Fechar

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3UHQUCS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/12.12.11.46
Última Atualização2019:12.12.11.46.24 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/12.12.11.46.24
Última Atualização dos Metadados2019:12.13.16.40.14 (UTC) administrator
DOI10.14393/rbcv70n5-45036
ISSN0560-4613
1808-0936
Chave de CitaçãoSánchezVQSGALC:2018:ExDaAn
TítuloReproducible geospatial data science: exploratory data analysis using collaborative analysis environments
Ano2018
Data de Acesso27 nov. 2022
Tipo de Trabalhoconference paper
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho480 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sánchez, Alber
2 Vinhas, Lubia
3 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
4 Simões, Rolf Ezequiel de Oliveira
5 Gomes, Vitor
6 Assis, Luiz Fernando Ferreira Gomes de
7 Llapa, Eduardo
8 Câmara, Gilberto
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHM4
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
4
5
6
7
8 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
Grupo1 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 CGOBT-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
5
6 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
7 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
8 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-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 de Estudos Avançados (IEAv)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 albhasan@gmail.com
2 lubia.vinhas@inpe.br
3 gilberto.queiroz@inpe.br
4 rolf.simoes@inpe.br
5 vitor@ieav.cta.br
6 luizffga@dpi.inpe.br
7 edullapa@dpi.inpe.br
8 gilberto.camara@inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume70
Número5
Páginas1844-1859
Nota SecundáriaA2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIODIVERSIDADE C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico (UTC)2019-12-12 11:46:24 :: simone -> administrator ::
2019-12-12 11:46:24 :: administrator -> simone :: 2018
2019-12-12 11:47:17 :: simone -> administrator :: 2018
2019-12-13 16:40:14 :: administrator -> simone :: 2018
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-ChaveReproducible science
data analysis
time series
ResumoThe answers to planetary problems could be hidden in gigabytes of satellite imagery from the last 40 years. Unfortunately, scientists lack the means for processing such amount of data as they are used to work over small quantities of satellite images. To amend this issue, we propose the use of web services from Big Earth data platforms along collaborative analysis environments. Both Web services and collaborative analysis environments fit the hypothesis-test workflow followed by researchers while writing analysis routines. Besides, the early use of Big Earth data structures eases the subsequent process of scaling analysis up to larger extensions. To test our proposal, we use our own Big Earth observation data platform, on which decades of satellite images are arranged into data cubes. By using our Web services platform, we integrate those data cubes into our collaborative analysis environment (a Jupyter notebook). Since our analysis routines consume the same data structure of the whole data sets, it is easier to scale up the analysis.
ÁreaCST
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Reproducible geospatial data...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Reproducible geospatial data...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Reproducible geospatial data...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 12/12/2019 08:46 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21c.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3UHQUCS
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21c.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34R/3UHQUCS
Idiomaen
Arquivo AlvoSánchez et al. - 2018 - Reproducible geospatial data science Exploratory data analysis using collaborative analysis environments.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
8JMKD3MGPCW/3F3T29H
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Notas“XIX Brazilian Syposium on GeoInformatics”
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark month nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 


Fechar