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Open Science

Interoperable, standardkonforme Systeme sind für das Voranschreiten der Wissenschaft unabdingbar

Esri unterstützt mehr als 200 Open-Source-Projekte, beteiligt sich an ihnen und stellt mehr als 350 eigene Projekte bereit. Viele Projekte sind wissenschaftsbasiert, wobei Esri Software das direkte Lesen, Importieren und Exportieren von über 300 Datenformaten ermöglicht, davon mehr als 200 für Bilder und Sensoren. Wir unterstützen die FAIR-Prinzipien, nach denen Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar (Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable) sein sollen, und mehr als 100 räumliche Datenstandards des Technischen Komitees 211 der Internationalen Organisation für Normung (ISO/TC 211), des Open Geospatial Consortium (OGC) und anderen Organisationen. Esri gewährt außerdem freien Zugriff auf eine Vielzahl von APIs und SDKs, die für Open Science unerlässlich sind.

So unterstützen wir FAIR-Daten

Open Source und Interoperabilitätsstandards

Hören Sie sich das Gespräch an zwischen Jack Dangermond, Präsident von Esri, und Satish Sankaran, Produktmanager für Standards und offener Stratege, zu den Themen Standards, Interoperabilität, offene Daten, Python-APIs, offene Softwarebibliotheken und die künftige Beteiligung von Esri an Open Science.

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Esri und Open Source

Die wissenschaftliche Community ist sehr an der Nutzung von Open-Source-Code und -Lösungen mit Esri Technologie interessiert. Viele sind jedoch immer noch überrascht, wenn sie hören, dass Esri kostenlose Open-Source-Produkte wie Esri Geoportal Server herstellt. Esri ist auf GitHub mit einem umfangreichen Open-Source-Stack und Beispielprojekten vertreten, die auf Open Source basieren, um die Entwicklung von Lösungen zu beschleunigen.

  • App-Builder: ArcGIS StoryMaps, ArcGIS Web AppBuilder
  • Visualisierungen: Esri Leaflet, CedarJS
  • Datenbereitstellung: Koop
  • Analyse: Eingeschränkte Fehler-Raster-Komprimierung (Limited Error Raster Compression, LERC), NumPy, R, Spark, Hadoop und Geometrie-Engine
Esri Geoportal Server herunterladen
Esri Ressourcen auf GitHub anzeigen

Integration in R

Die Programmiersprache R, auch als R Project for Statistical Computing bezeichnet, ist die gängigste und am schnellsten wachsende Umgebung für statistische Berechnungen, auch in verschiedenen Bereichen der Umweltwissenschaften. Der Beitritt von Esri in das R Consortium 2016 hat im Hinblick auf die Entwicklung von R für einen Schub gesorgt. Die neue R ArcGIS Bridge, die jetzt mit Microsoft R Open kompatibel ist, ist nützlicher denn je, wenn es darum geht, die Möglichkeiten von Analysen in verschiedenen Disziplinen zu verbessern.

R ArcGIS Bridge erkunden
An einer R-ArcGIS Bridge-Lektion teilnehmen

Python für Open Science

Python wird für sämtliche Aspekte der räumlichen Daten verwendet, von der Datenkonvertierung und -automatisierung bis hin zur explorativen Datenanalyse, Raum-Zeit-Analyse und Geoberechnung. Mit der ArcGIS API for Python von Esri können Sie über eine einfache Python-API mit Daten, Analysen und Visualisierungen arbeiten. Python-Raster-Funktionen, eine kuratierte Sammlung von benutzerfreundlichen, leistungsstarken Werkzeugen, ermöglichen die On-the-fly Bildverarbeitung und Raster-Analyse in ArcGIS.

ArcGIS API for Python erkunden
Python-Raster-Funktionen nutzen

Notebooks für Open Science

Notebooks sind zu einem wichtigen Werkzeug in der Python- und Data-Science-Community geworden. Jupyter-Notebooks sind bei Python-Benutzern beliebt, weil sie einige der wichtigsten Python-Bibliotheken nahtlos in eine Struktur integrieren, die das effiziente Erstellen von Prototypen und Visualisierungen fördert. Es gibt viele Arten von Python-Notebooks, sodass Sie in Zukunft mit weiteren Alternativen rechnen können.

Jupyter-Notebooks mit GIS verwenden
Wie Sie Jupyter-Notebooks erhalten

52°North und Esri

Esri ist stolz darauf, sich zu den Partnern von 52°North zählen zu dürfen. Als internationales Open-Science-Netzwerk vereint 52°North Partner aus Forschung, Industrie und öffentlicher Verwaltung und konzentriert sich auf Forschung und Innovation in der Geoinformatik. Die neuesten Kollaborationen haben sich auf die interoperable Verarbeitung von Sensordaten und die Weiterentwicklung von Geodateninfrastrukturen konzentriert.

Website zu 52 North besuchen
Geoverarbeitungswerkzeuge freigeben

Reproduzierbarkeit und Replizierbarkeit

Esri arbeitet aktiv an der Entwicklung von Workflows zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit (d. h. der kontinuierlichen Reproduzierbarkeit von Ergebnissen unter Verwendung derselben Daten und Methoden) und der Replizierbarkeit (d. h. der Reproduzierbarkeit von Ergebnissen unter Verwendung verschiedener Stichproben von Daten und unterschiedlicher Software mit höherer wissenschaftlicher Strenge). In diesem Sinne beteiligen wir uns an mehreren Open-Science-Initiativen und haben die Verpflichtung der Coalition for Publishing Data in the Earth and Space Sciences (COPDESS) unterzeichnet, FAIR-Daten (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) in den Erd-, Weltraum- und Umweltwissenschaften bereitzustellen.

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