Modelo semántico para la integración y análisis de imágenes multiespectrales de satélite y sus metadatos

Abstract

En el campo del Remote Sensing se está empezando a investigar el uso de ontologías para la integración de la gran cantidad de datos que se producen. No obstante, todavía no se han generado ontologías ni modelos semánticos comúnmente aceptados que den soporte a dicha investigación. El proyecto Green-Senti del I Plan Propio Smart Campus de la Universidad de Málaga requiere un modelo semántico que permita la consolidación, integración y enlazado de un gran volumen y variedad de datos derivados del análisis Big Data de productos de imágenes multiespectrales de satélite para la Observación de la Tierra, como por ejemplo, Sentinel-2. Este Trabajo de Fin de Grado aborda, en primera instancia, una parte de esta necesidad a través de la propuesta de un modelo semántico dfinido mediante una ontología OWL que pueda ser utilizado para la consolidación, integración, razonamiento y enlazado de datos y metadatos de productos de imágenes multiespectrales del satélite Sentinel-2 del programa Copérnico de la Agencia Espacial Europea (ESA). Con este objetivo se ha diseñado una ontología OWL y se han generado dos repositorios RDF en Stardog para almacenar las tripletas que representan todos los datos disponibles como parte del proyecto Green-Senti. Además se ha ampliado la API del proyecto Green- Senti para permitir consultas SPARQL a los repositorios RDF generados. Por último, se presentan casos de usos para validar la utilidad del módulo semántico propuesto.