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Créer un style de métadonnées dans ArcGIS Desktop à partir du schéma du plug-in GeoNetwork ?


ArcGIS 10 n'a pas de métadonnées de style qui répondent à mes spécifications.

J'ai un schéma de plug-in GeoNetwork pour la génération de métadonnées en tant que profil de métadonnées géospatiales du Brésil.

Est-il possible de générer un style de métadonnées dans ArcGIS à partir de celui-ci ?


Avez-vous consulté la boîte à outils de métadonnées ESRI ? Il est conçu pour concevoir des styles de métadonnées personnalisés. Un codage lourd requis, cependant.


Métadonnées géospatiales

Métadonnées géospatiales (également métadonnées géographiques, ou simplement métadonnées lorsqu'il est utilisé dans un contexte géographique) est un type de métadonnées qui s'applique aux objets qui ont une étendue géographique explicite ou implicite, en d'autres termes, sont associés à une position sur la surface du globe. De tels objets peuvent être stockés dans un système d'information géographique (SIG) ou peuvent être simplement des documents, des ensembles de données, des images ou d'autres objets, services ou éléments connexes qui existent dans un autre environnement natif mais dont les caractéristiques peuvent être appropriées à décrire dans un ) catalogue de métadonnées (peut également être appelé répertoire de données, inventaire de données, etc.).


Créer un style de métadonnées dans ArcGIS Desktop à partir du schéma du plug-in GeoNetwork ? - Systèmes d'information géographique

Métadonnées est souvent défini comme des données sur des données. Il s'agit « d'informations structurées qui décrivent, expliquent, localisent ou facilitent autrement la récupération, l'utilisation ou la gestion d'une ressource d'information », en particulier dans un environnement de réseau distribué comme par exemple Internet ou une organisation. Un bon exemple de métadonnées est le système de catalogage trouvé dans les bibliothèques, qui enregistre par exemple l'auteur, le titre, le sujet et l'emplacement sur l'étagère d'une ressource. Un autre est l'extraction des connaissances du système logiciel d'objets logiciels tels que les flux de données, les flux de contrôle, les cartes d'appels, les architectures, les règles métier, les termes métier et les schémas de base de données.

Méthodes de métadonnées création comprennent :

Dans le processus de développement d'une solution de gestion des connaissances, la création d'un métadonnées schéma, et un système dans lequel métadonnées est gérée, une ressource dédiée peut être nommée pour maintenir le respect des métadonnées les normes définies par les propriétaires de données ainsi que les meilleures pratiques générales. Cette personne est responsable de la curation des couches commerciales et techniques de la métadonnées schéma, et généralement impliqué dans la stratégie et la mise en œuvre. UNE métadonnées le manager n'est pas obligé de maîtriser tous les aspects, ou d'être impliqué dans tout ce qui concerne la solution, mais une compréhension d'autant de processus que possible pour s'assurer qu'un schéma pertinent est développé.

Préservation métadonnées comprend souvent les informations suivantes :

Wikipédia est un projet qui gère activement métadonnées pour ses articles et dossiers. Par exemple, les rédacteurs bénévoles sélectionnent avec soin les nouveaux articles biographiques en fonction de la notoriété (revendication de gloire), du nom, des dates de naissance et/ou de décès. De même, les rédacteurs bénévoles sélectionnent soigneusement les nouveaux articles architecturaux en fonction du nom, de la municipalité ou des coordonnées géographiques. Lorsque de nouveaux articles avec une orthographe alternative valide sont ajoutés à Wikipedia qui correspondent à des articles existants basés sur des métadonnées, ceux-ci sont ensuite vérifiés manuellement et, si nécessaire, marqués pour fusion. Lorsque de nouveaux articles sont ajoutés qui sont considérés comme hors de portée ou autrement impropres à Wikipédia, ceux-ci sont proposés pour suppression. Pour aider à garder une trace de métadonnées sur Wikipédia, le nouveau projet Wikimedia Wikidata a été créé en 2012. Cliquez sur les images pour en voir plus métadonnées à propos de ces images :

Métadonnées entoure et décrit des objets d'information physiques, numérisés et nés numériques. Préservation métadonnées est externe métadonnées (liées à un objet et généralement créées après qu'une ressource a été séparée de son créateur d'origine), données à valeur ajoutée au niveau de l'article qui stockent des détails techniques sur le format, la structure et les utilisations d'une ressource numérique, ainsi que l'historique de toutes les actions effectuées sur la ressource, y compris les changements et les décisions concernant la numérisation, la migration vers d'autres formats, les informations sur l'authenticité, y compris les caractéristiques techniques ou l'historique de conservation, et les informations sur les droits et responsabilités. De plus, la conservation métadonnées peut inclure des informations sur l'état physique d'une ressource.

