Đánh giá biến động lớp phủ thực vật dựa trên phân tích chuỗi thời gian với Apache Spark và RasterFrames

Tóm tắt

Dữ liệu không gian lớn có khối lượng lớn và phức tạp, không thể được thu thập, quản lý và xử lý bằng các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống trong thời gian ngắn. Các nền tảng xử lý dữ liệu này trong nhiều trường hợp chỉ giới hạn ở dữ liệu vectơ. Tuy nhiên, dữ liệu raster được tạo ra bởi các cảm biến trên số lượng lớn vệ tinh hiện nay cần được xử lý song song trên môi trường cụm. Bài báo giới thiệu phương pháp xử lý dữ liệu ảnh vệ tinh sử dụng thư viện RasterFrames trên nền tảng Apache Spark. Thư viện RasterFrames xử lý dữ liệu raster cho Python, Scala và SQL, mang sức mạnh của Spark DataFrames vào việc truy cập dữ liệu quan sát Trái đất (Earth Observation), điện toán đám mây và khoa học dữ liệu. Trong phần thực nghiệm, chỉ số thực vật NDVI và sự thay đổi giá trị trung bình của NDVI theo chuỗi thời gian đã được tính toán để chỉ ra sự biến đổi lớp phủ thực vật tại khu vực tỉnh Phú Thọ từ năm 2013÷2015. Các kết quả này sẽ là nguồn dữ liệu tham khảo trong đánh giá sự biến đổi về thời tiết, khí hậu, môi trường của khu vực nghiên cứu trong khoảng thời gian đó.