Podatkovna kocka u kontekstu daljinskog očitavanja odnosi se na trodimenzionalni niz geoprostornih podataka, koji se obično sastoji od više pojaseva multispektralnih ili hiperspektralnih Slika prikupljenih pomoću satelita ili zrakoplova. Svaki sloj u podatkovnoj kocki predstavlja drugačiji spektralni pojas, a svaki piksel u sloju sadrži mjerenje refleksije ili emisije u tom pojasu. Podatkovne kocke omogućuju analizu i interpretaciju Zemljine površine i atmosfere pružajući sveobuhvatan pogled na spektralne karakteristike promatranog područja. Naširoko se koriste u različitim primjenama, kao što je kartiranje korištenja zemljišta i pokrova zemlje, analiza vegetacije, istraživanje minerala i praćenje atmosfere. Kockama podataka može se manipulirati i analizirati pomoću specijaliziranih softverskih alata i tehnika, kao što su obrada slike i algoritmi strojnog učenja, kako bi se izvukle korisne informacije i generirali uvid. Jedna od primarnih prednosti korištenja podatkovnih kocki za otkrivanje promjena je njihova sposobnost hvatanja i prostornih i vremenskih informacija. To omogućuje analitičarima ne samo identificiranje promjena na određenoj lokaciji, već i praćenje kako su se te promjene razvijale tijekom vremena. Postoji nekoliko različitih tehnika koje se mogu koristiti za analizu podatkovnih kocki za otkrivanje promjena, uključujući analizu razlika, segmentaciju slike i klasifikaciju slike. Stoga će glavni cilj ovog magistarskog rada biti usmjeren na prostorno -vremensku analizu za otkrivanje promjena u Hrvatskoj. Koristit će se slike iz više izvora (npr. Sentinel-1, Sentinel-2) kao podaci spremni za analizu (ARD) iz podatkovne kocke za prostorno-vremensku analizu daljinskog očitavanja i otkrivanje promjena jer omogućuju analitičarima praćenje i razumijevanje evoluciju promjena u krajoliku tijekom vremena.