Aussi connu sous le nom métadonnées catalogues ou répertoires de données.

Les assemblys contiennent des tables de métadonnées. Ces tables sont décrites par la spécification CIL. Le métadonnées les tables auront zéro ou plusieurs entrées et la position d'une entrée détermine son index. Lorsque le code CIL utilise métadonnées il le fait à travers un métadonnées jeton. Il s'agit d'une valeur de 32 bits où les 8 premiers bits identifient le métadonnées table, et les 24 bits restants donnent l'indice du métadonnées dans la table. Le Framework SDK contient un exemple appelé metainfo qui répertorie les métadonnées tables dans un assembly, cependant, ces informations sont rarement utiles à un développeur. Métadonnées dans un assembly peut être visualisé à l'aide de l'outil ILDASM fourni par le SDK .NET Framework.

Métadonnées la gestion passe par le processus de bout en bout et le cadre de gouvernance pour créer, contrôler, améliorer, attribuer, définir et gérer un métadonnées schéma, modèle ou autre système d'agrégation structuré, soit indépendamment, soit au sein d'un référentiel et des processus de support associés (souvent pour permettre la gestion du contenu). Pour les systèmes basés sur le Web, les URL, les images, les vidéos, etc. peuvent être référencées à partir d'un tableau triple d'objets, d'attributs et de valeurs.

Préservation métadonnées est dynamique et centré sur l'accès et doit atteindre quatre objectifs : inclure des détails sur les fichiers et les instructions d'utilisation documenter toutes les mises à jour ou actions qui ont été effectuées sur un objet montrer la provenance et démontrer les détails de la liste de garde actuelle et future sur la ou les personnes qui sont responsable de la conservation de l'objet et des modifications qui y sont apportées.

De plus, il existe des vues équivalentes préfixées "USER_" qui montrent uniquement les objets appartenant à l'utilisateur actuel (c'est-à-dire une vue plus restreinte des métadonnées) et le préfixe "DBA_" qui montre tous les objets de la base de données (c'est-à-dire une vue globale sans restriction de métadonnées pour l'instance de base de données). Naturellement l'accès à "DBA_" métadonnées vues nécessite des privilèges spécifiques.

GeoNetwork opensource est une solution logicielle gratuite et open source complète pour gérer et publier des données géospatiales métadonnées et services basés sur l'international métadonnées et les normes du catalogue. Le logiciel fait partie de la pile logicielle de l'Open Source Geospatial Foundation.

CATMDEdit terraCatalog ArcCatalog ArcGIS Server Portal GeoNetwork opensource IME M3CAT MetaD MetaGenie Parcs Canada Métadonnées Éditeur Mapit/CADit Éditeur NOKIS

La visualisation de l'astronomie Métadonnées standard définit une taxonomie pour les objets astronomiques. Les principales catégories sont :

Métadonnées les registres ont souvent un processus formel de soumission, d'approbation et d'approbation de la publication des éléments de données. Chaque élément de données doit être accepté par une équipe de gestion des données et examiné avant la publication des éléments de données. Après la publication, des processus de contrôle des modifications doivent être utilisés.

GeoCat Bridge permet aux utilisateurs d'éditer, valider et publier directement métadonnées d'ArcGIS Desktop à GeoNetwork (et aux catalogues CSW génériques) et publie les données sous forme de services cartographiques sur GeoServer. Nombreuses métadonnées les profils sont pris en charge.

GIS Inventory est un outil Web gratuit qui fournit une interface très simple pour créer des métadonnées géospatiales. Les participants créent un profil et documentent leurs couches de données via une interface de type enquête. L'Inventaire SIG produit métadonnées qui est conforme à la Federal Content Standard for Digital Geospatial Métadonnées (CSDGM). L'inventaire SIG est également capable d'ingérer des données déjà terminées métadonnées via le téléchargement de documents et la connectivité au serveur Web. Grâce aux services Web d'inventaire SIG, métadonnées sont automatiquement partagés avec les agences fédérales américaines.

