Resultado da Pesquisa
A expressão de busca foi <related:sid.inpe.br/marte2/2017/10.27.15.38.20-0:en:title:2:data observation earth opensearch:exploring opensearch extension disseminate earth observation data:>.
28 referências similares foram encontradas(inclusive a original) buscando em 22 dentre 22 Arquivos
(este total pode incluir algumas duplicatas - para ver a conta certa clique no botão Mostrar Todas).
As 10 mais recentes estão listadas abaixo.
Data e hora local de busca: 16/05/2024 07:47.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3PSMC66
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2017/10.27.15.38.19
Última Atualização2017:10.27.15.38.19 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2017/10.27.15.38.20
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.10.51 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00088-1
Rótulo59344
Chave de CitaçãoVinhasZagl:2017:ExOpEx
TítuloExploring the OpenSearch extension to disseminate Earth Observation Data
FormatoInternet
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1539 KiB
2. Contextualização
Autor1 Vinhas, Lubia
2 Zaglia, Matheus Cavassan
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHM4
Grupo1 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 lubia.vinhas@inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data28-31 maio 2017
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas6022-6027
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2017-10-27 15:38:20 :: banon -> administrator ::
2017-10-30 16:17:47 :: administrator -> banon :: 2017
2017-12-14 18:06:20 :: banon -> administrator :: 2017
2018-06-06 03:10:51 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThe usage of Earth observation data, produced and managed by space agencies around the world, is extremely important in many areas of application, however the access is not always easy or simple. Space agencies adopt different forms for the provision of their data, so that users have to understand and be able to interact with different technologies and different catalogs. More recently, international organizations that bring together different space agencies have sought to set standards, specifications and best practices for building catalogs that are more simple and interoperable. This work aims to apply the standard specifications of the OpenSearch in the Earth observation data produced by INPE in order to make its dissemination simpler and more standardized.
ÁreaSRE
TipoServiços e tecnologias espaciais
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Fonds > SBSR > SBSR 18 > Exploring the OpenSearch...
Arranjo 2urlib.net > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 18 > Exploring the OpenSearch...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Exploring the OpenSearch...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PSMC66
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3PSMC66
Idiomaen
Arquivo Alvo59344.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS
8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.44 1
sid.inpe.br/marte2/2017/09.25.14.55 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3MTN3JN
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2016/12.05.19.23.08
Última Atualização2016:12.07.15.29.18 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2016/12.05.19.23.09
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.26.19 (UTC) administrator
DOI10.1145/3006386.3006393
ISBN9781450345811
Rótulolattes: 6187040703676041 6 CamaraAsRiFeLlVi:2016:BiEaOb
Chave de CitaçãoCâmaraAsRiFeLlVi:2016:BiEaOb
TítuloBig earth observation data analytics
FormatoDVD
Ano2016
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho371 KiB
2. Contextualização
Autor1 Câmara, Gilberto
2 Assis, Luiz Fernando Ferreira Gomes
3 Ribeiro, Gilberto
4 Ferreira, Karine Reis
5 Llapa, Eduardo
6 Vinhas, Lúbia
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
5
6 8JMKD3MGP5W/3C9JHM4
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
6 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 gilberto.camara@inpe.br
2 luizffga@dpi.inpe.br
3
4 karine.ferreira@inpe.br
5 eduardo.llapa@inpe.br
6 lubia.vinhas@inpe.br
Nome do EventoACM SIGSPATIAL International Workshop, 5
Localização do EventoBurlingame, CA, USA
Data31 oct - 03 nov.
