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quinta-feira, junho 26, 2025

Recomendações para permitir pesquisas com conjuntos de dados pan-europeus da Experiência de Eurocrops


O projeto Eurocrops começou como uma pequena idéia de pesquisa e, desde então, ganhou impulso e impacto em todo o mundo. Dois anos após o seu lançamento, é hora de refletir e pensar além da publicação authentic.

As seguintes recomendações foram publicadas pela primeira vez em De dados administrativos não estruturados a um conjunto de dados de referência europeu harmonizado para aprendizado de máquina em sensoriamento remoto (Schneider, Maja. De dados administrativos não estruturados a um conjunto de dados de referência europeu harmonizado para aprendizado de máquina em sensoriamento remoto. Diss. Technische Universität München, URL https://mediatum.ub.tum.de/doc/1750591/1750591.pdf2025.) e pretendem colocar o trabalho por trás de Eurocrops em um contexto mais amplo.

Hoje, o Eurocrops está sendo desenvolvido pelo Centro Conjunto de Pesquisa da Comissão Europeia, com base na fundação apresentada em nosso lançamento inicial.

Recomendações


Padronização e harmonização

  • Use uma estrutura de linguagem comum Para garantir consistência e interoperabilidade entre países e plataformas.

  • Fornecer uma taxonomia unificada Para dados agrícolas para permitir classificação e comparação consistentes.

  • Inclua mapeamentos para taxonomias existentes Para apoiar a compatibilidade com os conjuntos de dados legados e externos.

  • Apoiar os esforços de harmonização pan-europeianão apenas na agricultura, para permitir o compartilhamento significativo de dados.

  • Colaborar sobre mapeamento de taxonomia com os Estados -Membros (MSS), pois eles melhor entendem seus próprios dados.

  • No mínimo, forneça um centro de informação central com hyperlinks, licenças e metadados se a harmonização whole não for viável.


Acesso e compartilhamento de dados

  • Abaixe a barreira de entrada ao acesso de dados de satélite Para todas as partes interessadas permitir um desenvolvimento mais rápido e inclusivo.

  • Incentive o uso de plataformas em nuvem Para reduzir a redundância e aumentar o processamento escalável.

  • Apoiar equipes e ministérios regionais de LPIs com objetivos claros e comunicação direta.

  • Crie um lago de dados centralizado da UE reunir conjuntos de dados sem a sobrecarga de plataformas complexas.

  • Promover metadados ricos para melhorar o contexto de dados, a usabilidade e a descoberta.


Utilização e processamento de dados

  • Ofereça conjuntos de dados de referência prontos para uso atrair usuários interdisciplinares e acelerar a inovação.

  • Publique modelos abertos e oleodutos de processamento Para ajudar as partes interessadas a usar os dados.

  • Invista em menos de conjuntos de dados maiores com ampla aplicabilidade em vez de pequenas coleções fragmentadas.


Política e regulamentação


Plataformas e engajamento da comunidade

  • Trabalhe em direção a uma única plataforma confiável (por exemplo, encourage) para compartilhar ferramentas, dados e conhecimento.

  • Investigue a adoção de baixa plataforma e corrija problemas de usabilidade em vez de reinventar novos sistemas.

  • Incentivar a participação da comunidade por meio de processos abertos, rastreamento de problemas transparentes e loops de suggestions.


Técnico e operacional

  • Certifique -se de uma cobertura de satélite confiável manter a confiança nos dados de observação da terra.

  • Defina padrões para formatos de dados para melhorar a compatibilidade entre os sistemas geoespaciais.

  • Manter os conjuntos de dados de uso agnóstico para apoiar diversas aplicações e utilidade de longo prazo.


Pesquisa e colaboração

  • Dê aos pesquisadores acesso a dados do mundo actual para fundamentar seu trabalho em relevância prática.

  • Converse com especialistas, mas priorize soluções viáveis ​​mínimas Para garantir progresso e adesão.

  • Facilitar a comunicação direta entre pesquisadores e autoridades regionais para obter melhores resultados.

Fonte: Conjunto de dados de referência europeia harmonizada para aprendizado de máquina em sensoriamento remoto (Schneider, Maja. De dados administrativos não estruturados a um conjunto de dados de referência europeu harmonizado para aprendizado de máquina em sensoriamento remoto. Diss. Technische Universität München, URL https://mediatum.ub.tum.de/doc/1750591/1750591.pdf2025

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