Assessing Data Volume Redundancy in the Sentinel-2 Tiling Grid System

Abstract

Gitterbasierte räumliche Referenzsysteme bilden die Grundlage für den effizienten Umgang mit Rasterdaten der Erdbeobachtung. Durch die Abbildung und Unterteilung der Erdoberfläche in regelmäßige, planare Gitter und Kacheln ermöglichen sogenannte Tiling Grid Systems (TGS) eine einheitliche Georeferenzierung, vereinfachen die Verwaltung umfangreicher Datensätze und unterstützen die Erstellung raumzeitlicher Datenwürfel. Dadurch wird der effiziente Zugriff auf Erdbeobachtungsdaten sowie deren Verarbeitung und Integration über verschiedene Zeiträume und Sensorsysteme hinweg erleichtert. Die Sentinel-2 (S-2) Mission nutzt ein solches TGS, das auf den Universal Transverse Mercator Projektionen und Kacheln des Military Grid Reference Systems basiert. Allerdings führt dieses Design zu einer erheblichen Überlappung von Kacheln, wodurch bestimmte Regionen der Erdoberfläche mehrfach abgebildet werden. Diese Redundanz erzeugt Datenduplikate, was den Bedarf an Speicherplatz, Rechenressourcen und Übertragungskapazitäten erhöht und letztlich die Gesamteffizienz der Nutzung von S-2 Daten verringert. Diese Arbeit quantifiziert die durch das S-2 TGS verursachten Redundanzen über globalen Landmassen anhand von S-2 Datensätzen. Dazu werden die Datensätze sowohl im S-2 TGS also inklusive Redundanzen als auch in einem nahezu redundanzfreien Referenzsystem Redundanzen gespeichert. Durch den Vergleich der dabei entstehenden Datenvolumina wird die Effizienz des Systems bewertet. Verschiedene Datensätze mit unterschiedlichen Eigenschaften sowie mehrere Analyseszenarien werden eingesetzt, um den Einfluss von Datentypen und geografischen Regionen auf das Ausmaß der Redundanz zu untersuchen. Die Ergebnisse bestätigen frühere Studien basierend auf Land-flächenberechnungen und zeigen, dass das S-2 TGS zu einem erheblichen Mehraufwand von bis zu 32% an zusätzlichem Datenvolumen führen kann. Diese Erkenntnisse verdeutlichen die Notwendigkeit optimierter räumlicher Referenzsysteme, um den steigenden Anforderungen an die Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung moderner Erdbeobachtungsdaten gerecht zu werden.

Grid-based spatial reference systems serve as fundamental frameworks for the efficient handling of Earth Observation (EO) raster imagery. By projecting and partitioning the Earth’s surface onto regular planar grids and tiles, such Tiling Grid Systems (TGS) enable consistent georeferencing, simplify the management of large datasets, and support the creation of spatio-temporal datacubes. This facilitates efficient access, processing, and integration of EO data across different timeframes and sensors. The Sentinel-2 (S-2) mission employs a TGS based on the Universal Transverse Mercator projections and Military Grid Reference System tiles. However, its design results in significant overlapping tile coverage, causing regions of the Earth’s surface to be mapped multiple times. This redundancy leads to data duplication, increasing storage, processing, and dissemination demands, which ultimately reduces the efficiency of S-2 imagery usage. The objective of this thesis is to quantify the extent of this redundancy across global landmasses using S-2 datasets. By assessing the volumes of the datasets stored in both the S-2 TGS, including data duplicates, and in a reference framework nearly free of redundancy, the system’s efficiency is evaluated through direct comparison. Datasets with varying properties and different experimental setups are employed to investigate how redundancy depends on the type of data as well as geographic regions. The results align with previous studies based on land surface area calculations and reveal that the S-2 TGS causes substantial overheads of up to 32% additional data volume. These findings underscore the necessity of optimised spatial reference frameworks to support the increasing requirements of modern EO data.