Il existe de nombreux produits SIG ou géospatiaux propriétaires qui prennent en charge métadonnées visualisation et édition sur les ressources SIG. Par exemple, ArcGIS Desktop d'ESRI, SOCET GXP, AutoCAD Map 3D d'Autodesk 2008, Mediaflux d'Arcitecta et GeoMedia d'Intergraph prennent en charge la géospatiale métadonnées largement.

UNE métadonnées Le registre est fréquemment mis en place et administré par l'architecte de données ou l'équipe de modélisation des données d'une organisation.

L'importance de la préservation métadonnées est en outre indiqué par son inclusion obligatoire dans de nombreux plans de gestion des données (PGD) qui sont souvent des éléments clés des demandes de subventions et de financement gouvernemental.


ISO 19139 Mise en œuvre du schéma XML de métadonnées d'informations géographiques

ISO 19139:2012 ⎖] fournit le schéma d'implémentation XML pour ISO 19115 spécifiant le format d'enregistrement des métadonnées et peut être utilisé pour décrire, valider et échanger des métadonnées géospatiales préparées en XML. ⎗]

La norme fait partie de la suite de normes d'information géographique ISO (série 19100) et fournit un codage XML de métadonnées spatiales (langage de balisage extensible de métadonnées spatiales (smXML)), une implémentation de schéma XML dérivée de la norme ISO 19115, Informations géographiques - Métadonnées . Les métadonnées comprennent des informations sur l'identification, la contrainte, l'étendue, la qualité, la référence spatiale et temporelle, la distribution, la lignée et la maintenance de l'ensemble de données géographiques numériques.


3. Résultats

Pour valider la faisabilité technique, identifier les problèmes possibles et déterminer le potentiel de la solution proposée, la mise en œuvre a été testée sur les collections de données SDC Analysis Ready pour Landsat 5-7-8, Sentinel-1 et Sentinel-2 ( Chatenoux et al., s.d. ) ainsi que deux produits de séries chronologiques (annuelles et saisonnières) d'indices environnementaux : l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) ( Rouse et al., 1974 ) et l'indice de différence d'eau normalisé (NDWI) ( Gao, 1996 ). Ces deux indices sont largement utilisés dans les observations de la Terre et sont considérés comme des variables essentielles pour la surveillance de l'environnement ( Gregory Giuliani, Egger et al., 2020 ). Au total, SwissEnvEO représente actuellement neuf produits de données (pour un volume total de 7 To) : Les cinq collections ARD sont décrites dans Chatenoux et al. (2021) et les quatre indices spectraux présentés dans Tableau 3 .

Produits avec leurs métadonnées respectives, liens de recherche DOI et DataCite.

DES PRODUITS LIENS
Indice de végétation par différence normalisée (NDVI) – Moyenne annuelle – Suisse Métadonnées : https://geonetwork.swissdatacube.org/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/ddd5e734-1f1a-4e06-9402-7041ec625119
DOI : https://doi.org/10.26037/yareta:kpmscrogqbdhvjeuev2ydrzk7y
DataCite :
https://search.datacite.org/works/10.26037/yareta:kpmscrogqbdhvjeuev2ydrzk7y
Indice de végétation par différence normalisée (NDVI) – Moyenne saisonnière – Suisse Métadonnées : https://geonetwork.swissdatacube.org/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/8e3ae49a-fb2e-44cb-b83d-729c66f7738b
DOI : https://doi.org/10.26037/yareta:voy277qzczgzbgeiyrcldztuti
DataCite :
https://search.datacite.org/works/10.26037/yareta:voy277qzczgzbgeiyrcldztuti
Indice d'Eau Différence Normalisée (NDWI) – Moyenne Annuelle – Suisse Métadonnées : https://geonetwork.swissdatacube.org/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/1008ba03-a57d-42d0-b7d7-3a861d91c4be
DOI : https://doi.org/10.26037/yareta:xzczpcai2nbp5l4na7rx2oelse
DataCite :
https://search.datacite.org/works/10.26037/yareta:xzczpcai2nbp5l4na7rx2oelse
Indice de différence d'eau normalisée (NDWI) – Moyenne saisonnière – Suisse Métadonnées : https://geonetwork.swissdatacube.org/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/af697b57-cf0a-4dc3-aa46-b394cf9f8c72
DOI : https://doi.org/10.26037/yareta:bwtgg2z5cbhf3e47rugqhmhgui
DataCite :
https://search.datacite.org/works/10.26037/yareta:bwtgg2z5cbhf3e47rugqhmhgui

