Descrição

Refere-se ao gerenciamento e análise de dados raster que possuem mais do que as dimensões espaciais X e Y. Tipicamente, incluem dimensões como tempo, profundidade/altura vertical, ou diferentes variáveis/bandas medidas no mesmo local e tempo. Esses dados são frequentemente armazenados em formatos como NetCDF, HDF, GRIB ou como um Mosaico Dataset configurado com dimensões.

Funções Principais / Ferramentas

• Suporte a Formatos Multidimensionais: Capacidade de ler, escrever e processar formatos comuns como NetCDF (Network Common Data Form), HDF (Hierarchical Data Format) e GRIB (Gridded Binary - comum em meteorologia).
• Modelo de Dados Multidimensional: Estruturas de dados GIS (ex: Raster Multidimensional em ArcGIS, Mosaic Datasets com dimensões) que armazenam dados como "fatias" (slices) ao longo das dimensões definidas (ex: uma fatia para cada passo de tempo, uma para cada nível de profundidade).
• Seleção e Visualização por Dimensão: Ferramentas para selecionar e visualizar fatias específicas ou agregar dados ao longo de uma dimensão (ex: visualizar a temperatura média ao longo do tempo, mostrar a salinidade em uma profundidade específica). Integração com o controle de tempo (TM).
• Processamento e Análise Multidimensional: Ferramentas que operam sobre os dados considerando suas múltiplas dimensões:
  • Aggregate: Calcular estatísticas (média, soma, máx, min) ao longo de uma dimensão (ex: média anual de temperatura a partir de dados mensais).
  • Anomaly Calculation: Calcular a diferença de cada fatia em relação a uma média ou linha de base (ex: anomalia de temperatura mensal).
  • Trend Analysis: Calcular tendências lineares ou outras nos valores ao longo de uma dimensão (geralmente tempo) para cada pixel.
  • Aplicação de funções raster (Map Algebra) em todas as fatias ou em fatias selecionadas.
• Criação e Gerenciamento: Ferramentas para criar rasters multidimensionais a partir de múltiplos rasters individuais (cada um representando uma fatia) ou para modificar as dimensões de um arquivo existente.

Exemplos Comuns

Analisar dados de modelos climáticos (temperatura, precipitação) que variam no espaço (X, Y) e no tempo. Processar dados oceanográficos (temperatura, salinidade) que variam em X, Y, profundidade (Z) e tempo. Analisar séries temporais de imagens de satélite (ex: NDVI mensal ao longo de vários anos) para detecção de mudanças na vegetação. Visualizar e analisar dados de modelos atmosféricos com múltiplas variáveis em diferentes níveis de pressão/altitude. Gerenciar dados de saída de modelos numéricos complexos que possuem múltiplas dimensões.