Gestión de datos espacio - temporales de imágenes satelitales

Autores
Castillo Moine, M. A.; Balzarini, Mónica Graciela
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Castillo Moine, M. A. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Buenos Aires, Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría. Córdoba, Argentina.
El manejo de datos de largas series temporales del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) en territorios extensos demanda un uso eficiente del recurso computacional. En este trabajo se discuten e ilustran estrategias para la construcción y procesamiento estadístico de bases de datos masivos espacio-temporales provenientes de imágenes satelitales. Se detalla la implementación de un protocolo de manejo de datos en el software R, con implementación de cómputos paralelizada. Los resultados muestran que el concepto dividir-aplicar-combinar resultó adecuado para filtrar y clasificar largas series de tiempo de NDVI distribuidas territorialmente a escala regional.
grafs., mapas
Fuente
Agriscientia
Vol.36, no.2
67-80
https://revistas.unc.edu.ar
Materia
SIG
MODIS
SERIES DE TIEMPO DE IMAGENES SATELITALES
DIVIDIR-APLICAR-COMBINAR
PROTOCOLO DE GESTION DE DATOS
PROCESAMIENTO EN PARALELO
GIS
MODIS
SATELLITE IMAGE TIME SERIES
DIVIDE-APPLY-COMBINE
DATA MANAGEMENT PROTOCOL
PARALLEL PROCESSING
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
acceso abierto
Repositorio
FAUBA Digital (UBA-FAUBA)
Institución
Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
OAI Identificador
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El manejo de datos de largas series temporales del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) en territorios extensos demanda un uso eficiente del recurso computacional. En este trabajo se discuten e ilustran estrategias para la construcción y procesamiento estadístico de bases de datos masivos espacio-temporales provenientes de imágenes satelitales. Se detalla la implementación de un protocolo de manejo de datos en el software R, con implementación de cómputos paralelizada. Los resultados muestran que el concepto dividir-aplicar-combinar resultó adecuado para filtrar y clasificar largas series de tiempo de NDVI distribuidas territorialmente a escala regional.
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