Primeros pasos en Google Earth Engine (GEE) : Anexo 2
- Autores
- Iglesias, María del Rosario; Torrusio, Sandra Edith; Derguy, María Rosa; Lamaro, Anabel Alejandra
- Año de publicación
- 2025
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- parte de libro
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Existe una enorme cantidad de datos satelitales obtenidos a escala global recopilados por distintos sensores, que nos permite obtener información de distinta naturaleza como observaciones atmosféricas, modelos de elevación del terreno, datos climáticos, así como respuestas de la cubierta de la Tierra en las distintas porciones del espectro electromagnético. Esta gran cantidad de datos, frecuentemente se ve limitada en la eficiencia para trabajarlos al tratarse de estudios que cubren grandes extensiones espaciales y temporales (Perilla y Mas 2020). Las plataformas computacionales en la nube son una forma eficiente para almacenar, acceder y analizar grandes conjuntos de datos en potentes servidores, lo que brinda una supercomputadora virtual para el usuario (Amani et al. 2020). Google Earth Engine es una plataforma basada en la nube creada en 2010, cuya función es proveer de recursos a los investigadores y usuarios para realizar análisis en bases de datos geoespaciales descentralizados. Esta plataforma, permite manejar una enorme cantidad de datos e información geoespacial en la nube sin necesidad de ocupar la memoria de la computadora del usuario, permitiendo así, hacer análisis en paralelo con cerca de 10.000 CPUs, lo que agiliza ampliamente la velocidad de procesamiento. GEE es, por lo tanto, una solución innovadora para el manejo de los datos masivos (“Big Data”), que permite afrontar problemas globales, dando resultados velozmente (Gorelick et al. 2017).
Facultad de Ciencias Naturales y Museo - Materia
-
Ciencias Astronómicas
Ciencias Naturales
Google Earth Engine
bases de datos geoespaciales descentralizados - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/182508
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Primeros pasos en Google Earth Engine (GEE) : Anexo 2Iglesias, María del RosarioTorrusio, Sandra EdithDerguy, María RosaLamaro, Anabel AlejandraCiencias AstronómicasCiencias NaturalesGoogle Earth Enginebases de datos geoespaciales descentralizadosExiste una enorme cantidad de datos satelitales obtenidos a escala global recopilados por distintos sensores, que nos permite obtener información de distinta naturaleza como observaciones atmosféricas, modelos de elevación del terreno, datos climáticos, así como respuestas de la cubierta de la Tierra en las distintas porciones del espectro electromagnético. Esta gran cantidad de datos, frecuentemente se ve limitada en la eficiencia para trabajarlos al tratarse de estudios que cubren grandes extensiones espaciales y temporales (Perilla y Mas 2020). Las plataformas computacionales en la nube son una forma eficiente para almacenar, acceder y analizar grandes conjuntos de datos en potentes servidores, lo que brinda una supercomputadora virtual para el usuario (Amani et al. 2020). Google Earth Engine es una plataforma basada en la nube creada en 2010, cuya función es proveer de recursos a los investigadores y usuarios para realizar análisis en bases de datos geoespaciales descentralizados. Esta plataforma, permite manejar una enorme cantidad de datos e información geoespacial en la nube sin necesidad de ocupar la memoria de la computadora del usuario, permitiendo así, hacer análisis en paralelo con cerca de 10.000 CPUs, lo que agiliza ampliamente la velocidad de procesamiento. GEE es, por lo tanto, una solución innovadora para el manejo de los datos masivos (“Big Data”), que permite afrontar problemas globales, dando resultados velozmente (Gorelick et al. 2017).Facultad de Ciencias Naturales y MuseoEditorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP)2025info:eu-repo/semantics/bookPartinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionCapitulo de librohttp://purl.org/coar/resource_type/c_3248info:ar-repo/semantics/parteDeLibroapplication/pdf80-84http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182508spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-34-2549-7info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/182320info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-10T12:52:35Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/182508Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-10 12:52:36.135SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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Existe una enorme cantidad de datos satelitales obtenidos a escala global recopilados por distintos sensores, que nos permite obtener información de distinta naturaleza como observaciones atmosféricas, modelos de elevación del terreno, datos climáticos, así como respuestas de la cubierta de la Tierra en las distintas porciones del espectro electromagnético. Esta gran cantidad de datos, frecuentemente se ve limitada en la eficiencia para trabajarlos al tratarse de estudios que cubren grandes extensiones espaciales y temporales (Perilla y Mas 2020). Las plataformas computacionales en la nube son una forma eficiente para almacenar, acceder y analizar grandes conjuntos de datos en potentes servidores, lo que brinda una supercomputadora virtual para el usuario (Amani et al. 2020). Google Earth Engine es una plataforma basada en la nube creada en 2010, cuya función es proveer de recursos a los investigadores y usuarios para realizar análisis en bases de datos geoespaciales descentralizados. Esta plataforma, permite manejar una enorme cantidad de datos e información geoespacial en la nube sin necesidad de ocupar la memoria de la computadora del usuario, permitiendo así, hacer análisis en paralelo con cerca de 10.000 CPUs, lo que agiliza ampliamente la velocidad de procesamiento. GEE es, por lo tanto, una solución innovadora para el manejo de los datos masivos (“Big Data”), que permite afrontar problemas globales, dando resultados velozmente (Gorelick et al. 2017). |
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