Páginas1
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2016-12-07 15:29:18 :: lattes -> administrator :: 2016
2016-12-13 00:36:14 :: administrator -> lattes :: 2016
2016-12-22 16:38:41 :: lattes -> administrator :: 2016
2018-06-04 23:26:19 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveEarth Observation
Array Databases
Big Data Analytics
ResumoEarth observation satellites produce petabytes of geospatial data. To manage large data sets, researchers need stable and efficient solutions that support their analytical tasks. Since the technology for big data handling is evolving rapidly, researchers find it hard to keep up with the new developments. To lower this burden, we argue that researchers should not have to convert their algorithms to specialised environments. Imposing a new API to researchers is counterproductive and slows down progress on big data analytics. This paper assesses the cost of research-friendliness, in a case where the researcher has developed an algorithm in the R language and wants to use the same code for big data analytics. We take an algorithm for remote sensing time series analysis on compare it use on map/reduce and on array database architectures. While the performance of the algorithm for big data sets is similar, organising image data for processing in Hadoop is more complicated and time-consuming than handling images in SciDB. Therefore, the combination of the array database SciDB and the R language offers an adequate support for researchers working on big Earth observation data analytics.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Big earth observation...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Big earth observation...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3MTN3JN
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3MTN3JN
Idiomaen
Arquivo Alvocamara_big.pdf
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.44 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url usergroup volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4AQ9225
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2024/02.23.14.02   (acesso restrito)
Última Atualização2024:02.23.14.02.37 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2024/02.23.14.02.37
Última Atualização dos Metadados2024:04.17.08.12.12 (UTC) administrator
DOI10.1080/17538947.2024.2313099
ISSN1753-8947
Chave de CitaçãoGomesQueFerPebBar:2024:ToBiEa
TítuloBrazil Data Cube Workflow Engine: a tool for big Earth observation data processing
Ano2024
MêsDec.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2287 KiB
2. Contextualização
Autor1 Gomes, Vitor Conrado F.
2 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
3 Ferreira, Karine Reis
4 Pebesma, Edzer
5 Barbosa, Cláudio Clemente Faria
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JGSB
Grupo1
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4
5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Westfalische Wilhelms University
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 vconrado@gmail.com
2 gilberto.queiroz@inpe.br
3 karine.ferreira@inpe.br
4
5 claudio.barbosa@inpe.br
RevistaInternational Journal of Digital Earth
Volume17
Número1
Páginase2313099
Nota SecundáriaA2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA B3_GEOCIÊNCIAS
Histórico (UTC)2024-02-23 14:03:15 :: simone -> administrator :: 2024
2024-04-17 08:12:12 :: administrator -> simone :: 2024
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveBig data
Earth observation data
spatial data infrastructure
openEO
workflow orchestration
ResumoEarth Observation (EO) satellites have produced vast image collections that are freely accessible to society. However, handling these images often surpasses the capabilities of traditional hardware and software for EO data storage and processing, posing challenges for traditional Spatial Data Infrastructure (SDI). To overcome these challenges, innovative cloud computing and distributed systems have been developed, such as matrix databases, MapReduce systems, and web services. These technologies are now integrated into leading-edge platforms, forming a new generation of SDI for big EO data. These platforms have different characteristics in terms of governance, technologies, data access, infrastructure abstractions, data processing, and flexibility to extend their functionality. Our work contributes to the area of SDI for big EO data by proposing a server-side data-processing tool called Brazil Data Cube Workflow Engine (BDC-WE), based on workflow orchestration approach. BDC-WE provides a high-level interface using the openEO API for big EO data accessing and processing, allowing SDI maintainers to easily describe sequences of processes and integrate new algorithms. The architecture proposed in this study was implemented and the prototype was evaluated in two case studies described in this paper.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > LabISA > Brazil Data Cube...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Brazil Data Cube...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 23/02/2024 11:02 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoBrazil Data Cube Workflow Engine  a tool for big Earth observation data processing.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/439EAFB
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 1
sid.inpe.br/bibdigital/2020/09.18.00.06 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.57 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/48QKERL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/03.30.19.42
Última Atualização2023:06.15.12.41.01 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/03.30.19.42.36
