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Ciencia abierta

Las plataformas interoperables que cumplen los estándares son esenciales para el avance de la ciencia

La ciencia es la base para luchar juntos contra el cambio climático. Esri se compromete a proporcionar recursos para ayudar a crear un futuro sostenible.

Acceda a la vista general del cambio climático

Esri apoya y contribuye en más de 200 proyectos de código abierto mientras entrega más de 350 por sí misma. Muchos proyectos están basados en la ciencia, y el software de Esri proporciona lectura directa, importación y exportación para más de 300 formatos de datos con más de 200 para imágenes y sensores. Apoyamos los principios de datos localizables, accesibles, interoperables y repetibles (FAIR) y más de 100 estándares geoespaciales del Comité técnico de la Organización internacional de normalización (ISO/TC) 211, Consorcio geoespacial abierto (OGC) y otros. Esri también proporciona acceso abierto a puntuaciones de API y SDK, todo ello fundamental para la ciencia abierta.

Descubra cómo apoyamos los datos FAIR

Estándares de código abierto e interoperabilidad

Vea al presidente de Esri, Jack Dangermond, y al director de producto de estándares/estrategia sobre ciencia abierta, Satish Sankaran, discutir estándares, interoperabilidad, datos abiertos, API de Python, bibliotecas de software abierto y la participación de Esri en el avance de la ciencia abierta.

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Esri utiliza desde el principio código abierto

La comunidad científica está muy interesada en aprovecharse del código abierto y sus soluciones con tecnología de Esri. No obstante, muchos siguen sorprendidos de escuchar que Esri produce productos gratuitos de código abierto como por ejemplo Esri Geoportal Server. Esri tiene una presencia significativa en GitHub con nuestra pila de código abierto y ejemplos de proyectos que utilizan código abierto para acelerar nuestro trabajo.

  • Creador de aplicaciones: ArcGIS StoryMaps, ArcGIS Web AppBuilder
  • Visualizaciones: Esri Leaflet, CedarJS
  • Servicio de datos: Koop
  • Análisis: Comprensión de ráster con errores limitados (LERC), NumPy, R, Spark, Hadoop y Geometry Engine
Obtener Esri Geoportal Server
Ver recursos de Esri en GitHub

Integración con R

R, también conocido como el Proyecto R para el cálculo estadístico, es el entorno extremadamente popular y de más rápido crecimiento para el cálculo estadístico, presente en un rango de ciencias medioambientales. Con la participación de Esri en el Consorcio de R se elaboró la lista de las mayores historias de R para 2016, y el nuevo R ArcGIS Bridge, ahora compatible con Microsoft R Open, es más valioso que nunca en el avance de las capacidades de análisis a través de múltiples disciplinas.

Explorar el R ArcGIS Bridge
Aprender una lección de R ArcGIS Bridge

Python para la ciencia abierta

Python se utiliza para todos los aspectos geoespaciales, desde conversión de datos y automatización hasta análisis de datos exploratorio, análisis espacio-tiempo y geocomputación. ArcGIS API for Python de Esri le permite interactuar con datos, análisis y visualización a través de un Python API limpio. Las funciones de ráster de Python, un conjunto depurado de herramientas ligeras aunque potentes, permite el procesamiento de imágenes y análisis de ráster al instante en ArcGIS.

Explorar ArcGIS API for Python
Obtener funciones de ráster de Python

Notebooks para la ciencia abierta

Los notebooks se han convertido en una herramienta fundamental en las comunidades de Python y de ciencia de datos. Los Jupyter Notebooks son los preferidos entre los usuarios de Python por su sencilla integración con algunas de las bibliotecas de Python más importantes en una estructura que favorece la eficiencia en la creación de prototipos y visualización. Hay muchos tipos de notebooks de Python, por lo que busque más variaciones en el futuro.

Utilizar Jupyter Notebooks con SIG
Cómo obtener Jupyter Notebooks

52°North y Esri

Esri está orgullosa por ser un partner de 52°North. Como red de ciencia abierta internacional, 52°North une a partners de la investigación, industria y administración pública, centrándose en la investigación e innovación de la geoinformática. Las recientes colaboraciones se han centrado en el procesamiento interoperable de datos de sensores y en el avance de infraestructuras de datos espaciales.

Visitar 52 North
Compartir herramientas de geoprocesamiento

Capacidad de reproducción y de réplica

Esri está desarrollando activamente flujos de trabajo para mejorar la capacidad de reproducción (donde los resultados pueden reproducirse continuamente utilizando los mismos datos y métodos) y capacidad de réplica (un nivel mayor de rigor científico donde los resultados pueden reproducirse usando diferentes muestras de datos y diferente software). Estamos implicados en varias iniciativas de ciencia abierta en este sentido y somos firmantes en la Coalición para datos públicos en las ciencias de la Tierra y del espacio (COPDESS), con un compromiso para permitir datos FAIR (localizables, accesibles, interoperables y reutilizables) en las ciencias de la Tierra, del espacio y medioambiental.

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