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Gestión de datos espacio - temporales de imágenes satelitales

Por: Castillo Moine, M. A. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Buenos Aires, Argentina. CONICET – Universidad de Buenos Aires. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Buenos Aires, Argentina.
Colaborador(es): Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría. Córdoba, Argentina. CONICET. Córdoba, Argentina.
ISSN: 0327-6244.Tipo de material: Artículos y capítulos. Recurso electrónico.Tema(s): SIG | MODIS | SERIES DE TIEMPO DE IMÁGENES SATELITALES | DIVIDIR-APLICAR-COMBINAR | PROTOCOLO DE GESTIÓN DE DATOS | PROCESAMIENTO EN PARALELO | GIS | MODIS | SATELLITE IMAGE TIME SERIES | DIVIDE-APPLY-COMBINE | DATA MANAGEMENT PROTOCOL | PARALLEL PROCESSING | Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea | LINK AL EDITOR En: Agriscientia vol.36, no.2 (2019), p.67-80, grafs., mapasResumen: 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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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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