Última Atualização dos Metadados2023:06.29.18.22.54 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18683-TDI/3307
Chave de CitaçãoGomes:2023:ToBiEa
TítuloBrazil Data Cube Workflow Engine: a tool for big earth observation data processing
Título AlternativoBrazil Data Cube Workflow Engine: uma ferramenta para processamento de grandes volumes de dados de observação da Terra
CursoCAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2023
Data2023-03-29
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas95
Número de Arquivos2
Tamanho15790 KiB
2. Contextualização
AutorGomes, Vitor Conrado Faria
BancaKorting, Thales Sehn (presidente)
Gomes, Karine Reis Ferreira (orientadora)
Queiroz, Gilberto Ribeiro de (orientador)
Barbosa, Cláudio Clemente Faria
Campelo, Cláudio Elízio Calazans
Cogo, Vinícius Vielmo
Endereço de e-Mailvconrado@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2023-03-30 19:43:39 :: vconrado@gmail.com -> administrator ::
2023-03-31 18:08:33 :: administrator -> pubtc@inpe.br ::
2023-03-31 18:09:05 :: pubtc@inpe.br -> vconrado@gmail.com ::
2023-05-02 10:53:36 :: vconrado@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2023-06-21 18:25:30 :: pubtc@inpe.br -> simone ::
2023-06-21 18:25:50 :: simone :: -> 2023
2023-06-21 18:26:05 :: simone -> administrator :: 2023
2023-06-29 18:22:54 :: administrator -> :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavebig data
directed acyclic graphs
open data cube
OpenEO
dagster
grafos acíclicos dirigidos
open data cube
OpenEO
grandes volumes de dados
dagster
ResumoEarth Observation (EO) satellites have produced large amounts of geospatial data that are freely available to society and researchers. Handling these data often exceeds the capabilities of the hardware and software traditionally used for storing and processing EO data. This scenario presents challenges for traditional Spatial Data Infrastructure (SDI) to properly store, process, disseminate, and analyze big data sets. To meet these demands, new technologies based on cloud computing and distributed systems, such as matrix database systems, MapReduce systems, and web services, have been proposed and developed. These technologies are now being integrated into leading-edge platforms to support a new generation of SDI for big EO data. These platforms have different characteristics in terms of governance, technologies used, data access, infrastructure abstractions, data processing, and flexibility to extend their functionality. In general, we observed that the greater the degree of abstraction given to the scientist, the greater the difficulty in providing flexibility in data-processing approaches. This thesis contributes to the area of spatial data infrastructure through the evaluation and analysis of available EO data processing and analysis platforms as well as a server-side EO data processing architecture that provides an abstraction of access and processing of EO data for users and the possibility of including algorithms and access and processing techniques by SDI maintainers. The main idea was to build a framework based on workflow orchestration tools integrated with a high-level API for user interaction. This tool allows the configuration of processes and the extension of previously defined data models. Furthermore, the interface between the processing services and the user is executed through the OpenEO API, which establishes a standard for accessing, manipulating and processing EO data. The architecture proposed in this thesis was implemented and applied in two case studies. RESUMO: Satélites de observação da Terra (Earth Observation - EO) têm produzido grandes quantidades de dados geoespaciais que estão disponíveis gratuitamente para a sociedade e pesquisadores. Frequentemente, a manipulação desses dados excedem as capacidades de hardware e software tradicionalmente usados para o armazenamento e processamento de dados de EO. Este cenário traz desafios para as infraestruturas tradicionais de dados espaciais (SDI) para armazenar, processar, disseminar e analisar adequadamente esses conjuntos de big data. Para atender a essas demandas, novas tecnologias foram propostas e desenvolvidas, baseadas em computação em nuvem e sistemas distribuídos, como sistemas de banco de dados matriciais, sistemas MapReduce e serviços web, para acessar e processar esses volumes de dados. Atualmente, essas tecnologias vêm sendo integradas em plataformas de ponta para suportar uma nova geração de SDI para grandes volumes de dados de EO. Essas plataformas apresentam diferentes características em relação à governança, tecnologias utilizadas, acesso aos dados, abstrações de infraestrutura, dados e processamento e quanto à flexibilidade de extensão de suas funcionalidades. De maneira geral, observamos que quanto maior o grau de abstração entregue ao cientista, maior a dificuldade em fornecer flexibilidade nas abordagens de processamento de dados. Essa tese contribui para a área de infraestrutura de dados espaciais por meio da avaliação e análise de plataformas de processamento e análise de dados de EO disponíveis e pela proposição de uma arquitetura de processamento de dados de EO no lado do servidor que fornece, aos usuários, abstração de acesso e processamento de dados. Essa arquitetura é estruturada na forma de um framework baseado em ferramentas de orquestração de workflows, integrado com uma API de alto nível para a interação com os usuários. Essa ferramenta permite a configuração de processamentos e a extensão dos modelos de dados previamente definidos. Além disso, a interface entre os serviços de processamento e o usuário é feita por meio da OpenEO API, a qual estabelece um padrão para o acesso, manipulação e processamento de dados de EO. A arquitetura proposta nesta tese foi implementa e aplicada em dois estudos de caso.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Brazil Data Cube...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Brazil Data Cube...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