Ces ensembles de données sont des séries chronologiques annuelles et saisonnières générées à partir de 34 ans de Landsat Analysis Ready Data (ARD). L'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) quantifie la végétation en mesurant la différence entre le proche infrarouge (NIR) (que la végétation réfléchit fortement) et la lumière rouge (R) (que la végétation absorbe) à l'aide de cette formule générique (1) :

Les valeurs NDVI vont de –1 à +1. Le NDVI est utilisé pour estimer la verdure de la végétation et est utile pour comprendre la densité de la végétation et évaluer les changements dans la santé des plantes.

Le NDWI quantifie la teneur en eau des plantes en mesurant la différence entre les canaux proche infrarouge (NIR) et infrarouge à ondes courtes (SWIR) (ou vert) à l'aide de cette formule générique (2) :

Les valeurs NDWI vont de –1 à +1. Le NDWI est un bon indicateur du stress hydrique des plantes et est donc utile pour la surveillance de la sécheresse et l'alerte précoce. Le NDWI est aussi parfois appelé indice d'humidité différentiel normalisé (NDMI).

Dans SwissEnvEO, le point d'entrée pour la recherche de produits de données est représenté par GeoNetwork : https://geonetwork.swissdatacube.org/. Les données sont stockées une fois dans le Network Attached Storage (NAS) de l'Université de Genève et sont ensuite accessibles à la fois par GeoServer et Yareta ( Figure 2 ). GeoServer fournit des interfaces pour les services géospatiaux (par exemple, WMS, WCS), tandis que Yareta fournit des capacités de préservation à long terme et un accès à une copie statique des ensembles de données.

Les services actuellement disponibles de SwissEnvEO sont énumérés ci-dessous :

  • Service de carte Web (WMS) avec extension EO 1.1.1/1.3.0 : https://geoserver.swissdatacube.org/geoserver/ows?service=wms&version=1.1.1&request=GetCapabilities
  • Service de tuile de carte Web (WMTS) 1.0.0 : https://geoserver.swissdatacube.org/geoserver/gwc/service/wmts?REQUEST=GetCapabilities
  • Service de carte en mosaïque (TMS) 1.0.0 : https://geoserver.swissdatacube.org/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0
  • Tuile de carte Web mise en cache (WMS-C) 1.1.1 : https://geoserver.swissdatacube.org/geoserver/gwc/service/wms?request=GetCapabilities&version=1.1.1&tiled=true
  • Service de couverture Web (WCS) avec extension EO 1.0.0 / 1.1.0 / 1.1 / 1.1.1 /2.0.1 :
    https://geoserver.swissdatacube.org/geoserver/ows?service=wcs&version=1.0.0&request=GetCapabilities
  • Service de fonctionnalités Web (WFS) 1.0.0 / 1.1.0 / 2.0.0 :
    https://geoserver.swissdatacube.org/geoserver/ows?service=wfs&version=1.0.0&request=GetCapabilities

En plus de ces services, GeoNetwork et Yareta fournissent des interfaces de programmation d'applications (API) pour aider les développeurs à intégrer des ressources dans leurs applications :

Avec cette suite de services, il est possible de rendre les produits de données OT générés avec le Swiss Data Cube entièrement conformes à FAIR. Il permet de faire des ressources Trouvable en utilisant les différents services de découverte. Les ressources peuvent être directement recherchées dans le catalogue GeoNetwork ou dans Yareta ( Tableau 3 ).

