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

Bài viết 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.

Từ khóa: Dữ liệu không gian lớn, Phần mềm xử lý dữ liệu, Điện toán đám mây, Dữ liệu quan sát Trái đất, Tập dữ liệu hình ảnh vệ tinh