Spatio-Temporal Datacubes: How OGC/ISO Coverages Accomplish Modeling, Accessing, and Processing This tutorial will introduce the datacube concept, modelled through the joint OGC / ISO coverage standard. We look into the data structures for regular and irregular grids, see where space & time are defined, how the pixel semantics is encoded, and more. Further, we discuss operations and how services can be built on top of datacubes, which is a hot topic of discussion within OGC currently.
Sample services are available for experimenting, running the OGC WCS datacube reference implementation, rasdaman. Slide material is available here, including links to further detail information as well as public sandboxes.
This session, led by the main coverage specification editor, is an excellent primer to learn about coverages as served by a variety of APIs addressed at this code sprint.
Pulling pixels together is a main challenge in EO today. There is still a gross lack in operational interoperability, that is: a dynamic mix and match of EO data from any source, in any representation. The concept of Analysis-Ready Data is a first step in that direction.
EarthServer goes the next step by pioneering location-transparent access to homogenized data of Big Earth Data, integrating EO, geospatial information, geo-statistics, and more. A further distinguishing criterion is that analytics, fusion, and processing with EarthServer does not need programming skills. Several projects add capabilities such as advanced AI for synergic exploitation of highly diverse EO products. Technically, the service relies on the de-facto datacube standard tool, rasdaman, as confirmed, e.g., by Research Data Alliance.
This concept has rapidly gained traction and unites 10+ large-scale data providers beyond Europe, both commercial and research. Examples include DIASs, CODE-DE, and GIS Taiwan.
In this side event we given an overview on EarthServer, ranging from technology to applications. Internet-connected participants can recap live demos, and a spectrum of scientific and industrial federation members will present concrete use cases.
This event was technically supported by CODATA Germany, IEEE GRSS, EU H2020 PARSEC, EU H2020 CENTURION, which is gratefully acknowledged.
Immer wichtiger werden Erdbeobachtungsdaten zur Lösung unserer globalen wie auch lokalen Herausforderungen. Volumen und Qualität der verfügbaren Daten wachsen beständig – warum können wir sie dann nur unzureichend nutzen? Eine Antwort liegt in der Komplexität: noch immer benötigt es eine starke Kombination aus IT- und Fernerkundungs-Expertise, um den Datenschatz zu erschließen.
Datenwürfel können hier helfen. Experten arbeiten effizienter, und Nutzer ohne tiefe IT- und EO-Expertise erhalten einfacheren Zugang. Unter der Bezeichnung "analyse-fertige Daten" (analysis-ready data, ARD) werden Techniken zusammengefasst, welche die Auswertung sowohl für Menschen als auch für Algorithmen einfacher gestaltet. Analyse-fertige Datenwürfel tragen dazu bei, raum-zeitliche Daten überschaubar, mit skalierbarer Prozessierung und Fusion sowie jüngst auch orts-transparenter Föderation einfach zugänglich zu machen. AI-Methoden, welche darauf aufsetzen, haben das Potenzial für besseres Verstehen dieser Big Data – die Vision von Big Data Analytics wird realisierbar.
Daß dies nicht nur Überlegungen, sondern Realitäten sind, wird an Hand der EarthServer-Föderation demonstriert. Das Besondere an diesem Zusammenschluss ist die vollständige Ortstransparenz: alle teilnehmenden Datenzentren bleiben autonom und bilden doch zusammen einen großen, einheitlich zugänglichen Datenpool. Nicht nur der Datenaustausch der Föderationspartner untereinander ist problemlos möglich, sondern auch die Fusion vollkommen heterogener Daten; so können SAR-Daten eines Föderationsmitglieds mit den Niederschlagsdaten eines anderen Föderationsmitglieds in einem Prozessierungsschritt kombiniert und ausgewertet werden. Als weiteres Alleinstellungsmerkmal benötigt der Nutzer keinerlei Programmierkenntnisse. Damit findet eine einzigartige Demokratisierung der EO-Nutzung statt. Inzwischen wächst das Interesse an der Föderation bereits weit über Europa hinaus – unter anderem stehen NASA und das nationale Supercomputing-Center Taiwan vor dem Beitritt.
In diesem Symposium wird das weite Feld "Big Data Analytics" aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet: Datenspeicherung und Datenabgabe, Datenanbieter und Datennutzer, Algorithmen-Entwicklung, Maschinelles Lernen, Digital Twins sowie weitere Themen werden adressiert. Führende Fachleute unterschiedlicher Fachrichtungen präsentieren ihre Visionen und Ergebnisse im Kontext "Big Earth Data". Live-Demos illustrieren die neuartigen Möglichkeiten; viele davon sind von den Teilnehmern selbst nachvollziehbar. Damit bietet sich eine einzigartige Gelegenheit zur umfassenden Information über den Stand von Wissenschaft und Technik sowie praktisch verfügbare Dienste.
Das Symposium wird am 22. September 2021 ab 09:40 live auf der EXPO STAGE der INTERGEO in Halle 20 stattfinden.
Dieses Symposium wurde technisch unterst&6uml;tzt von Jacobs University, CODATA Germany, IEEE GRSS, EU H2020 CENTURION.
On October 19 and 20, 2017 the EarthServer initiative, under the lead of ECMWF, has organised a workshop on Data Cubes for Big Earth Data at the premises of the European Space Agency (ESA) in Frascatiy, Italy.