Les métadonnées ont des identifiants persistants uniques (c'est-à-dire DOI et UUID) et décrites selon les schémas ISO19115-2/19139-2 et DataCite ( Tableau 3 ). Le schéma ISO pour les métadonnées a été choisi car il s'agit de la norme de métadonnées la plus couramment utilisée dans la communauté géospatiale et adoptée par les principales initiatives de partage de données géospatiales telles que le Global Earth Observation System of Systems (GEOSS) ou l'Infrastructure for Spatial Information dans le Communauté européenne (INSPIRE) ( Commission européenne, 2007 Secrétariat GEO, 2008 ).

Les interfaces de découverte fournies permettent également de rechercher directement des ressources dans des applications de bureau dédiées telles que les systèmes d'information géographique (SIG). La figure 6 montre un exemple de recherche avec le terme « NDVI » dans MetaSearch, un QGIS (https://www.qgis.org) pour rechercher des catalogues de métadonnées avec l'interface CSW. Une fois qu'un enregistrement a été sélectionné, les utilisateurs peuvent obtenir des détails et trouver des liens pertinents leur permettant d'accéder aux données soit en tant que service WMS dynamique, soit en téléchargeant une copie statique avec le lien DOI ( figure 3 ).

Résultats de la recherche dans MetaSearch à l'aide de l'interface CSW (à gauche) et détails sur l'enregistrement de métadonnées avec les liens pertinents pour accéder aux données.

L'utilisation des services OGC et du DOI élargit l'utilisation des produits EO stockés dans SwissEnvEO, rendant toutes les ressources faciles et transparentes Accessible. Les métadonnées sont récupérables à l'aide d'interfaces standardisées telles que l'OGC CSW, OAI-PMH et les données à l'aide d'OGC WMS et WCS. Figure 4 illustre que le même ensemble de données découvert auparavant (c'est-à-dire la moyenne annuelle du NDVI) peut être visualisé et accessible dans différentes applications clientes telles qu'une application dédiée du Swiss Data Cube, la plate-forme cartographique du gouvernement suisse, une application SIG de bureau ou dans Google Earth.

NDVI Ensemble de données moyennes annuelles a servi de WMS comme on le voit dans (une) le visualiseur suisse de cubes de données (b) la plateforme cartographique de la Confédération suisse (c) dans un client GIS Desktop et (ré) dans Google Earth Pro.

Par conséquent, toutes les ressources disponibles et accessibles dans SwissEnvEO sont Interopérable et Réutilisable, en cours de publication avec la suite de services standardisés mentionnée précédemment.

Outre la visualisation, les données peuvent également être téléchargées à l'aide du service WCS ou d'une copie statique de Yareta en cliquant sur le lien DOI de l'enregistrement de métadonnées (https://doi.org/10.26037/yareta:kpmscrogqbdhvjeuev2ydrzk7y) et les développeurs peuvent en outre bénéficier d'API et de services pour intégrer des produits de données dans leurs propres applications. L'API fournie (https://admin.yareta.unige.ch/administration/docs/DLCM-IntegrationGuide.html) suit le modèle Open Archival Information System (OAIS – ISO14721) et les meilleures pratiques de conservation ( Peng et al., 2021 ). Il permet de créer un dépôt et d'y ajouter des fichiers de données ainsi que des fonctionnalités générales de gestion telles que l'approbation, la mise à jour, la suppression, l'authentification. Il permet également de rechercher une archive (par ID d'archive ou DOI), de la télécharger ou d'exporter sa description de métadonnées. Plus de détails sur l'API et toutes les fonctionnalités sont disponibles sur : https://admin.yareta.unige.ch/administration/docs/DLCM-APIs.html.


Assistant de métadonnées : un outil facile à utiliser pour créer des métadonnées FGDC-CSDGM pour les jeux de données géospatiales dans ESRI ArcGIS Desktop

