Ce projet propose une formation dédiée à la mise en place de services web pour l'interopérabilité des capteurs environnementaux. Il s'appuie sur des outils open source comme IstSOS et 52North pour enseigner la collecte, le traitement et la diffusion de données issues de capteurs. Destiné aux professionnels et chercheurs, il facilite l'intégration de ces technologies dans des projets de monitoring environnemental.

Ce projet développe un thésaurus central pour Data Terra, une infrastructure de recherche dédiée aux données environnementales. Il permet de standardiser et structurer les métadonnées liées aux observations scientifiques, en définissant des ontologies pour les types d'entités d'intérêt, les variables, les capteurs et les plateformes. L'objectif est d'harmoniser les données pour faciliter leur interopérabilité et leur réutilisation dans le cadre des principes FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables, Réutilisables).

Ce projet fournit une collection de transformations XSLT pour convertir des métadonnées au format ISO-19139 en conformité avec les recommandations du projet Ecosphères. Il facilite l'interopérabilité des données environnementales en les adaptant aux standards DCAT, permettant ainsi une meilleure intégration dans des catalogues de données ouverts. Les transformations sont conçues pour des besoins spécifiques et peuvent être étendues à d'autres standards si nécessaire.

Ce projet vise à faciliter l'échange et la réutilisation des métadonnées scientifiques entre différents catalogues de données. Il permet de convertir les métadonnées au format EML (Ecological Metadata Language) vers le standard DCAT (Data Catalog Vocabulary) utilisé par Data Terra, améliorant ainsi l'interopérabilité et la visibilité des données environnementales.

Ce projet vise à standardiser et structurer les métadonnées environnementales et scientifiques pour faciliter leur interopérabilité et leur réutilisation. Il s'appuie sur des vocabulaires contrôlés et des mappings pour harmoniser les données issues de différentes sources, notamment dans le cadre de projets de recherche ou de gestion de données ouvertes.

Service dédié à la collecte, au stockage et à la diffusion de données issues de capteurs environnementaux, notamment océanographiques. Il permet aux chercheurs et institutions de visualiser, analyser et partager des séries temporelles de mesures pour étudier les phénomènes naturels et climatiques. Le projet s'appuie sur des standards ouverts pour garantir l'interopérabilité des données.

Ce projet vise à faciliter l'échange et la standardisation des métadonnées pour les jeux de données géospatiaux, notamment ceux issus de séries temporelles environnementales. Il s'appuie sur le standard GeoDCAT-AP pour transformer et structurer les données, permettant une meilleure interopérabilité entre différentes plateformes scientifiques et institutions.

Ce projet vise à tester et à soutenir l'implémentation des technologies du web sémantique dans les systèmes d'information environnementaux français, tels que le Bureau français de la biodiversité, le BRGM, l'IFREMER, le MNHN et le Système d'Information sur l'Eau. Il cherche à améliorer l'interconnexion entre ces systèmes et également avec des systèmes internationaux, en expérimentant l'interopérabilité avec les normes OGC et W3C et en créant des liens entre les données.

NetCDF est une bibliothèque et un format de données conçu pour faciliter la création, l'accès et le partage de données scientifiques organisées sous forme de tableaux. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de stocker et échanger des informations environnementales, climatiques ou géophysiques de manière standardisée et interopérable. Utilisé dans de nombreux domaines scientifiques, il simplifie la gestion et l'analyse de données complexes.

Projet open source dédié à la collecte, au stockage et à l'analyse de jeux de données scientifiques, notamment environnementaux et géospatiaux. Il facilite le partage et la réutilisation des données entre chercheurs et institutions pour accélérer la recherche et l'innovation. Les données sont structurées pour être facilement accessibles et interopérables.