The Sentinels EOPF Toolkit: Driving Community Adoption of the Zarr data format for Copernicus Sentinel Data
Notice bibliographique
Résumé
The Standard Archive Format for Europe (SAFE) specification has been the established approach to publishing Copernicus Sentinel data products for over a decade. While SAFE has pushed the ecosystem forward through new ways to search and access the data, it is not ideal for processing large volumes of data using cloud computing. Over the last few years, data standards like STAC and cloud-native data formats like Zarr and COGs have revolutionised how scientific communities work with large-scale geospatial data and are becoming a key component of new data spaces, especially for cloud-based systems.The ESA Copernicus Earth Observation Processor Framework (EOPF) will be providing access to “live” sample data from the Copernicus Sentinel missions -1, -2 and -3 in the new Zarr data format. This set of reprocessed data allows users to try out accessing and processing data in the new format and experiencing the benefits thereof with their own workflows.This presentation introduces a community-driven toolkit that facilitates the adoption of the Zarr data format for Copernicus Sentinel data. The creation of this toolkit was driven by several motivating questions: What common challenges do users face and how can we help them overcome them?  What resources would make it easier for Sentinel data users to use the new Zarr data format?  How can we foster a community of users who will actively contribute to the creation of this toolkit and support each other? The Sentinels EOPF Toolkit team, comprising Development Seed, SparkGeo and thriveGEO, together with a group of champion users (early-adopters), are creating a set of Jupyter Notebooks and plug-ins that showcase the use of Zarr format Sentinel data for applications across multiple domains. In addition, community engagement activities such as a notebook competition and social media outreach will bring Sentinel users together and spark interaction with the new data format in a creative yet supportive environment. Such community and user adoption efforts are necessary in order to overcome adoption and uptake barriers and to build up trust and excitement to try out new technologies and new developments around data spaces.In addition to introducing the Sentinels EOPF Toolkit, this presentation will also highlight lessons learned from working closely with users on barriers they face in adopting the new Zarr format and how to address them. 
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».