La création de métadonnées conformes pour les produits de données scientifiques est obligatoire pour tous les professionnels fédéraux des systèmes d'information géographique et constitue une pratique exemplaire pour les membres de la communauté des données géospatiales. Cependant, la complexité des normes de contenu du Comité fédéral des données géographiques pour les métadonnées géospatiales numériques, la disponibilité limitée d'outils faciles à utiliser et les changements récents dans l'environnement logiciel ESRI continuent de rendre la création de métadonnées difficile. Le personnel du U.S. Geological Survey Fort Collins Science Center a développé une boîte à outils Python pour ESRI ArcDesktop afin de faciliter un flux de travail semi-automatisé pour créer et mettre à jour des enregistrements de métadonnées dans le logiciel 10.x d'ESRI. L'outil U.S. Geological Survey Metadata Wizard remplit automatiquement plusieurs éléments de métadonnées : la référence spatiale, l'étendue spatiale, le format de présentation géospatiale, le nombre d'entités vectorielles ou le nombre de colonnes/lignes raster, le système natif/l'environnement de traitement et la date de création des métadonnées. Une fois que le logiciel a rempli automatiquement ces éléments, les utilisateurs peuvent facilement ajouter des définitions d'attributs et d'autres informations pertinentes dans une interface utilisateur graphique simple. L'outil, qui offre une conception simple sans langage de métadonnées ésotériques, a le potentiel de faire gagner beaucoup de temps et d'argent à de nombreuses organisations gouvernementales et non gouvernementales en facilitant le développement des normes de contenu du Comité fédéral des données géographiques pour les métadonnées géospatiales numériques conformes. métadonnées pour les utilisateurs du logiciel ESRI. Une version fonctionnelle de l'outil est désormais disponible pour ESRI ArcDesktop, versions 10.0, 10.1 et 10.2 (téléchargeable sur http://www.sciencebase.gov/metadatawizard).

Publié pour la première fois le 15 août 2014

Pour plus d'informations contactez:
Directeur, Centre scientifique de Fort Collins
Commission géologique des États-Unis
2150 Centre Ave., Bât. C
Fort Collins, CO 80526-8118
http://www.fort.usgs.gov/

Tout ou partie de ce rapport est présenté en format de document portable (PDF). Pour de meilleurs résultats en visualisant et en imprimant des documents PDF, il est recommandé de télécharger les documents sur votre ordinateur et de les ouvrir avec Adobe Reader. Les documents PDF ouverts à partir de votre navigateur peuvent ne pas s'afficher ou s'imprimer comme prévu. Téléchargez gratuitement la dernière version d'Adobe Reader. Vous trouverez plus d'informations sur l'affichage, le téléchargement et l'impression des fichiers de rapport ici.

Citation suggérée :

Ignizio, DA, O'Donnell, MS et Talbert, CB, 2014, Assistant de métadonnées—Un outil facile à utiliser pour créer des métadonnées FGDC-CSDGM pour les jeux de données géospatiales dans ESRI ArcDesktop : US Geological Survey Open-File Report, 2014&# 82111132, 14 p., https://dx.doi.org/10.3133/ofr20141132.

Contenu

Téléchargement et installation

Utilisation de l'assistant de métadonnées

Flux de travail logiciel/étapes de traitement

Mises à jour et maintenance des outils

Avis de non-responsabilité concernant les données et les logiciels

Département américain de l'Intérieur | Commission géologique des États-Unis
URL : https://pubs.usgs.gov/of/2014/1132/
Coordonnées de la page : contactez l'USGS
Dernière modification de la page : mercredi 07 décembre 2016, 19:37:22


Cette ressource vous aidera à identifier la meilleure stratégie de métadonnées pour votre recherche, votre discipline et vos besoins en données.

Métadonnées et données descriptives

Les métadonnées sont une documentation qui décrit les données. La description et la documentation correctes des données permettent aux utilisateurs (y compris vous-même) de comprendre et de suivre les détails importants du travail. Disposer de métadonnées sur les données facilite également la recherche et la récupération des données lorsqu'elles sont déposées dans un référentiel de données.

Les métadonnées peuvent inclure du contenu tel que des informations de contact, des emplacements géographiques, des détails sur les unités de mesure, des abréviations ou des codes utilisés dans l'ensemble de données, des informations sur l'instrument et le protocole, des détails sur l'outil d'enquête, des informations sur la provenance et la version et bien plus encore. Dans un laboratoire, une grande partie du contenu utilisé pour décrire les données est initialement collecté dans un cahier. Dans la mesure du possible, structurez vos métadonnées à l'aide d'un format standard de métadonnées approprié et convenu. (Voir ci-dessous pour des exemples et des directives.)

Lorsqu'aucune norme de métadonnées appropriée n'existe, vous pouvez envisager de composer un document de métadonnées de style « Lisez-moi », comme décrit dans ce guide.