originais/@4primeirasPaginas.pdf 15/06/2023 08:53 174.3 KiB 
originais/Defesa.pdf 03/05/2023 16:43 124.4 KiB 
originais/Tese_BDCWE_v2.pdf 03/05/2023 15:58 15.3 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
autorizacao.pdf 15/06/2023 09:41 638.4 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/48QKERL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/48QKERL
Idiomaen
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriospubtc@inpe.br
simone
vconrado@gmail.com
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/46KUES5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 2
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/45249NE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.01.19.32   (acesso restrito)
Última Atualização2021:07.01.19.32.17 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.01.19.32.17
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.23.14.01 (UTC) administrator
DOI10.5194/isprs-annals-V-4-2021-153-2021
ISSN0924-2716
Chave de CitaçãoGomesCarQueFerSan:2021:AcPrBr
TítuloAccessing and processing brazilian Earth observation data cubes with the open data cube platform
Ano2021
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhoconference paper
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho10045 KiB
2. Contextualização
Autor1 Gomes, Vitor Conrado Faria
2 Carlos, Felipe Menino
3 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
4 Ferreira, Karine Reis
5 Santos, Rafael
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
Grupo1 CAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
2 CAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 gilberto.queiroz@inpe.br
4 karine.ferreira@inpe.br
RevistaISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Volume4
Páginas153-159
Nota SecundáriaA1_GEOCIÊNCIAS A2_INTERDISCIPLINAR A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B1_ENGENHARIAS_IV B1_BIODIVERSIDADE C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2021-07-01 19:32:17 :: simone -> administrator ::
2021-07-01 19:32:18 :: administrator -> simone :: 2021
2021-07-01 19:32:29 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 23:14:01 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveSpatial Data Infrastructure
Big Earth Observation Data
Data Cube
STAC
ResumoRecently, several technologies have emerged to address the need to process and analyze large volumes of Earth Observations (EO) data. The concept of Earth Observations Data Cubes (EODC) appears, in this context, as the paradigm of technologies that aim to structure and facilitate the way users handle this type of data. Some projects have adopted this concept in developing their technologies, such as the Open Data Cube (ODC) framework and the Brazil Data Cube (BDC) platform, which provide opensource tools capable of managing, processing, analyzing, and disseminating EO data. This work presents an approach to integrate these technologies through the access and processing of data products from the BDC platform in the ODC framework. For this, we developed a tool to automate the process of searching, converting, and indexing data between these two systems. Besides, four ODC functional modules have been customized to work with BDC data. The tool developed and the changes made to the ODC modules expand the potential for other initiatives to take advantage of the features available in the ODC.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Accessing and processing...
Arranjo 2urlib.net > Produção a partir de 2021 > CGCT > Accessing and processing...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Accessing and processing...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 01/07/2021 16:32 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvogomes_accessing.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPCW/46KUES5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 1
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/49SLQF8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/09.25.12.10
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/09.25.12.10.37
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.16.47 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Rótuloself-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR
Chave de CitaçãoFerreiraQueiMaruCost:2023:BuEaOb
TítuloBuilding Earth Observation Data Cubes on AWS
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
2. Contextualização
Autor1 Ferreira, Karine Reis
2 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
3 Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
4 Costa, Raphael Willian da
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 karine.ferreira@inpe.br
2 gilberto.queiroz@inpe.br
3 rennan.marujo@inpe.br
4 raphael.costa@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Bancos de Dados
Localização do EventoBelo Horizonte, MG
Data25-29 set. 2023
Histórico (UTC)2023-09-25 12:11:19 :: simone -> administrator :: 2023
2023-12-18 23:44:41 :: administrator -> self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR :: 2023
2023-12-19 01:49:06 :: self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:16:47 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ÁreaSRE
ArranjoBuilding Earth Observation...
Conteúdo da Pasta docnão têm arquivos
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 25/09/2023 09:10 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords language lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3N2U9JL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.19.12.39
Última Atualização2017:02.24.15.46.09 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.19.12.39.57
Última Atualização dos Metadados2023:03.01.23.37.44 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoVinhasQueiFerrCâma:2016:WeSeBi
TítuloWeb services for big Earth observation data
Ano2016
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho10188 KiB
2. Contextualização
Autor1 Vinhas, Lúbia
2 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
3 Ferreira, Karine Reis
4 Câmara, Gilberto
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHM4
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3
4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 lubia.vinhas@inpe.br
2 gilberto.queiroz@inpe.br
3 karine.ferreira@inpe.br
4 gilberto.camara@inpe.br
Nome do EventoBrazilian Symposium on GeoInformatics, 17 (GEOINFO)
Localização do EventoCampos do Jordão, SP
Data27-30 nov. 2016
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2016-12-19 12:40:04 :: simone -> administrator :: 2016
2016-12-19 12:56:24 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-22 16:58:11 :: simone -> administrator :: 2016
2017-02-20 15:56:31 :: administrator -> simone :: 2016
2017-02-24 15:46:09 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:40 :: administrator -> simone :: 2016
2020-05-20 13:48:00 :: simone -> administrator :: 2016
2023-03-01 23:37:44 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo de Versãopublisher
ResumoThe aim of geospatial web services is to enable users to share and process geospatial data on the Web, no matter what platform or protocol is used. In this paper, we investigate what are the design decisions needed to implement web services for big Earth observation (EO) data. The focus of the work is discussing what is unique about big EO data and why current standards are unsuitable for big EO data analytics. Instead, simpler APIs can be more effective for accessing big EO data than generic services such as WMS and WCS, specially for data analytics. We support this viewpoint by describing the WTSS Web Time Series Service that offers time series of remote sensing data using a simple API and is suited for big data analytics.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Web services for...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > XVII GEOINFO > Web services for...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > XVII GEOINFO > Web services for...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > Coleção GEOINFO > Web services for...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 19/12/2016 10:39 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3N2U9JL
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3N2U9JL
Arquivo Alvo166-177vinhas-2.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPDW34P/42T2PKB
8JMKD3MGPDW34P/48F29JE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 3
sid.inpe.br/mtc-m16c/2020/07.22.00.33 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.44 2
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label language lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/474NU7L
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2022/06.15.12.32.42   (acesso restrito)
Última Atualização2022:06.20.14.17.38 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2022/06.15.12.32.43
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.52.55 (UTC) administrator
DOI10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-597-2022
ISSN1682-1750
Rótulolattes: 1014575950191035 1 FerreiraQueiMaruCost:2022:BUEAOB
Chave de CitaçãoFerreiraQueiMaruCost:2022:BuEaOb
TítuloBuilding earth observation data cubes on aws
Ano2022
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho8589 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ferreira, Karine Reis
2 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
3 Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
4 Costa, Raphael Willian da
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 krfgomes@gmail.com
2 gilberto.queiroz@inpe.br
3 rennanmarujo@gmail.com
4 raphael.wcosta@gmail.com
RevistaThe International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Volume43
NúmeroB3
Páginas597-602
Histórico (UTC)2022-06-20 14:17:39 :: lattes -> administrator :: 2022
2022-07-08 16:52:54 :: administrator -> simone :: 2022
2022-12-20 13:53:39 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:52:55 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveremote sensing images
big data
Earth observation data cubes
cloud computing
image time series analysis
ResumoImage time series analysis and machine learning methods have been widely used in recent years to extract information from big data of remote sensing images. To support image time series analysis, remote sensing images have been modeled as Earth observation (EO) data cubes. EO data cubes can be defined as a set of time series associated to spatially aligned pixels ready for analysis. This paper describes an application for building EO data cubes on the Amazon Web Service (AWS) cloud computing environment. The Data Cube Builder on AWS application is based on a serverless approach to produce EO data cubes from remote sensing images stored in AWS buckets. In this work, we present the architecture of this application and its use to produce EO data cubes for Brazil from big data of remote sensing images.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Building earth observation...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoferreira_2022+.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 2
