Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

SciDB-based Framework for Efficient Satellite Data Storage and Query based on Dynamic Atmospheric Event Trajectory

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F15%3A00238159" target="_blank" >RIV/68407700:21240/15:00238159 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.cse.buffalo.edu/~chandola/workshops/bigspatial-2015/program.html" target="_blank" >http://www.cse.buffalo.edu/~chandola/workshops/bigspatial-2015/program.html</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    SciDB-based Framework for Efficient Satellite Data Storage and Query based on Dynamic Atmospheric Event Trajectory

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Current research in climate informatics focuses mainly on the development of novel (machine learning, data mining, or statistical) techniques to analyze climate data (e.g. model, in-situ, or satellite) or to make prediction based on these climate data. One important component missing from this analysis workflow is data management that allows efficient and flexible data retrieval, (ease of) reproducibility, and the (ease of) techniques reuse on user-defined data subsets or other data. In this paper, we describe our preliminary investigation on the utilization of the distributed array-based database management system, SciDB, to support data-driven climate science research. We focus on modeling and generating indices that allow effective execution of various spatiotemporal queries on satellite data. Moreover, we demonstrate fast and accurate data retrieval based on user-specified trajectories from the SciDB database containing tropical cyclone trajectories and the complete ten-year QuikSCAT ocean surface wind fields satellite data. Our preliminary work indicates the feasibility of the arraybased technology for multiple satellite data storage, query, and analysis. Towards this end, a successful deployment of SciDB-based data storage can facilitate the use of data from multiple satellites for climate and weather research.

  • Název v anglickém jazyce

    SciDB-based Framework for Efficient Satellite Data Storage and Query based on Dynamic Atmospheric Event Trajectory

  • Popis výsledku anglicky

    Current research in climate informatics focuses mainly on the development of novel (machine learning, data mining, or statistical) techniques to analyze climate data (e.g. model, in-situ, or satellite) or to make prediction based on these climate data. One important component missing from this analysis workflow is data management that allows efficient and flexible data retrieval, (ease of) reproducibility, and the (ease of) techniques reuse on user-defined data subsets or other data. In this paper, we describe our preliminary investigation on the utilization of the distributed array-based database management system, SciDB, to support data-driven climate science research. We focus on modeling and generating indices that allow effective execution of various spatiotemporal queries on satellite data. Moreover, we demonstrate fast and accurate data retrieval based on user-specified trajectories from the SciDB database containing tropical cyclone trajectories and the complete ten-year QuikSCAT ocean surface wind fields satellite data. Our preliminary work indicates the feasibility of the arraybased technology for multiple satellite data storage, query, and analysis. Towards this end, a successful deployment of SciDB-based data storage can facilitate the use of data from multiple satellites for climate and weather research.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 4th International ACM SIGSPATIAL Workshop on Analytics for Big Geospatial Data

  • ISBN

    978-1-4503-3974-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    7-14

  • Název nakladatele

    ACM

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Bellevue, WA, USA

  • Datum konání akce

    3. 11. 2015

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku