Cloud Computing and Machine Learning for Analyzing Spatiotemporal Dynamics of Mangrove Ecosystems in the Grand Saloum (Senegal and Gambia)

Gayane Faye^1, , Dome Tine², Charles Diédhiou^{1, 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

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

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

References:

[1]	Republic of The Gambia., (1997). Ramsar Wetland Study. Report produced by The Department of Parks and Wildlife Management under The Ministry of Fisheries and Natural Resources with The Ramsar Bureau.
[2]	Ngom F., (2005). Les fonctions de la mangrove dans la structuration et la biologie des peuplements de poissons de l’estuaire du Sine Saloum, thèse de doctorat de troisième cycle, mention biologie animale, Université Cheikh Anta Diop, Dakar, 141 p.
[3]	Ndour, N., (2005). Caractérisation et étude de la dynamique des peuplements de mangrove de la Réserve de Biosphère du Delta du Saloum (Sénégal), Dakar, UCAD, 180 p.
[4]	Diop, E.S., (1990). La côte ouest-africaine. Du Saloum (Sénégal) à la Mellacorée (Rép. Guinée). ORSTOM, Coll. Etudes et Thèses, 380 p.
[5]	Cormier-Salem, M.C., (1994). Dynamique et usages de la mangrove dans les pays des rivières du Sud. IRD, ORSTOM Editions, collection colloques et séminaires, Paris, 357p.
[6]	Marius, C., (1985). Mangrove du Sénégal et de la Gambie. Ecologie-Pédologie-Géochimie : mise en valeur et aménagement. Thèse de doctorat en Sciences Naturelles, Université Louis Pasteur, Editions de l’ORSTOM, Collection Travaux et Documents, n° 193, 357 p.
[7]	Bappel, A.E., (2005). Apport de la télédétection Aerospatiale pour l’aide à la gestion de la sole canniere réuninnaise. Biophysique. Thèse de doctorat de l’Université de la Réunion, 2005. Français.
[8]	Rakotoniaina, S., Rakotomandrindra, P., Ranaivoarimanana, S., Rakotondraompiana, S., (2014). La cartographie et la télédétection comme système d’évaluation des TGRNR. Exemple de site d’application : La commune de Didy, région d’Aloatra Mangoro, Madagascar.
[9]	Hmimina, G., Dufrêne, E., Pontailler, J.Y., Delpierre, N., Aubinet, M., Caquet, B., de Grandcourt, A., Burban, B., Flechard, C., Granier, A., Gross, P., Heinesch, B., Longdoz, B., Moureaux, C., Ourcival, J. M., Rambal, S., Saint André, L., Soudani, K., (2013). Evaluation of the potential of MODIS satellite data to predict vegetation phenology in different biomes: An investigation using ground-based NDVI measurements, Remote Sensing of Environment, Volume 132, 2013, Pages 145-158, ISSN 0034-4257.
[10]	Fensholt, R., Rasmussen, K., Kaspersen, P., Huber, S., Horion, S., Swinnen, E., (2013). Assessing Land Degradation/Recovery in the African Sahel from Long-Term Earth Observation Based Primary Productivity and Precipitation Relationships. Remote Sens. 2013, 5, 664-686.
[11]	Diouf, A.A., Hiernaux, P., Brandt, M., Faye, G., Djaby, B., Diop, M.B., Ndione, J.A. and Tychon, B., (2016). Do Agrometeorological Data Improve Optical Satellite-Based Estimations of Herbaceous Yield in Sahelian Semi-Arid Ecosystems? Remote Sensing, 8, 668. http://www.mdpi.com/journal/remotesensing.
[12]	Dia, I.M.M., (2003). Elaboration et mise en œuvre d'un plan de gestion intégrée - La Réserve de biosphère du delta du Saloum, Sénégal. UICN, Gland, Suisse et Cambridge, Royaume-Uni. xiv + 130 pp.
[13]	Diouf, P.S., (1996). Les peuplements de poissons des milieux estuariens de l’Afrique de l’Ouest: l’exemple de l’estuaire hyperhalin du Sine-Saloum. Thèse de doctorat, Univ. Montpellier II, 267 p.
[14]	Cormier-Salem, M.C., (1999). Les Rivières du Sud. Sociétés et mangroves ouest-africaines. Paris, Orstom, 2 volumes (Volume 1: 416 pp.; Volume 2: 288 pp).
[15]	Le Barbé, L., Lebel, T., Tapsoba, D., (2002). Rainfall variability in West Africa during the years 1950-1990, J. Climate, 15(2), 187-202.
[16]	GIEC., (2007). Rapport final du Groupe Intergouvernemental sur l’Evolution du Climat 2007.
[17]	IPCC., (2007). Intergovernmental Panel on Climate Change. Bilan 2007 des changements climatiques : Rapport de synthèse, 113 pages.
