Projektbeschreibung
Nutzung von Copernicus-Daten zur Beschleunigung des EU-Erdbeobachtungsmarktes
Trotz des Erfolgs von Copernicus-Daten ist der europäische Erdbeobachtungsmarkt nur ein Drittel so groß wie der nordamerikanische. Prognosen zeigen jedoch, dass er sich in den nächsten zehn Jahren verdoppeln wird, angetrieben von Sektoren wie Versicherungen und Präzisionslandwirtschaft. Doch drei wesentliche Herausforderungen behindern das Wachstum: zeitnahe Datenanalyse, Datenidentifizierung und Nachhaltigkeit. Das EU-finanzierte Projekt DaFab zielt auf diese Herausforderungen bei der Nutzung von Copernicus-Daten ab. Erstens liegt der Schwerpunkt auf der zeitnahen Analyse durch KI und föderiertes Computing. Zweitens werden die Probleme des Datenvolumens und der Zugänglichkeit mit Techniken semantischer Webs und Metadatenkatalogen angegangen. Und schließlich gewährleistet es die Nachhaltigkeit der Analyse-Nebenprodukte durch Cloud Computing. Mithilfe von DaFab soll durch die Bewältigung dieser Herausforderungen das volle Potenzial der über Copernicus bereitgestellten Daten erschlossen werden.
Ziel
Despite the success of Copernicus data, the European Earth Observation (EO) data market is only one-third of the size of the North American market. However, the market is expected to double over the next decade. Various sectors, such as insurance, food safety, environmental monitoring, and precision agriculture, are anticipated to capture most of the growth. In this context, DaFab has identified three primary challenges that must be addressed to leverage the full potential of Copernicus' information. Firstly, the timely analysis of EO data is critical for decision-makers to make informed decisions. To address this challenge, DaFab invests in novel hardware techniques dedicated to AI and federated computing techniques, which are capable of handling large high-resolution datasets and can enable real-time applications. Secondly, the massive amounts of Copernicus data make it challenging to identify the most relevant datasets for specific purposes, and the siloed nature of EO data further compounds this problem. To address this challenge, DaFab invests in semantic web techniques and public metadata catalogs to enable searching Copernicus images by features and relationships. Finally, the sustainability of analysis by-products is critical for efficient data management. To address this challenge, DaFab invests in cloud-computing techniques and public metadata catalogs, providing a unified solution for searching both raw Copernicus and by-products by features and relationships. By addressing these challenges, DaFab aims to unlock the full potential of Copernicus data and drive growth in the European EO data market.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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