Norme de métadonnées par discipline

Pour trouver une norme de métadonnées appropriée pour votre discipline, consultez le guide des métadonnées disciplinaires (via le Digital Curation Center).

De plus, un projet communautaire gère un répertoire ouvert de normes de métadonnées (via Research Data Alliance).

Formats et normes de métadonnées

Les métadonnées peuvent prendre de nombreuses formes différentes, du texte libre au contenu standardisé, structuré, lisible par machine et extensible. Des disciplines, des référentiels ou des centres de données spécifiques peuvent guider ou même dicter le contenu et le format des métadonnées, éventuellement en utilisant une norme formelle. Étant donné que la création de métadonnées standardisées peut être difficile et prendre du temps, une autre considération lors de la sélection d'une norme est la disponibilité d'outils qui peuvent aider à générer les métadonnées (par exemple, Morpho permet de créer facilement des données EML, Nesstar pour les données DDI, etc.).

Voici quelques exemples spécifiques de normes de métadonnées, à la fois générales et spécifiques à un domaine :

    - norme de métadonnées agnostique, de base et largement utilisée (Data Documentation Initiative) - norme commune pour les sciences sociales, comportementales et économiques, y compris les données d'enquête (Ecological Metadata Language) - spécifique pour les disciplines écologiques et FGDC-CSDGM (Federal Geographic Data Committee's Content Standard pour les métadonnées géospatiales numériques) - pour décrire les informations géospatiales (informations MINIMALES sur les expériences de SEQeuencing à haut débit) - Norme de génomique (Système de transport d'images flexible) - Norme de fichier numérique d'astronomie qui inclut des métadonnées structurées et intégrées - Informations minimales pour les enquêtes biologiques et biomédicales

Informations connexes

Meilleures pratiques de création de métadonnées. ICPSR. http://www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/content/deposit/guide/chapter3docs.html. Fait partie du Guide de l'ICPSR pour la préparation et l'archivage des données en sciences sociales.

Services de métadonnées. Groupe de services de gestion des données de recherche Cornell. http://data.research.cornell.edu/services#Metadata

Informations minimales pour les enquêtes biologiques et biomédicales. Projet MIBBI. https://biosharing.org/standards/?selected_facets=isMIBBI:true&view=table. Lignes directrices minimales d'information de diverses communautés bioscientifiques.

Creative Commons License : Ce travail est sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International License / Crédits image


2 réponses 2

Pour GéoRéseau :

  • Cartes de rendu : N (au lieu de <)
  • WMS : N (au lieu de <)
  • WFS : N (au lieu de <)
  • WFS-T : N (au lieu de <)
  • Rendu des tuiles : N (au lieu de <)
  • Données du catalogue : Oui
  • Publier les métadonnées : O
  • Métadonnées de récolte : Oui

Le "<" n'est pas une réponse claire pour GeoNetwork. Par exemple GeoNetwork et GeoServer sont proches mais Geoserver n'est pas un "sous-composant" de GeoNetwork.

merci, je vais voir ce qui arrive, stackexchange n'est pas vraiment configuré pour une réponse collaborative :->

– Terry Brown
1er août 14 à 15:25

GeoServer dispose d'un plugin CSW qui peut exposer les métadonnées de base que vous avez configurées dans votre couche en tant qu'enregistrements Dublin Core et ISO. Mais c'est vraiment basique, assez bon si vous avez peu de couches, pas besoin d'informations supplémentaires et pas besoin de simplement stocker des enregistrements sans données.


NoneType signifie qu'au lieu d'une instance de la classe ou de l'objet avec lequel vous pensez travailler, vous avez en fait None . Cela signifie généralement qu'une affectation ou un appel de fonction ci-dessus a échoué ou a renvoyé un résultat inattendu.

Vous avez une variable qui est égale à None et vous essayez d'accéder à un attribut de celle-ci appelé 'quelque chose'.

Les deux généreront une AttributeError : 'NoneType'

D'autres ont expliqué ce qu'est NoneType et une manière courante d'y parvenir (c'est-à-dire l'échec de renvoyer une valeur à partir d'une fonction).