[18]	Funk, C., Peterson, P., Landsfeld, M., Pedreros, D., Verdin, J., Shukla, S., Husak, G., Rowland, J., Harrison, L., Hoell, A., (2015). The Climate Hazards Infrared Precipitation with Stations -a New Environmental Record for Monitoring Extremes. Sci. Data 2015, 2, 150066.
[19]	Masoud, A.A., Koike, K., (2006). Arid land salinization detected by remotely-sensed landcover changes: A case study in the Siwa region, NW Egypt. Journal of Arid Environments, Volume 66, Issue 1, July 2006, Pages 151-167 2005.
[20]	Liu, Y., Wang, Y.,and Zhang, J., (2012). “New machine learning algorithm: Random Forest” in International Conference on Information Computing and Applications, 2012, pp. 246-252.
[21]	De Wispeleare, G., (1990). Dynamique de la désertification au Sahel du Burkina Faso: Cartographie de l’évolution et de recherches méthodologiques sur les applications de la télédétection, Thèse d’ingénieur, CIRAD-EMVT, France, 546 p.
[22]	Dièye, E.B., Diaw, A.T., Diatta, C.S., De Wispealare, G., (2008). Evolution spatiale de la mangrove de l’estuaire du Saloum (Sénégal) entre 1972 et 1999 : approche méthodologique par Télédétection», Journal des Sciences et Technologies 2008, vol. 6 No. 1, Faculté des Sciences et Techniques, UCAD, Dakar, 36-48.
[23]	Bernier, B., (1992). Introduction à la macroéconomie. Dunod, Paris, 217p.
[24]	Ndour, M.M.M., Ndonky, A., Sarr, C.A.T., Ndiaye, M., (2020). Dynamique de l’occupation du sol 1986-2016 et géprospective de l’évolution urbaine de la région de Dakar (Sénégal) à l’horizon 2035. Revue de géographie du laboratoire Leïdi_ISSN 0851-2515, N°24 Décembre 2020.
[25]	Kogan, F. N. 1990. Remote sensing of weather impacts on vegetation in non-homogeneous areas. International Journal of Remote Sensing 11: 1405-1419.
[26]	Kogan, F.N., (1997). Global drought watch from space. Bulletin of the American Meteorological Society, vol. 78, n°4, p.621-636.
[27]	Owrangi, M.A., Adamowski, J., Rahnemaei, M., Mohammadzadeh, A., Sharifan, R.A. (2011). Drought Monitoring Methodology Based on AVHRR Images and SPOT Vegetation Maps. Journal of Water Resource and Protection, 3, p. 325-334.
[28]	Mickee, T.B., Doesken N.J., et Kleist J. (1993) The relationship of drought frequency and duration to time scale. Actes de la 8th Conference on Applied Climatology (Anaheim, Californie), p. 179-184.
[29]	Dai, A., Lamb, P.J., Trenberth, K.E., Hulme, M., Jones, P.D., Xie, P., (2004). The recent Sahel drought is real. Int. J. Climatol., 24, 1323-1331.
[30]	Nicholson, S., (2005). On the question of the “recovery” of the rains in the West African Sahel. J. Arid Environ., 63: 615-641.
[31]	Dièye, E.B., Diaw, A.T., Sané, T., Ndour, N., (2013). Dynamique de la mangrove de l’estuaire du Saloum (Sénégal) entre 1972 et 2010», Cybergeo: European Journal of Geography, Environnement, Nature, Paysage, document 629, mis en ligne le 09 janvier 2013, consulté le 07 octobre 2021. URL: http://journals.openedition.org/cybergeo/25671.
[32]	Marius, C., (1984). Contribution à l’étude des mangroves du Sénégal et de la Gambie-Ecologie-Pédologie-Géochimie. Mise en valeur et aménagement, thèse de doctorat de troisième cycle, ORSTOM, Paris, 309p.
[33]	FAYE, S., (2017). Les enjeux d’une gouvernance de l’estuaire du Saloum dans la perspective d’une préservation durable des patrimoines de la Réserve de la Biosphère du Delta du Saloum (Sénégal), zone d’interface homme-nature en dégradation, dans un contexte de réchauffement climatique », These de doctorat de l’Université de Jean Moulin de Saint-Etienne. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02174828.
[34]	Dièye, E.B., Diaw, A.T., Sané, T., Sy, O., Dioh, P., (2011). Changement climatique et évolution de la mangrove dans la lagune de Joal-Fadiouth (Sénégal). In Actes du 24ème Colloque de l’AIC, Rovereto (Italie), pp183-188.
[35]	Niang, I., (1998). Etude de vulnérabilité des zones côtières sénégalaises aux changements climatiques: le cas des pays africains côtiers, Bull. Africains, No.10, Dakar, 25-37.
[36]	Diop, E.S., (1998). Contribution à l’élaboration du plan de gestion intégrée de la Réserve de la Biosphère du Delta de Saloum (Sénégal)», Dakar, UCAD-UNESCO-MAB, 86 p.