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开放科学

可互操作、符合标准的平台对于推进科学研究至关重要

Esri 支持并为 200 多个开源项目做出贡献,同时交付了 350 多个自己的项目。 许多项目都以科学为基础,Esri 软件可以直接读取、导入和导出 300 多种数据格式,其中 200 多种用于图像和传感器。 我们支持可查找、可访问、可互操作和可重用 (FAIR) 数据原则,以及来自国际标准化组织技术委员会 (ISO/TC) 211、开放地理空间联盟 (OGC) 和其他机构的 100 多项地理空间标准。 Esri 还提供对大量 API 和 SDK 的开放访问,这些都是开放科学所必需的。

了解对 FAIR 数据的支持

开源和互操作性标准

观看 Esri 总裁 Jack Dangermond 和标准产品经理/开放策略师 Satish Sankaran 讨论标准、互操作性、开放数据、Python API、开放软件库以及 Esri 对未来开放科学的参与。

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Esri 本身是开源的

科学界对利用 Esri 技术的开源代码和解决方案非常感兴趣。 但是,得知 Esri 生产免费的开源产品(如 Esri Geoportal Server)时,许多人仍然会感到惊讶。 Esri 凭借开源堆栈和使用开源以加速工作的项目示例,在 GitHub 上占有重要地位。

  • 应用程序构建器:ArcGIS StoryMaps、ArcGIS Web AppBuilder
  • 可视化:Esri Leaflet、CedarJS
  • 数据服务:Koop
  • 分析:有限错误栅格压缩 (LERC)、NumPy、R、Spark、Hadoop 和 Geometry Engine
获取 Esri 地理门户服务器
在 GitHub 上查看 Esri 资源

与 R 集成

R 也称为用于统计计算的R项目,是非常流行且发展最快的统计计算环境,包括一系列环境科学。 Esri 在 R 联盟中的成员身份成为 2016 年最大的 R 故事列表,新的 R ArcGIS bridge 现在与 Microsoft R Open 兼容,在提高跨多个学科的分析能力方面比以往任何时候都更有价值。

探索 R ArcGIS Bridge
参加 R ArcGIS Bridge 课程

用于开放科学的 Python

Python 用于地理空间的所有事物,从数据转换和自动化到探索性数据分析、时空分析和地理计算。 借助 Esri 的 ArcGIS API for Python,您可以通过干净的 Python API 处理数据、分析和可视化。 Python 栅格函数是一组精选的轻量级但功能强大的工具,可在 ArcGIS 中启用动态图像处理和栅格分析。

探索 ArcGIS API for Python
获取 Python 栅格函数

用于开放科学的 Notebooks

Notebooks 已成为 Python 和数据科学社区的重要工具。 Jupyter Notebooks 因其与一些最重要的 Python 库的无缝集成而受到 Python 用户的青睐,其结构鼓励高效的原型设计和可视化。 Python Notebooks 存在很多种类型,因此请在未来寻找更多的变体。

将 Jupyter Notebooks 与 GIS 结合使用
如何获取 Jupyter Notebooks

52°North 和 Esri

Esri 非常荣幸成为 52°North 的合作伙伴。 52°North 是一个国际开放科学网络,它联合了来自研究、工业和公共管理部门的合作伙伴,专注于地理信息学研究和创新。 最近的合作侧重于传感器数据的互操作处理和空间数据基础设施的发展。

访问 52 North
共享地理处理工具

可再现性和可复制性

Esri 正在积极开发工作流以增强可再现性(可以使用相同的数据和方法不断地再现结果)和可复制性(更高水平的科学严谨性,可以使用不同的数据样本和不同的软件再现结果)。 我们沿着这些方向参与了多项开放科学倡议,并签署了地球和空间科学数据发布联盟 (COPDESS) 关于在地球、空间和环境科学中实现 FAIR(可查找、可访问、可互操作、可重用)数据的承诺。

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