Gestión de datos espacio-temporales de imágenes satelitales

Autores
Castillo Moine, Matías Alejandro; Balzarini, Mónica Graciela
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; Argentina.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT 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.
The management of long time series data of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) over large territories demands efficient use of computational resources. This paper discusses and illustrates strategies for the construction and statistical processing of massive spatio-temporal databases from satellite images. The implementation of a data management protocol in the R software is detailed, with implementation of parallel computations. The results show that the concept divide-apply-combine was adequate to filter and classify long time series of NDVI territorially distributed at a regional scale.
PublishedVersion
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; Argentina.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Materia
SIG
MODIS
Imágenes por satélites
Procesamiento de datos
Dividir-aplicar-combinar
Índice de vegetación
Análisis estadístico
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/547946
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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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