Spatio-temporal data managment of satellite imagery

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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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Castillo Moine, Matías Alejandro, Balzarini, Mónica Graciela
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Ciencias Agropecuarias. Área de Difusión Científica 2019
Materias:
GIS
MODIS
satellite image time series,
divide-apply-combine,
data management protocol
parallel processing
SIG
Series de tiempo de imágenes satelitales
dividir-aplicar-combinar
procesamiento en paralelo
protocolo
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/agris/article/view/23410
Aporte de:
Revistas de la UNC de Universidad Nacional de Córdoba
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description 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.
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