Gestión de datos espacio-temporales de imágenes satelitales

Abstract

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.