52 616 ha to 62 300 between 1988 and 2020 which is +18% growth. The detection of changes showed an important development of mangrove along the Saloum during the first decade and a strong growth in the Gambian part from the 2000s. The vegetation index showed a regeneration of the mangrove between 2000 and 2020. The temporal dynamics of the mangrove is strongly correlated with the rainfall variability.

Keywords:
mangrove grand-saloum machine learning cloud-computing climate variability

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