首页
/ 探索未来地理空间数据的开放标准:STAC API

探索未来地理空间数据的开放标准:STAC API

2024-05-29 01:01:47作者:袁立春Spencer

在数字地球和遥感领域,高效的数据管理和检索是关键。这就是SpatioTemporal Asset Catalog(STAC)API规范的用武之地。它为地理时空资产的元数据结构和查询设定了标准,使得这些信息更容易被全球的研究者、开发者和企业所利用。

项目介绍

STAC API是一套动态的时空资产目录标准,旨在简化对地球观测数据的访问。这个开源项目提供了三个基础规格:STAC API - Core、STAC API - Features 和 STAC API - Item Search,它们可以与一系列扩展相结合,以适应不同的应用场景。

项目技术分析

STAC API基于OpenAPI 3.0规范,提供了清晰的RESTful接口设计,允许用户搜索、浏览和获取时空资产的元数据。其核心组件包括:

  • STAC API - Core:定义了基本的目录浏览和API能力。
  • STAC API - Features:按照OGC API - Features标准,实现对单个STAC Item对象的搜索功能,返回GeoJSON格式的结果。
  • STAC API - Item Search:支持跨集合的STAC Item对象搜索。

项目及技术应用场景

STAC API适用于任何处理地理时空数据的系统,如:

  • 卫星影像服务提供商,用于提供实时或历史图像的快速检索。
  • 气候模型研究者,查找特定时间和地点的气候数据。
  • 地图应用开发,构建更高效的地理信息检索功能。
  • 大型GIS系统,集成各类地理时空数据源。

项目特点

  1. 标准化:严格遵循OpenAPI规范和OGC API - Features标准,确保与其他系统的互操作性。
  2. 可扩展:通过可选的扩展机制,可以针对特定需求定制功能。
  3. 稳定性:目前处于稳定β阶段,已有多方实施验证,未来的变动将遵循语义化版本管理。
  4. 活跃社区:拥有活跃的Gitter聊天室和Google Group,问题解答和改进讨论及时进行。
  5. 明确成熟度分类:每个扩展都有明确的成熟度级别,用户可根据实际需求选择可靠的功能。

总之,STAC API是连接地理时空数据世界的一座桥梁,无论你是开发者还是数据消费者,都值得探索并利用它来提升你的工作流程。现在就加入这个充满活力的社区,体验更高效的数据管理和检索吧!

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8