Gestión de datos espacio-temporales de imágenes satelitales

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.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola.; Argentin

Procesamiento eficiente de series de tiempo de raster espacio temporales en R

Ponencia presentada en LatinR 2019 – Segunda Conferencia Latinoamericana sobre el uso de R en Investigación + Desarrollo. Santiago de Chile, 25 al 27 de septiembre de 2019.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. 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 gran volumen de datos en forma de series de tiempo imágenes satelitales (STIS) plantea desafíos técnicos de almacenamiento y procesamiento. Numerosos paquetes de R ofrecen herramientas para su manejo con soporte para out-of-memory files y procesamiento en paralelo, permitiendo el procesamiento masivo de grandes bases de datos de STIS. Sin embargo, la mayoría de los desarrollos estadísticos de R tienen base matricial, y el dato debe ser convertido para poder ser procesado; transformación que generalmente ocurre en copias completas de los datos en memoria. El objetivo de este trabajo es comparar la eficiencia de dos estrategias de manejo y procesamiento en R de datos masivos de STIS convertidas a formato matricial en memory-maped files con soporte para procesamiento en paralelo.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina.Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. 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

Gestión de datos espacio-temporales de imágenes satelitales

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.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