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 2
DivulgaçãoWEBSCI; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/42S9RE8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/07.17.11.34   (acesso restrito)
Última Atualização2020:07.17.11.34.11 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/07.17.11.34.11
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.15 (UTC) administrator
DOI10.5311/JOSIS.2020.20.645
ISSN1948-660X
Chave de CitaçãoCâmara:2020:SeBiEa
TítuloOn the semantics of big Earth observation data for land classification
Ano2020
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho925 KiB
2. Contextualização
AutorCâmara, Gilberto
Identificador de Curriculo8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
GrupoDIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autorgilberto.camara@inpe.br
RevistaJournal of Spatial Information Science
Volume20
Páginas21-34
Histórico (UTC)2020-07-17 11:34:25 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:15 :: administrator -> simone :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavebig data
Earth observation
geospatial semantics
LUCC
land-use change
ResumoThis paper discusses the challenges of using big Earth observation data for land classification. The approach taken is to consider pure data-driven methods to be insufficient to represent continuous change. I argue for sound theories when working with big data. After revising existing classification schemes such as FAO's Land Cover Classification System (LCCS), I conclude that LCCS and similar proposals cannot capture the complexity of landscape dynamics. I then investigate concepts that are being used for analyzing satellite image time series; I show these concepts to be instances of events. Therefore, for continuous monitoring of land change, event recognition needs to replace object identification as the prevailing paradigm. The paper concludes by showing how event semantics can improve data-driven methods to fulfil the potential of big data.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > On the semantics...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/07/2020 08:34 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvocamara_semantics.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/42H2N7E
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.21.12.02
Última Atualização2020:05.21.12.02.01 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.21.12.02.01
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.09 (UTC) administrator
DOI10.3390/RS12081253
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoGomesQueiFerr:2020:OvPlBi
TítuloAn overview of platforms for big earth observation data management and analysis
Ano2020
MêsApr.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1451 KiB
2. Contextualização
Autor1 Gomes, Vitor C. F.
2 Queiroz, Gilberto Ribeiro
3 Ferreira, Karine Reis
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
ORCID1 0000-0003-3239-2160
2 0000-0001-7534-0219
3 0000-0003-2656-5504
Grupo1
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 vitor@ieav.cta.br
2 gilberto.queiroz@inpe.br
3 karine.ferreira@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume12
Número8
Páginase1253
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2020-05-21 12:02:01 :: simone -> administrator ::
2020-05-21 12:02:02 :: administrator -> simone :: 2020
2020-05-21 12:02:28 :: simone -> administrator :: 2020
2020-05-22 14:10:19 :: administrator -> simone :: 2020
2020-06-23 22:46:24 :: simone -> administrator :: 2020
2020-07-08 17:10:56 :: administrator -> simone :: 2020
2020-12-14 14:30:27 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:09 :: administrator -> simone :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavebig Earth observation data
Google Earth Engine
Sentinel Hub
Open Data Cube
SEPAL
JEODPP
pipsCloud
Resumo: In recent years, Earth observation (EO) satellites have generated big amounts of geospatial data that are freely available for society and researchers. This scenario brings challenges for traditional spatial data infrastructures (SDI) to properly store, process, disseminate and analyze these big data sets. To meet these demands, novel technologies have been proposed and developed, based on cloud computing and distributed systems, such as array database systems, MapReduce systems and web services to access and process big Earth observation data. Currently, these technologies have been integrated into cutting edge platforms in order to support a new generation of SDI for big Earth observation data. This paper presents an overview of seven platforms for big Earth observation data management and analysisGoogle Earth Engine (GEE), Sentinel Hub, Open Data Cube (ODC), System for Earth Observation Data Access, Processing and Analysis for Land Monitoring (SEPAL), openEO, JEODPP, and pipsCloud. We also provide a comparison of these platforms according to criteria that represent capabilities of the EO community interest.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > An overview of...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 21/05/2020 09:02 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42H2N7E
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42H2N7E
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-12-01253.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.08 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar