El sistema de procesamiento en línea de grandes datos de teledetección respaldado por una plataforma en la nube proporciona un soporte eficiente para aplicaciones innovadoras en múltiples campos de imágenes de teledetección. Sin embargo, los sistemas de bases de datos existentes responden con lentitud a las consultas espacio-temporales sobre metadatos de millones de imágenes, lo que dificulta cumplir con los requisitos temporales del sistema de procesamiento en línea. Las consultas espacio-temporales grandes y complejas se han convertido en un cuello de botella en el rendimiento del análisis de imágenes de teledetección. Este artículo propone un método eficiente de indexación y optimización de consultas espacio-temporales que combina la división en mallas bidimensional y tridimensional. El método primero realiza una coincidencia del rango de consulta inicial basada en la división en mallas bidimensional, y sobre esta base, combinando la condición temporal, convierte algunas celdas de la malla en celdas tridimensionales para mejorar la eficiencia de ejecución de la consulta. Se construyen recursivamente las celdas globales de la malla y se utiliza la codificación Z-order para mapear las celdas en índices enteros unidimensionales, logrando transformar consultas espacio-temporales en consultas por rangos de codificación. Además, se diseña un mecanismo de particionamiento de consultas basado en la localidad espacio-temporal de la malla para soportar la ejecución paralela de tareas de consulta. Este método se implementó en MongoDB y PostGIS y se realizaron experimentos comparativos de rendimiento con los índices nativos del sistema, reduciendo el tiempo de consulta en un 93.11% y 88.02% respectivamente. Actualmente, esta solución tecnológica se ha integrado en el sistema EarthDataMiner de la plataforma de grandes datos SDG publicada por el Centro Internacional de Investigación en Big Data para el Desarrollo Sostenible y se ofrece como servicio.

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