Ciência Aberta

Plataformas interoperáveis ​​e em conformidade com os padrões são essenciais para o avanço da ciência

A Esri apóia e contribui para mais de 200 projetos de código aberto enquanto entrega mais de 350 de sua autoria. Muitos projetos são baseados em ciência e o software Esri fornece leitura direta, importação e exportação para mais de 300 formatos de dados com mais de 200 para imagens e sensores. Apoiamos princípios de dados localizáveis, acessíveis, interoperáveis ​​e repetíveis (FAIR) e mais de 100 padrões geoespaciais da Organização Internacional para Comitê Técnico de Padronização (ISO/TC) 211, Open Geospatial Consortium (OGC) e outros. A Esri também oferece acesso aberto a dezenas de APIs e SDKs—todos essenciais para a ciência aberta.

Saiba como apoiamos os dados FAIR

Código aberto e padrões de interoperabilidade

Assista ao presidente da Esri, Jack Dangermond, e ao gerente de produto/estrategista aberto Satish Sankaran discutirem padrões, interoperabilidade, dados abertos, APIs Python, bibliotecas de software aberto e a participação da Esri na ciência aberta daqui para frente.

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Esri é nativamente de código aberto

A comunidade científica está muito interessada em alavancar o código-fonte aberto e as soluções com a tecnologia da Esri. No entanto, muitos ainda ficam surpresos ao saber que a Esri produz produtos gratuitos e de código aberto, como o Esri Geoportal Server. A Esri tem uma presença significativa no GitHub com nossa pilha de código aberto e exemplos de projetos que usam código aberto para acelerar nosso trabalho.

  • Construtores de aplicativo: ArcGIS Instant Apps, ArcGIS Dashboards, ArcGIS StoryMaps, ArcGIS Experience Builder
  • Visualizações: Esri Leaflet, CedarJS
  • Serviço de dados: Koop
  • Análise: Limited Error Raster Compression (LERC), NumPy, R, Spark, Hadoop e Geometry Engine
Obtenha o Esri Geoportal Server
Veja os recursos da Esri no GitHub

Integração com R

R, também conhecido como R Project for Statistical Computing, é o ambiente extremamente popular e de crescimento mais rápido para computação estatística, inclusive dentro de uma variedade de ciências ambientais. A participação da Esri no R Consortium fez a lista das maiores histórias R para 2016, e a nova ponte R ArcGIS, agora compatível com Microsoft R Open, é mais valiosa do que nunca para aprimorar os recursos de análises em várias disciplinas.

Explorar o R ArcGIS Bridge
Faça uma aula do R ArcGIS Bridge

Python para ciência aberta

Python é usado para todas as coisas geoespaciais, desde conversão e automação de dados até análise exploratória de dados, análise espaço-temporal e geocomputação. A ArcGIS API for Python da Esri permite que você se envolva com dados, análises e visualização por meio de uma API Python limpa. As funções raster do Python, um conjunto curado de ferramentas leves, mas eficientes, permitem o processamento de imagens em tempo real e a análise raster no ArcGIS.

Explore o ArcGIS API for Python
Obter funções raster do Python

Notebooks para open science

Os notebooks se tornaram uma ferramenta crucial nas comunidades Python e de ciência de dados. Os Jupyter Notebooks são preferidos entre os usuários do Python por sua integração perfeita com alguns dos mais importantes bibliotecas Python em uma estrutura que incentiva a prototipagem e a visualização eficientes. Existem muitos tipos de notebooks Python, portanto, procure mais variações no futuro.

Use o Jupyter Notebooks com GIS
Como obter notebooks Jupyter

52°North e Esri

A Esri tem orgulho de ser parceira da 52°North. Uma rede internacional de ciência aberta, a 52°North une parceiros de pesquisa, indústria e administração pública, com foco em pesquisa e inovação em geoinformática. Colaborações recentes têm se concentrado no processamento interoperável de dados de sensores e no avanço de infraestruturas de dados espaciais.

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Reprodutibilidade e replicabilidade

A Esri está desenvolvendo ativamente fluxos de trabalho para aprimorar a reprodutibilidade (onde os resultados podem ser reproduzidos continuamente usando os mesmos dados e métodos) e replicabilidade (um maior nível de rigor científico onde os resultados podem ser reproduzidos usando amostras diferentes de dados e diferente software). Estamos envolvidos em várias iniciativas de ciência aberta nesse sentido e somos signatários da Coalition for Publishing Data in the Earth and Space Sciences (COPDESS) Commitment to Enabling FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) Data in the Earth, Space, e Ciências Ambientais.

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