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From Copernicus Big Data to Extreme Earth Analytics

Koubarakis, Manolis und Bereta, Konstantina und Bilidas, Dimitris und Giannousis, Konstantinos und Ioannidis, Theofilos und Pantazi, Despina-Athanasia und Stamoulis, George und Haridi, Seif und Vlassov, Vladimir und Bruzzone, Lorenzo und Paris, Claudia und Eltoft, Torbjørn und Krämer, Thomas und Charalabidis, Angelos und Karkaletsis, Vangelis und Konstantopoulos, Stasinos und Dowling, Jim und Kakantousis, Theofilos und Datcu, Mihai und Dumitru, Corneliu Octavian und Appel, Florian und Bach, Heike und Hughes, Nick und Arthurs, David und Fleming, Andrew (2019) From Copernicus Big Data to Extreme Earth Analytics. Advances in Database Technology - EDBT 2019, 22nd International Conference on Extending Database Technology, 26.-29. Mar. 2019, Lisbon, Portugal. doi: 10.5441/002/edbt.2019.88. ISBN ISBN: 978-3-89318-081-3.

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430kB

Offizielle URL: https://openproceedings.org/2019/conf/edbt/EDBT19_paper_321.pdf

Kurzfassung

Copernicus is the European programme for monitoring the Earth. It consists of a set of systems that collect data from satellites and in-situ sensors, process this data and provide users with reliable and up-to-date information on a range of environmental and security issues. The data and information processed and disseminated puts Copernicus at the forefront of the big data paradigm, giving rise to all relevant challenges, the so-called 5 Vs: volume, velocity, variety, veracity and value. In this short paper, we discuss the challenges of extracting information and knowledge from huge archives of Copernicus data. We propose to achieve this by scale-out distributed deep learning techniques that run on very big clusters offering virtual machines and GPUs. We also discuss the challenges of achieving scalability in the management of the extreme volumes of information and knowledge extracted from Copernicus data. The envisioned scientific and technical work will be carried out in the context of the H2020 project ExtremeEarth which starts in January 2019.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/132178/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:From Copernicus Big Data to Extreme Earth Analytics
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Koubarakis, ManolisNational and Kapodistrian University of Athens, Athens, GreeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bereta, KonstantinaNational and Kapodistrian University of Athens, GreeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bilidas, DimitrisNational and Kapodistrian University of Athens, GreeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Giannousis, KonstantinosNational and Kapodistrian University of Athens, GreeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ioannidis, TheofilosNational and Kapodistrian University of Athens, GreeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pantazi, Despina-AthanasiaNational and Kapodistrian University of Athens, GreeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stamoulis, GeorgeNational and Kapodistrian University of Athens, GreeceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Haridi, SeifTH Royal Institute of Technology, StockholmNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vlassov, VladimirTH Royal Institute of Technology, StockholmNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bruzzone, LorenzoUniversity of TrentoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Paris, ClaudiaUniversity of TrentoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Eltoft, TorbjørnUiT The Arctic University of Norway, Department of Physics and Technology, NO-9037, Tromso, NorwayNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Krämer, ThomasUiT The Arctic University of Norway, Department of Physics and Technology, NO-9037, Tromso, NorwayNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Charalabidis, AngelosNational Center for Scientific Research - DemokritosNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Karkaletsis, VangelisNational Center for Scientific Research - DemokritosNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Konstantopoulos, StasinosNational Center for Scientific Research - DemokritosNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dowling, JimLogicalClocksNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kakantousis, TheofilosLogicalClocksNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, MihaiMihai.Datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dumitru, Corneliu OctavianCorneliu.Dumitru (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Appel, FlorianVISTA Remote Sensing in Geosciences GmbHNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bach, HeikeVISTA Remote Sensing in Geosciences GmbHNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hughes, NickMET NorwayNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Arthurs, DavidPolarView CanadaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fleming, AndrewBritish Antarctic SurveyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.5441/002/edbt.2019.88
Seitenbereich:Seiten 690-693
ISBN:ISBN: 978-3-89318-081-3
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Copernicus, deep learning, analytics
Veranstaltungstitel:Advances in Database Technology - EDBT 2019, 22nd International Conference on Extending Database Technology
Veranstaltungsort:Lisbon, Portugal
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:26.-29. Mar. 2019
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Dumitru, Corneliu Octavian
Hinterlegt am:05 Dez 2019 10:38
Letzte Änderung:17 Jul 2023 14:57

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