@InProceedings{MedeirosSanOliKörQue:2021:UtPaSp,
               author = "Medeiros, Thais de and Santos, Bruno dos and Oliveira, Gilberto 
                         Eidi Teramoto and K{\"o}rting, Thales Sehn and Queiroz, Gilberto 
                         Ribeiro de",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)}",
                title = "Utilizando o padr{\~a}o SpatioTemporal Asset Catalog para 
                         visualiza{\c{c}}{\~a}o de dados",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2021",
               editor = "Vinhas, Lubia (INPE) and Gra{\c{c}}a, Alan J. Salom{\~a}o 
                         (UERJ)",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Geoinform{\'a}tica, 22. (GEOINFO)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             abstract = "The Brazil Data Cube project (BDC) is an initiative aiming at the 
                         production of the multidimensional data cube, analysis-ready data, 
                         through images obtained by satellites. In addition to data 
                         products, the BDC also has systems created to facilitate access to 
                         its data collection. Among the services offered, the 
                         SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) stands out, focused on 
                         cataloging image metadata from sensors. In this sense, this work 
                         produced data visualization features from the STAC.py library. For 
                         viewing the BDC collections, a new class was created to render 
                         information in HTML format. They were used the Matplotlib, 
                         Earthpy, and Holoviews libraries, both for visualization of 
                         metadata sumarizations, as well as for visualization of images and 
                         histograms. RESUMO: O projeto Brazil Data Cube (BDC) {\'e} uma 
                         iniciativa de produ{\c{c}}{\~a}o de cubos de dados 
                         multidimensionais, prontos para an{\'a}lise, a partir de imagens 
                         de sat{\'e}lites. Al{\'e}m dos produtos de dados, o BDC 
                         tamb{\'e}m tem criado sistemas para facilitar o acesso ao seu 
                         acervo de dados. Dentre os servi{\c{c}}os oferecidos, destaca-se 
                         o SpatioTemporal Asset Catalog (STAC), focado na 
                         cataloga{\c{c}}{\~a}o de metadados de imagens provenientes dos 
                         sensores. Neste sentido, este trabalho produziu funcionalidades de 
                         visualiza{\c{c}}{\~a}o dos dados a partir da biblioteca STAC.py. 
                         Para visualiza{\c{c}}{\~a}o das cole{\c{c}}{\~o}es do BDC, foi 
                         criada uma nova classe para renderizar as informa{\c{c}}{\~o}es 
                         em formato HTML. Foram utilizadas as bibliotecas Matplotlib, 
                         Earthpy e Holoviews, tanto para visualiza{\c{c}}{\~a}o de 
                         sumariza{\c{c}}{\~o}es dos metadados, quanto para 
                         visualiza{\c{c}}{\~a}o das imagens e histogramas.",
  conference-location = "On-line",
      conference-year = "29 nov. a 02 dez. 2021",
                 issn = "2179-4847",
             language = "pt",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34P/45U7HAB",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/45U7HAB",
           targetfile = "Medeiros_utilizando.pdf",
        urlaccessdate = "12 maio 2024"
}