Une autre raison courante pour laquelle vous n'avez aucun où vous ne l'attendez pas est l'affectation d'une opération sur place sur un objet mutable. Par exemple:


Mots clés

Javier Nogueras-Iso est titulaire d'une maîtrise et d'un doctorat en informatique de l'Université de Saragosse (Espagne). Après avoir travaillé pour le Comité économique et social des Communautés européennes (Bruxelles) en 1998, il a commencé ses recherches au Laboratoire de systèmes d'information avancés du Département d'informatique et d'ingénierie des systèmes de l'Université de Saragosse. Il est actuellement professeur agrégé d'informatique à cette université. De plus, il a effectué un séjour postdoctoral à l'Institut de l'environnement et de la durabilité du Centre commun de recherche (Ispra, Italie) en 2005. Ses intérêts de recherche sont axés sur les infrastructures de données spatiales et la recherche d'informations géographiques. Dans ce cadre, il a co-écrit de nombreuses publications dans des livres, des revues ou des actes de conférences et a collaboré à plusieurs projets de R+D.

Miguel ngel Latre est titulaire d'une maîtrise en informatique de l'Université de Saragosse (Espagne) depuis octobre 1999. Il est actuellement professeur assistant titulaire au Département d'informatique et d'ingénierie des systèmes de la même université. Il travaille avec le Laboratoire des Systèmes d'Information Avancés où il a été impliqué dans plusieurs projets de R&D liés aux aspects de génie logiciel des Systèmes d'Information Géographique et son application au domaine environnemental. Il travaille maintenant pour terminer son doctorat en informatique.

Rubén Béjar est titulaire d'une maîtrise et d'un doctorat en informatique de l'Université de Saragosse (Espagne). Il est actuellement professeur adjoint titulaire au département d'informatique et d'ingénierie des systèmes de la même université. Il travaille avec le Laboratoire des systèmes d'information avancés où il a été impliqué dans plusieurs projets de R&D liés aux aspects de génie logiciel des systèmes d'information géographique et a plusieurs publications dans ce domaine.

Pedro R. Muro-Medrano est titulaire d'une maîtrise et d'un doctorat en génie industriel de l'Université de Saragosse (Espagne). Il a travaillé dans le secteur privé pendant 2 ans et a occupé différents postes de chercheur invité à l'Institut de robotique de l'Université Carnegie Mellon (Pittsburgh, PA, États-Unis), à l'Université du Maryland (College Park, MD, États-Unis) et à l'US National. Institutes of Health (Bethesda, MD, États-Unis). Il a 25 ans d'expérience dans les activités de R&D dans le développement et l'ingénierie de logiciels et il est professeur d'informatique à l'Université de Saragosse. Il est co-auteur de nombreuses publications nationales et internationales dans des livres, des revues et des actes de conférences. Il dirige actuellement le Laboratoire de systèmes d'information avancés du Département d'informatique et d'ingénierie des systèmes et de l'Institut d'Aragon pour la recherche en ingénierie de l'Université de Saragosse. Ses intérêts de recherche incluent les infrastructures de données spatiales, les systèmes d'information géographique, les systèmes d'information environnementale et la télédétection.

F. Javier Zarazaga-Soria est titulaire d'une maîtrise en informatique de l'Université technique de Valence (Espagne) et d'un doctorat en informatique de l'Université de Saragosse (Espagne). Il a fait sa thèse de maîtrise au Middlesex University’s Road Safety Engineering Laboratory, Londres (Royaume-Uni). En septembre 1994, il a commencé à travailler au Laboratoire des systèmes d'information avancés. Il est professeur assistant au département d'informatique et d'ingénierie des systèmes de l'université de Saragosse de novembre 1996 à juin 2003. Depuis juin 2003, il est professeur agrégé à cette université. Il est co-auteur de nombreuses publications nationales et internationales dans des livres, des revues et des actes de conférences. Il a participé à plusieurs projets de R&D avec des entreprises et/ou des Administrations Publiques. Ses intérêts de recherche incluent la recherche d'informations et les ontologies dans le contexte des infrastructures de données spatiales.

Ce travail a été partiellement soutenu par le gouvernement espagnol à travers le projet TIN2007-65341, l'Institut géographique national d'Espagne (IGN) et GeoSpatiumLab S.L.


Voir la vidéo: Geonetwork Tutorial 181: Importer des modèles de métadonnées (Octobre 2021).