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analisi di big geospatial data

Come lavorare con BIG Geospatial Data

Home » Blog » Come lavorare con BIG Geospatial Data

11 Settembre 2019 //  by Oikos Engineering//  Lascia un commento

Non è raro che i dati geospaziali diventino importanti, specialmente quando si ha a che fare con dati raster. Alcuni gigabyte di dati sono molto comuni e la maggior parte dei software desktop GIS (come ArcGIS e QGIS ecc.) sono, in genere, in grado di gestire così tanti dati.

E se i dati diventassero davvero enormi? Come Terabyte o Petabyte?

Ad esempio quando devi lavorare con mosaici di immagini multispettrali o iperspettrali ad alta risoluzione su scala nazionale o continentale. In questi casi la dimensione del set di dati può essere di terabyte o persino di petabyte e i software GIS convenzionali non sono in grado di gestire facilmente una così grande quantità di dati.

Ecco alcuni degli strumenti e delle tecnologie utili in questi casi:

Indice dei Contenuti

  • Google BigQuery GIS
  • SpatialHadoop
  • Google Earth Engine
  • Non esiste uno “strumento per dominarli tutti”

Google BigQuery GIS

Google BigQuery è uno strumento di Google utilizzato per il data warehousing e l’esecuzione di analisi su set di dati di grandi dimensioni. Fortunatamente, viene fornito con un’estensione spaziale chiamata Bigquery GIS. Essa ha i suoi limiti, ad esempio, funziona solo con WGS 84 Projection (EPSG: 4326) e non ha le stesse capacità di altri database GIS open source (come PostGIS).

SpatialHadoop

Apache Hadoop è una raccolta di utilità software open source che facilitano l’utilizzo di una rete di molti computer per risolvere problemi che implicano enormi quantità di dati e calcolo. Viene inoltre fornito con un’estensione geospaziale nota come SpatialHadoop.

SpatialHadoop utilizza l’indicizzazione geospaziale tradizionale come R-tree, Grid, ecc.

Google Earth Engine

Abbiamo riservato il meglio per ultimo. Google Earth Engine è senza dubbio uno dei migliori e più semplici strumenti per l’elaborazione dei dati geospaziali. Dispone di Petabyte di immagini open source dai satelliti di telerilevamento e continua a inglobare i loro feed in tempo reale e puoi semplicemente usarli senza scaricare nulla.

Inoltre li elabora per creare altri set di dati.

Earth Engine viene fornito con una miriade di set di dati già disponibili e puoi inoltre eseguire la matematica di bande e / o utilizzare altre funzioni per manipolare questi set di dati in base alle tue esigenze. Ti consente anche di caricare e manipolare i tuoi set di dati all’interno della semplice piattaforma.

La cosa migliore di Earth Engine è che si tratta di uno strumento completamente gratuito per scopi di ricerca e non commerciali. Se conosci Python o Javascript, puoi facilmente iniziare a lavorare con esso. Puoi anche preparare livelli in tempo reale e aggiungerli a Google Maps, così da creare emozionanti mappe Web con l’ausilio di Google Earth Engine.

Questo tool può essere utilizzato al fine di monitorare le inondazioni, la vegetazione e i cambiamenti in essa e per monitorare anche le piogge e la neve. E per fare tutto questo, non è mai necessario scaricare tonnellate di immagini satellitari sul proprio computer. Ci si può avvalere di Google Earth Engine, inoltre, anche per poter analizzare diversi fenomeni come inondazioni, deforestazione e incendi boschivi, e tanti altri fenomeni di questo genere.

Non esiste uno “strumento per dominarli tutti”

I problemi del mondo reale sono complessi e variano l’uno dall’altro, così come la natura dei set di dati necessari per gestirli. Non è possibile puntare a uno strumento o tecnologia e dire che può aiutare con tutti i set di dati. L’opzione da scegliere dipende sempre da ciò che si desidera ottenere e in molti casi è necessario utilizzare una combinazione di strumenti, tecnologie e tecniche diverse in modo da raggiungere il proprio obiettivo.

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Categoria: Database, NewsTag: ArcGIS, Big Data, Geodatabase, GIS, Machine Learning, QGIS, WebGIS

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