[ca] Es presenta una tesi multidisciplinària en el context de la Ciència de la Informació Geogràfica on convergeixen sinèrgicament metodologies de la Geostadística, la Teledetecció, la Ciència Computacional i els Sistemes d'Informació Geogràfica amb l'objectiu d'estudiar i oferir noves solucions que permetin l'automatització de determinats algorismes d'anàlisi espacial i de processament d'imatges. L'automatització d'aquests algorismes està enfocada a possibilitar i millorar l'eficiència del processament massiu de grans volums de dades geospacials. L'automatització d'aquests processos està fonamentada en dos pilars principals: • L'aprofitament adequat de les metadades en la presa de decisions automàtiques. Aquestes metadades poden ser generades tant pel proveïdor de les dades originals com pels resultats intermedis derivats dels processos implicats en els algorismes estudiats. Aquest important rol de conductor dels processos d'anàlisi espacial afegeix a les metadades un component més geogràfic que altres usos més habituals com són les cerques sobre catàlegs. • L'estudi i adaptació específic de l'algorisme a l'automatització. S'ha analitzat i re- dissenyat cada algorisme fins aconseguir una solució automàtica que mantingui la màxima qualitat possible: kriging, anàlisis del variograma, interpoladors òptims, models de regressió multivariant o logística adequats i correccions radiomètriques. Addicionalment, l'automatització ha permès aplicar les metodologies de distribució de còmput entre diferents unitats de processament i reduir de forma significativa els temps d'execució (s'ha aconseguit speed-ups propers a 60 en algun cas, i propers a un comportament lineal en altres). Aquestes millores computacionals s'han dut a terme mitjançant la paral·lelització dels codis en llenguatge C i l'enviament de dades entre processadors mitjançant Message Passing Inteface (MPI) en un entorn d'elevades prestacions computacionals (HPC). Les automatitzacions s'han aplicat a diversos camps i a diversos tipus de dades, essent les sèries temporals d'imatges de Teledetecció el principal àmbit de recerca i aplicació. Per exemple, en aquesta tesi es proposa un mètode que millora la selecció d'imatges (reflectàncies de Terra MODIS) d'elevada qualitat respecte a la que només s'efectua en funció de les màscares de qualitat que acompanyen aquests productes. El nou mètode afegeix una anàlisi automàtica del variograma que detecta les possibles anomalies radiomètriques i geomètriques respecte un patró espacial tipus, definit també amb criteris geostadístics. Aconseguir corregir radiomètricament de forma automàtica imatges Landsat de diversos sensors en base a valors radiomètrics de referència des de polígons pseudo-invariants, també generats automàticament, és una altra de les fites d'aquesta tesi. Aquesta aportació permet processar llargues sèries temporals d'imatges d'elevada resolució espacial per a àmbits geogràfics extensos amb un elevat rigor radiomètric i, per tant, obre la porta a realitzar anàlisis del territori amb un nivells de detall fins ara no viables. Finalment, en el camp de la compressió amb pèrdua d'imatges de Teledetecció s'ha realitzat aportacions que afegeixen una visió més espacial (i per tant territorial) sobre visions més clàssiques en l'àmbit general del tractament d'imatges. La compressió d'imatges és una de les metodologies àmpliament acceptades avui per a gestionar de forma eficient grans volums de dades i, altre cop, l'anàlisi geostadística ha permès conduir les compressions cap a resultats que conservin millor les propietats espacials de les imatges comprimides.

[en] This is a multidisciplinary thesis in Geographical Information Science. Methodologically, it draws on Geostatistics, Remote Sensing, Computer Science and Geographical Information Systems. The thesis studies certain algorithms for spatial analysis and image processing, and proposes new ways of automatize them. This automatization is meant to enable and improve the efficiency of massive processing of big geospatial data. The automatization of these processes is based on: 1) The use of metadata in automated decision making. This metadata can be generated either by the supplier of the original data or by the intermediate results derived from the processes involved in the algorithms. Allowing them to drive the processes of spatial analysis, gives metadata a geographic dimension that is missing in more common uses, such as catalogue search. 2) The study and specific adaptation of the algorithm to automatization. Each algorithm has been studied and redesigned to achieve an automatic solution while preserving the highest possible quality: kriging, variogram analysis, optimal interpolation, multivariant or logistic regression models, and radiometric corrections. In addition, automatization allows us to distribute computing amongst different processing units, significantly reducing execution time (speed-ups close to 60 have been achieved in some instances, while in others behaviour was nearly linear). These computational improvements result from parallel programming in C language and from sending data between processors through Message Passing Interface (MPI) in a High Performance Computing (HPC) environment. Automatization has been applied to various fields and various types of data, first and foremost to temporal series of Remote Sensing images, our main domain of research and application. For example, this thesis proposes a method that improves the selection of high quality images (Terra MODIS reflectance) with regard to the selection based on the quality masks accompanying these products. The new method adds an automatic variogram analysis capable of detecting possible radiometric and geometric anomalies with respect to a spatial pattern type, defined with geostatistical criteria. Another aim of this thesis is to automatize the radiometric correction of Landsat images from various sensors, on the basis of radiometric reference values from pseudo-invariant polygons that are also automatically generated. This contribution makes it possible to process long temporal series of high spatial resolution images covering large geographic areas, and to do so with high radiometric accuracy. This could be applied to geographical analysis at a level of detail not feasible until now. Finally, in the field of lossy compression for Remote Sensing images, the thesis proposes a view that is more spatial (and therefore geographical) than more traditional views in the domain of image processing. Image compression is widely accepted today as a methodology to efficiently manage big data. Here again, geostatistical analysis has allowed us to compress images with a minimum loss of their spatial properties.