Los datos espaciales de series temporales son conjuntos de datos donde cada ubicación tiene valores a lo largo del tiempo: pilas de imágenes, redes climáticas, redes de sensores o encuestas repetidas. Requieren modelos y almacenamiento que respeten tanto la dependencia espacial como la autocorrelación temporal. El procesamiento incluye el enmascaramiento de calidad, la agregación temporal, la eliminación de tendencias, la detección de anomalías y la caracterización de eventos. Las visualizaciones como los múltiplos pequeños, los mapas animados y los cubos de espacio-tiempo ayudan a los usuarios a comprender los patrones.